modeller

GLM-4-AirX

Markdown · JSON

GLM-4-AirX

GLM-4-AirX är Z.ai:s hastighetsinriktade textmodell för dialog med låg fördröjning, kodning och verktygsstödda arbetsflöden. Den publicerade profilen anger en kontext på 8K och upp till 4K utdata, vilket passar fokuserade uppgifter med korta, strukturerade resultat.

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Översikt och modellprofil

GLM-4-AirX är höghastighetsmedlemmen i Z.ai:s GLM-4 Air-serie. Tillverkaren positionerar den för låg fördröjning och samtidiga applikationsuppgifter med särskild uppmärksamhet på instruktionsföljande, teknisk kod och funktionsanrop. Modellen tar emot text och returnerar text. Den egna profilen anger ett kontextfönster på 8K token och högst 4K token utdata. Detta skiljer sig från den större kontext som anges för GLM-4-Air-250414; AirX behåller sin egen publicerade profil.

För en interaktiv assistent pekar detta mot fokuserade begäranden: förklara en funktion, klassificera ett meddelande, extrahera fält ur ett tillhandahållet stycke eller omvandla en teknisk instruktion till ett kort svar. Tillhandahåll relevant utdrag, aktuell fråga och önskat resultat tillsammans. Håll hela samtalet och eventuella verktygsobservationer inom den aktiva kontexten i stället för att anta att en stor bakgrundskorpus ryms.

Funktionsstöd

GLM-4-beskrivningen anger strömmande text, funktionsanrop, kontextcache, strukturerade format som JSON och integration med MCP-verktyg och datakällor. Strömning presenterar svaret medan det genereras så att en applikation kan visa användbar text innan hela svaret kommer. Det ändrar leveransen, inte modellens indata- eller utdatamodalitet.

Funktionsanrop låter modellen föreslå en åtgärd från funktionerna som applikationen beskriver. Applikationen utför åtgärden och returnerar observationen. En lämplig cykel är en liten uppslagning följd av en kort förklaring av returnerade data. MCP-integration beror likaså på de verktyg och data applikationen tillhandahåller. Kontextcache gäller återanvändning av upprepad indata; den innebär inte att varje upprepad konversation har gett en cacheträff.

För ett JSON-resultat anger du fälten och deras betydelse innan materialet ges. Tillhandahåll exempelvis en teknisk begäran och be om dess kategori, nödvändig åtgärd och obesvarade frågor. Den resulterande strukturen är användbar för nästa applikationssteg, medan värdena fortfarande behöver kontrolleras mot den tillhandahållna texten.

Rekommenderade scenarier

Tillverkaren inkluderar översättning, semantisk klassificering, dokumentfältextraktion, marknadsföringstext, analytiska rapporter och reseplanering bland GLM-4-tillämpningarna. AirX:s kortare profil gynnar det omedelbara steget i ett sådant arbetsflöde. En översättningsbegäran kan ge ett kort avsnitt, målgrupp och terminologi; utdatan är ett omarbetat avsnitt som behåller nödvändiga namn. En klassificeringsbegäran kan ge tillåtna etiketter och definitioner i stället för att efterfråga en ospecificerad bedömning.

För extraktion definierar du begärda identifierare och övriga fält och inkluderar endast relevant källavsnitt. För skrivande tillhandahåller du produktfakta och en leverans, exempelvis ett produktstycke eller en kampanjrad. För en rapport eller resplan förmedlar du relevanta fakta och begränsningar för det aktuella steget. Om färsk information behövs tillhandahåller applikationens sök- eller dataverktyg den; modellen arbetar sedan med det returnerade materialet.

Detaljerad förberedelse och hastighetsfokus

AirX beskrivs som förtränad på 15 biljoner token, inklusive omfattande syntetiskt resonemangsmaterial. Efterträningen använder anpassning till dialogpreferenser, avvisningssampling och förstärkningsinlärning för att stärka instruktioner, teknisk kod och funktionsanvändning. Tillverkaren presenterar den som en snabbare variant av GLM-4-Air-250414 med förändringar i underliggande komponenter för promptförifyllning och autoregressiv avkodning. Detta beskriver tillverkarens konstruktion snarare än en uppmätt fördröjning eller samtidighetsgaranti för en viss driftsättning.

Förbereda en användbar begäran

Ge AirX en avgränsad uppgift och en kompakt förväntad leverans. För kod inkluderar du funktionen, relevanta indatavärden och nödvändigt beteende och begär sedan ett korrigerat fragment med förklaring. För strukturerad extraktion lägger du fältdefinitionerna före avsnittet och ber modellen markera frånvarande information uttryckligen. Budgetera resultatet inom den publicerade utdataprofilen på 4K; dela en stor rapport i fokuserade uppgifter i stället för att förvänta dig ett obegränsat dokument i ett svar.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions glm-4-airx

glm-4-airx

Z.ai /glm-4-airx

Start

GLM-4-AirX är Z.ai:s hastighetsinriktade textmodell för dialog med låg fördröjning, kodning och verktygsstödda arbetsflöden. Den publicerade profilen anger en kontext på 8K och upp till 4K utdata, vilket passar fokuserade uppgifter med korta, strukturerade resultat.

Godkända indata
Text
Resultat
Text

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Indatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
glm-4-airx
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Textsamtal
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametercontrol_scopeAvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard.
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

Metodalias: /chat/completions

Livscykel: synchronous_or_streamed

Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.

Kontextlängden är inte en utdatagräns.

En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Standardpris När snabbt läge är valt
Flex-läge
Standardpris När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0028 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0028 / 1K token
Indata · Cacheläsning — / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0028 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0028 / 1K token
Indata · Cacheläsning — / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"glm-4-airx","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="glm-4-airx", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra glm-4-airx

Alias för metodsökvägar

/chat/completions

Relaterade anropar-ID:n

glm-4-airx

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages glm-4-airx

glm-4-airx

Z.ai /glm-4-airx

Start

GLM-4-AirX är Z.ai:s hastighetsinriktade textmodell för dialog med låg fördröjning, kodning och verktygsstödda arbetsflöden. Den publicerade profilen anger en kontext på 8K och upp till 4K utdata, vilket passar fokuserade uppgifter med korta, strukturerade resultat.

Godkända indata
Text
Resultat
json · sse

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Indatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
glm-4-airx
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll.

Livscykel: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Standardpris När snabbt läge är valt
Flex-läge
Standardpris När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0028 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0028 / 1K token
Indata · Cacheläsning — / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0028 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0028 / 1K token
Indata · Cacheläsning — / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "glm-4-airx",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra glm-4-airx

Alias för metodsökvägar

/chat/completions

Relaterade anropar-ID:n

glm-4-airx

FAQ · GLM-4-AirX
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · glm-4-airx: text → text

POST /v1/messages · glm-4-airx: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · glm-4-airx: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-4-airx: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · glm-4-airx: messages.min_items: 1

Fler detaljer

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration
Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.
Kampanjkod upp till 50%
Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.
Kostnader i historiken
Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

Välj prenumeration · Se modellpriser

Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation
Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.
Återförsäljarlicens
Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.
Dokument på webbplatsen
Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

Begär återförsäljarlicens · Officiella villkor och licensavtal