GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.
Poustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.
Delovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.
Proizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.
Uradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.
Profil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.
Za uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.
", "aboutText": "GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.\n\nPoustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.\n\nDelovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.\n\nProizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.\n\nUradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.\n\nProfil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.\n\nZa uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Correct a described responsive layout\n\nPropose HTML and CSS for this written mockup: a header with brand text "North Workshop" and a Book visit link; below it, a title "Repair desk" and two service sections. On narrow screens the services stack in reading order. Use semantic elements, preserve exact labels and keep the link keyboard-focusable. Return editable code and inspection criteria.An editable HTML/CSS example with a responsive service layout and explicit visual and keyboard inspection criteria.Render both wide and narrow layouts and inspect reading order, exact labels and visible keyboard focus before using the code.glm-5v-turboGLM-5V-Turbo je multimodalni model Z.ai za programiranje na podlagi posnetkov zaslona, vizualnih referenc in dokumentov ter za agente z grafičnim uporabniškim vmesnikom. Proizvajalčev profil sprejema slike, video, besedilo in datoteke, vrača besedilo ter navaja kontekst 200K in do 128K izhodnih žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.
Poustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.
Delovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.
Proizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.
Uradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.
Profil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.
Za uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-5v-turbo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Besedilni pogovor | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametercontrol_scope | SpecifikacijaBesedilni pogovor; stream je logična vrednost in je privzeto false. |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Druga imena metode: /chat/completions
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"glm-5v-turbo","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="glm-5v-turbo", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-5v-turbo, z-ai/glm-5v-turbo
/chat/completions
glm-5v-turboGLM-5V-Turbo je multimodalni model Z.ai za programiranje na podlagi posnetkov zaslona, vizualnih referenc in dokumentov ter za agente z grafičnim uporabniškim vmesnikom. Proizvajalčev profil sprejema slike, video, besedilo in datoteke, vrača besedilo ter navaja kontekst 200K in do 128K izhodnih žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.
Poustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.
Delovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.
Proizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.
Uradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.
Profil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.
Za uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-5v-turbo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "glm-5v-turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'glm-5v-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'glm-5v-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-5v-turbo, z-ai/glm-5v-turbo
/chat/completions
z-ai/glm-5v-turboGLM-5V-Turbo je multimodalni model Z.ai za programiranje na podlagi posnetkov zaslona, vizualnih referenc in dokumentov ter za agente z grafičnim uporabniškim vmesnikom. Proizvajalčev profil sprejema slike, video, besedilo in datoteke, vrača besedilo ter navaja kontekst 200K in do 128K izhodnih žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.
Poustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.
Delovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.
Proizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.
Uradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.
Profil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.
Za uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve z-ai/glm-5v-turbo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5v-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-5v-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5v-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-5v-turbo, z-ai/glm-5v-turbo
/chat/completions
z-ai/glm-5v-turboGLM-5V-Turbo je multimodalni model Z.ai za programiranje na podlagi posnetkov zaslona, vizualnih referenc in dokumentov ter za agente z grafičnim uporabniškim vmesnikom. Proizvajalčev profil sprejema slike, video, besedilo in datoteke, vrača besedilo ter navaja kontekst 200K in do 128K izhodnih žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-5V-Turbo povezuje vizualno razumevanje z razvojem programske opreme in delom agentov. Z.ai kot vhode navaja slike, video, besedilo in datoteke, kot izhod pa besedilo. Njegov profil ima kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Naloga lahko združi posnetek zaslona ali zasnovo z zahtevami ter zahteva kodo, vizualno razlago ali rezultat na podlagi dokumenta. To je različica, ločena od GLM-5.3-Flash.
Poustvarjanje uporabniškega vmesnika je ena glavnih uporab. Proizvajalec opisuje prepoznavanje postavitve, barv, hierarhije komponent in logike interakcij iz maket. Priložite referenčna stanja, zahtevane funkcije in omejitve, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago. Posnetek zaslona pomanjkljive strani lahko pomaga prepoznati napačno poravnavo, prekrivanje komponent ali neustrezne barve. Aplikacija izriše predlog in priloži dejanski rezultat za nadaljnjo razlago.
Delovni postopek z grafičnim uporabniškim vmesnikom lahko preseže en posnetek zaslona. Proizvajalec opisuje preučevanje prehodov med stranmi in vizualnih elementov ter uporabo ugotovitev za pripravo kode. Opredelite cilj in razpoložljiva dejanja, vrnite spremenjene zaslone ali opažanja ter določite končni izdelek. Model načrtuje na podlagi teh povratnih informacij; aplikacija izvaja navigacijo, klike ali druge operacije. Odgovor, ki opisuje dejanje, ni dokaz njegove izvedbe.
Proizvajalec opisuje zlivanje vizualnih in besedilnih informacij, vizualni kodirnik CogViT in napovedovanje več žetonov hkrati ter skupno učenje z okrepitvijo na več kot 30 vrstah nalog. Ta obseg vključuje STEM, umeščanje v vizualni vir, video ter agente za delo z grafičnimi uporabniškimi vmesniki in programiranje. Njegova veriga vizualnih orodij vključuje risanje okvirjev, posnetke zaslona in branje strani s slikami. To pojasnjuje razvojno usmeritev, ne da bi tej različici pripisovali število parametrov ali arhitekturo drugega modela.
Uradno gradivo o nalogah zajema opisovanje slik, prostorsko določanje v slikah, pisanje na podlagi dokumentov, primerjanje življenjepisov s priloženimi zahtevami in pripravo pozivov iz referenčnih medijev. Navodila za dokument lahko poimenujejo polja in zahtevajo sklepe, podprte z odlomki. Navodila za prostorsko določanje lahko opredelijo predmet in rezultat v obliki omejitvenega okvirja. Naloga z medijsko referenco lahko zahteva pisni poziv za prizor ali slog; taka uporaba modela ne spremeni v izvorni generator slik ali videa.
Profil navaja načine razmišljanja, pretočno posredovanje, klicanje funkcij in predpomnjenje konteksta. Opredelite orodja in njihova opažanja ohranite ob ustreznem koraku. Označite vire, poti kode in videozaporedja ter pustite prostor za sklepanje in odgovor. Primeri povezujejo medije s konkretnim vprašanjem. Natančne omejitve prenosa in nastavitve vmesnika ostajajo vezane na dokumentirani delovni postopek, ne na podobno poimenovano različico GLM.
Za uporaben rezultat zahtevajte navedbo zajetih strani ali razdelkov dokumenta, vsebine predlaganega izdelka in razlik, ki jih dokazi še kažejo. Proizvajalec prikazuje programiranje spletnih strani, ustvarjanje spletnih mest, razumevanje dokumentov in sledenje predmetom v videu. Dokončani projekti, urejene datoteke in izvedene interakcije nastanejo v aplikacijskem okolju; model pripravlja in izboljšuje ustrezno besedilno delo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve z-ai/glm-5v-turbo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.008 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00048 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "z-ai/glm-5v-turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5v-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5v-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-5v-turbo, z-ai/glm-5v-turbo
/chat/completions
Tehnični primer v angleščini
Correct a described responsive layout\n\nPropose HTML and CSS for this written mockup: a header with brand text "North Workshop" and a Book visit link; below it, a title "Repair desk" and two service sections. On narrow screens the services stack in reading order. Use semantic elements, preserve exact labels and keep the link keyboard-focusable. Return editable code and inspection criteria.An editable HTML/CSS example with a responsive service layout and explicit visual and keyboard inspection criteria.Render both wide and narrow layouts and inspect reading order, exact labels and visible keyboard focus before using the code.