GLM-5.3-FlashX är FlashX-versionen i Z.ai:s inbyggt multimodala GLM-5.3-Flash-familj. Tillverkaren presenterar paret för visuell kodning och professionellt arbete som förenar text med bilder, video och filer och returnerar text. FlashX är separat namngiven för snabbare inferens i producentens tjänst. En användbar brief kan begära en implementation utifrån skärmbilder, en dokumentbaserad analys eller en plan som en applikation utför med verktyg. Källan listar båda modellkoderna; tjänsteidentiteterna förblir åtskilda.
Familjen använder en hybridkonstruktion med gles och linjär uppmärksamhet och beskrivs med 320 miljarder parametrar totalt och 18 miljarder aktiverade. Gles uppmärksamhet hämtar global information medan linjär uppmärksamhet modellerar lokala beroenden; producenten beskriver även indexpoolning för lång kontext. Detta är arkitekturfakta om familjen, inte det numeriska formatet för varje värdinstans. Den gemensamma profilen har en miljon kontexttoken och upp till 128K utdatatoken. Källmaterial, representerade bilder, historik, resonemang och svar behöver alla utrymme i det konfigurerade arbetsflödet.
Visuell kodning är central. Z.ai:s exempel kombinerar flera sidskärmbilder eller en inspelning med instruktioner för att rekonstruera sidrelationer, gemensamma komponenter, navigering, tillstånd och animationsbeteende. Förbered referenser i ordning och ange vilka funktioner som måste fungera. Begär redigerbar källkod och en jämförelse med designen. Applikationen startar eller renderar förslaget och återför skärmbilder eller interaktionsresultat; modellen använder återkopplingen för att förbättra resultatet. Text och kod blir inte en färdig körande applikation utan dessa operationer.
För Office- och dokumentarbete beskriver producenten organisering av material, skapande av diagram och layouter samt granskning av det renderade resultatet. Ett verktygsstött arbetsflöde kan producera PPTX, PDF, DOCX eller XLSX. En illustrativ rapportbrief kan tillhandahålla källor, målgrupp och obligatoriska avsnitt och sedan begära en tabell från källa till slutsats samt en redigerbar rapport eller presentation. Håll tillhandahållna värden åtskilda från analytiska antaganden. Rendering, filsparande och kontroll av formelreferenser är applikationsoperationer. För finansiell analys beskriver producenten jämförelse av rapporter och meddelanden, åtskillnad mellan redovisade värden och antaganden samt framtagning av en redigerbar prognos- eller värderingsmodell tillsammans med en källanknuten rapport genom anslutna verktyg.
Tillverkarens bredare exempel omfattar videoredigering, 3D-scener, spelbara spel och CAD-rekonstruktion genom verktyg. En videouppgift kan börja med en medieinventering och tidslinje; en scenuppgift kan definiera layout, material och kameravyer innan den begär ett modelleringsskript. En CAD-brief behöver måttreferenser och uttryckliga antaganden för mått som inte fastställs av bilden. Modellen tolkar materialet och leder arbetet medan relevanta redigerings-, renderings- eller modelleringsverktyg producerar och granskar resurserna.
Resonemang kan inte inaktiveras i denna profil. Källan anger att textkontrollerna överensstämmer med GLM-5.3 och rekommenderar reasoning_effort=max, temperature 1 och top-p 0.95. Den rekommenderar clear_thinking=false för bevarade resonemang och strömning av både text och verktyg. Den tillhörande guiden kräver att bevarade resonemangsblock återförs fullständigt och oförändrat. Definiera slutresultatet före en lång analys och håll observationer knutna till stegen som skapade dem.
Producenten anger funktionsanrop, kontextcache, strukturerad utdata och inbyggd visuell förståelse. Ange verktygsbeskrivningar och obligatoriska utdatafält uttryckligen. För en gränssnittsuppgift begär du vilka sidtillstånd som täcks, återstående avvikelser och vad den faktiska renderingsjämförelsen visade. För analys skiljer du källfakta, antaganden och slutsatser. FlashX stöder dessa multimodala arbetsflöden, med körning, rendering och filhantering från den anslutna applikationen.
", "aboutText": "GLM-5.3-FlashX är FlashX-versionen i Z.ai:s inbyggt multimodala GLM-5.3-Flash-familj. Tillverkaren presenterar paret för visuell kodning och professionellt arbete som förenar text med bilder, video och filer och returnerar text. FlashX är separat namngiven för snabbare inferens i producentens tjänst. En användbar brief kan begära en implementation utifrån skärmbilder, en dokumentbaserad analys eller en plan som en applikation utför med verktyg. Källan listar båda modellkoderna; tjänsteidentiteterna förblir åtskilda.\n\nFamiljen använder en hybridkonstruktion med gles och linjär uppmärksamhet och beskrivs med 320 miljarder parametrar totalt och 18 miljarder aktiverade. Gles uppmärksamhet hämtar global information medan linjär uppmärksamhet modellerar lokala beroenden; producenten beskriver även indexpoolning för lång kontext. Detta är arkitekturfakta om familjen, inte det numeriska formatet för varje värdinstans. Den gemensamma profilen har en miljon kontexttoken och upp till 128K utdatatoken. Källmaterial, representerade bilder, historik, resonemang och svar behöver alla utrymme i det konfigurerade arbetsflödet.\n\nVisuell kodning är central. Z.ai:s exempel kombinerar flera sidskärmbilder eller en inspelning med instruktioner för att rekonstruera sidrelationer, gemensamma komponenter, navigering, tillstånd och animationsbeteende. Förbered referenser i ordning och ange vilka funktioner som måste fungera. Begär redigerbar källkod och en jämförelse med designen. Applikationen startar eller renderar förslaget och återför skärmbilder eller interaktionsresultat; modellen använder återkopplingen för att förbättra resultatet. Text och kod blir inte en färdig körande applikation utan dessa operationer.\n\nFör Office- och dokumentarbete beskriver producenten organisering av material, skapande av diagram och layouter samt granskning av det renderade resultatet. Ett verktygsstött arbetsflöde kan producera PPTX, PDF, DOCX eller XLSX. En illustrativ rapportbrief kan tillhandahålla källor, målgrupp och obligatoriska avsnitt och sedan begära en tabell från källa till slutsats samt en redigerbar rapport eller presentation. Håll tillhandahållna värden åtskilda från analytiska antaganden. Rendering, filsparande och kontroll av formelreferenser är applikationsoperationer. För finansiell analys beskriver producenten jämförelse av rapporter och meddelanden, åtskillnad mellan redovisade värden och antaganden samt framtagning av en redigerbar prognos- eller värderingsmodell tillsammans med en källanknuten rapport genom anslutna verktyg.\n\nTillverkarens bredare exempel omfattar videoredigering, 3D-scener, spelbara spel och CAD-rekonstruktion genom verktyg. En videouppgift kan börja med en medieinventering och tidslinje; en scenuppgift kan definiera layout, material och kameravyer innan den begär ett modelleringsskript. En CAD-brief behöver måttreferenser och uttryckliga antaganden för mått som inte fastställs av bilden. Modellen tolkar materialet och leder arbetet medan relevanta redigerings-, renderings- eller modelleringsverktyg producerar och granskar resurserna.\n\nResonemang kan inte inaktiveras i denna profil. Källan anger att textkontrollerna överensstämmer med GLM-5.3 och rekommenderar reasoning_effort=max, temperature 1 och top-p 0.95. Den rekommenderar clear_thinking=false för bevarade resonemang och strömning av både text och verktyg. Den tillhörande guiden kräver att bevarade resonemangsblock återförs fullständigt och oförändrat. Definiera slutresultatet före en lång analys och håll observationer knutna till stegen som skapade dem.\n\nProducenten anger funktionsanrop, kontextcache, strukturerad utdata och inbyggd visuell förståelse. Ange verktygsbeskrivningar och obligatoriska utdatafält uttryckligen. För en gränssnittsuppgift begär du vilka sidtillstånd som täcks, återstående avvikelser och vad den faktiska renderingsjämförelsen visade. För analys skiljer du källfakta, antaganden och slutsatser. FlashX stöder dessa multimodala arbetsflöden, med körning, rendering och filhantering från den anslutna applikationen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Implement a text-specified form state\n\nCreate editable HTML and JavaScript for this form behavior: an email field and a Subscribe button; blank submission shows 'Enter your email' and preserves the current input; nonblank submission shows a local confirmation without sending a request. Include a short state checklist. No screenshot is supplied, and do not claim the form was rendered or deployed.Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.z-ai/glm-5.3-flashxGLM-5.3-FlashX är Z.ai:s multimodala modell för visuell kodning, dokumentarbete och verktygsstödda agenter. Producentens profil tar emot bilder, video, text och filer, returnerar text och anger en kontext på 1M med upp till 128K utdatatoken.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM-5.3-FlashX är FlashX-versionen i Z.ai:s inbyggt multimodala GLM-5.3-Flash-familj. Tillverkaren presenterar paret för visuell kodning och professionellt arbete som förenar text med bilder, video och filer och returnerar text. FlashX är separat namngiven för snabbare inferens i producentens tjänst. En användbar brief kan begära en implementation utifrån skärmbilder, en dokumentbaserad analys eller en plan som en applikation utför med verktyg. Källan listar båda modellkoderna; tjänsteidentiteterna förblir åtskilda.
Familjen använder en hybridkonstruktion med gles och linjär uppmärksamhet och beskrivs med 320 miljarder parametrar totalt och 18 miljarder aktiverade. Gles uppmärksamhet hämtar global information medan linjär uppmärksamhet modellerar lokala beroenden; producenten beskriver även indexpoolning för lång kontext. Detta är arkitekturfakta om familjen, inte det numeriska formatet för varje värdinstans. Den gemensamma profilen har en miljon kontexttoken och upp till 128K utdatatoken. Källmaterial, representerade bilder, historik, resonemang och svar behöver alla utrymme i det konfigurerade arbetsflödet.
Visuell kodning är central. Z.ai:s exempel kombinerar flera sidskärmbilder eller en inspelning med instruktioner för att rekonstruera sidrelationer, gemensamma komponenter, navigering, tillstånd och animationsbeteende. Förbered referenser i ordning och ange vilka funktioner som måste fungera. Begär redigerbar källkod och en jämförelse med designen. Applikationen startar eller renderar förslaget och återför skärmbilder eller interaktionsresultat; modellen använder återkopplingen för att förbättra resultatet. Text och kod blir inte en färdig körande applikation utan dessa operationer.
För Office- och dokumentarbete beskriver producenten organisering av material, skapande av diagram och layouter samt granskning av det renderade resultatet. Ett verktygsstött arbetsflöde kan producera PPTX, PDF, DOCX eller XLSX. En illustrativ rapportbrief kan tillhandahålla källor, målgrupp och obligatoriska avsnitt och sedan begära en tabell från källa till slutsats samt en redigerbar rapport eller presentation. Håll tillhandahållna värden åtskilda från analytiska antaganden. Rendering, filsparande och kontroll av formelreferenser är applikationsoperationer. För finansiell analys beskriver producenten jämförelse av rapporter och meddelanden, åtskillnad mellan redovisade värden och antaganden samt framtagning av en redigerbar prognos- eller värderingsmodell tillsammans med en källanknuten rapport genom anslutna verktyg.
Tillverkarens bredare exempel omfattar videoredigering, 3D-scener, spelbara spel och CAD-rekonstruktion genom verktyg. En videouppgift kan börja med en medieinventering och tidslinje; en scenuppgift kan definiera layout, material och kameravyer innan den begär ett modelleringsskript. En CAD-brief behöver måttreferenser och uttryckliga antaganden för mått som inte fastställs av bilden. Modellen tolkar materialet och leder arbetet medan relevanta redigerings-, renderings- eller modelleringsverktyg producerar och granskar resurserna.
Resonemang kan inte inaktiveras i denna profil. Källan anger att textkontrollerna överensstämmer med GLM-5.3 och rekommenderar reasoning_effort=max, temperature 1 och top-p 0.95. Den rekommenderar clear_thinking=false för bevarade resonemang och strömning av både text och verktyg. Den tillhörande guiden kräver att bevarade resonemangsblock återförs fullständigt och oförändrat. Definiera slutresultatet före en lång analys och håll observationer knutna till stegen som skapade dem.
Producenten anger funktionsanrop, kontextcache, strukturerad utdata och inbyggd visuell förståelse. Ange verktygsbeskrivningar och obligatoriska utdatafält uttryckligen. För en gränssnittsuppgift begär du vilka sidtillstånd som täcks, återstående avvikelser och vad den faktiska renderingsjämförelsen visade. För analys skiljer du källfakta, antaganden och slutsatser. FlashX stöder dessa multimodala arbetsflöden, med körning, rendering och filhantering från den anslutna applikationen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser z-ai/glm-5.3-flashx | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
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.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00074 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00018 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00074 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00018 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${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-5.3-flashx", "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-5.3-flashx',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-5.3-flashx',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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
z-ai/glm-5.3-flashxGLM-5.3-FlashX är Z.ai:s multimodala modell för visuell kodning, dokumentarbete och verktygsstödda agenter. Producentens profil tar emot bilder, video, text och filer, returnerar text och anger en kontext på 1M med upp till 128K utdatatoken.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM-5.3-FlashX är FlashX-versionen i Z.ai:s inbyggt multimodala GLM-5.3-Flash-familj. Tillverkaren presenterar paret för visuell kodning och professionellt arbete som förenar text med bilder, video och filer och returnerar text. FlashX är separat namngiven för snabbare inferens i producentens tjänst. En användbar brief kan begära en implementation utifrån skärmbilder, en dokumentbaserad analys eller en plan som en applikation utför med verktyg. Källan listar båda modellkoderna; tjänsteidentiteterna förblir åtskilda.
Familjen använder en hybridkonstruktion med gles och linjär uppmärksamhet och beskrivs med 320 miljarder parametrar totalt och 18 miljarder aktiverade. Gles uppmärksamhet hämtar global information medan linjär uppmärksamhet modellerar lokala beroenden; producenten beskriver även indexpoolning för lång kontext. Detta är arkitekturfakta om familjen, inte det numeriska formatet för varje värdinstans. Den gemensamma profilen har en miljon kontexttoken och upp till 128K utdatatoken. Källmaterial, representerade bilder, historik, resonemang och svar behöver alla utrymme i det konfigurerade arbetsflödet.
Visuell kodning är central. Z.ai:s exempel kombinerar flera sidskärmbilder eller en inspelning med instruktioner för att rekonstruera sidrelationer, gemensamma komponenter, navigering, tillstånd och animationsbeteende. Förbered referenser i ordning och ange vilka funktioner som måste fungera. Begär redigerbar källkod och en jämförelse med designen. Applikationen startar eller renderar förslaget och återför skärmbilder eller interaktionsresultat; modellen använder återkopplingen för att förbättra resultatet. Text och kod blir inte en färdig körande applikation utan dessa operationer.
För Office- och dokumentarbete beskriver producenten organisering av material, skapande av diagram och layouter samt granskning av det renderade resultatet. Ett verktygsstött arbetsflöde kan producera PPTX, PDF, DOCX eller XLSX. En illustrativ rapportbrief kan tillhandahålla källor, målgrupp och obligatoriska avsnitt och sedan begära en tabell från källa till slutsats samt en redigerbar rapport eller presentation. Håll tillhandahållna värden åtskilda från analytiska antaganden. Rendering, filsparande och kontroll av formelreferenser är applikationsoperationer. För finansiell analys beskriver producenten jämförelse av rapporter och meddelanden, åtskillnad mellan redovisade värden och antaganden samt framtagning av en redigerbar prognos- eller värderingsmodell tillsammans med en källanknuten rapport genom anslutna verktyg.
Tillverkarens bredare exempel omfattar videoredigering, 3D-scener, spelbara spel och CAD-rekonstruktion genom verktyg. En videouppgift kan börja med en medieinventering och tidslinje; en scenuppgift kan definiera layout, material och kameravyer innan den begär ett modelleringsskript. En CAD-brief behöver måttreferenser och uttryckliga antaganden för mått som inte fastställs av bilden. Modellen tolkar materialet och leder arbetet medan relevanta redigerings-, renderings- eller modelleringsverktyg producerar och granskar resurserna.
Resonemang kan inte inaktiveras i denna profil. Källan anger att textkontrollerna överensstämmer med GLM-5.3 och rekommenderar reasoning_effort=max, temperature 1 och top-p 0.95. Den rekommenderar clear_thinking=false för bevarade resonemang och strömning av både text och verktyg. Den tillhörande guiden kräver att bevarade resonemangsblock återförs fullständigt och oförändrat. Definiera slutresultatet före en lång analys och håll observationer knutna till stegen som skapade dem.
Producenten anger funktionsanrop, kontextcache, strukturerad utdata och inbyggd visuell förståelse. Ange verktygsbeskrivningar och obligatoriska utdatafält uttryckligen. För en gränssnittsuppgift begär du vilka sidtillstånd som täcks, återstående avvikelser och vad den faktiska renderingsjämförelsen visade. För analys skiljer du källfakta, antaganden och slutsatser. FlashX stöder dessa multimodala arbetsflöden, med körning, rendering och filhantering från den anslutna applikationen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser z-ai/glm-5.3-flashx | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00074 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00018 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00074 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0025 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.00018 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "z-ai/glm-5.3-flashx",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.3-flashx', '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-5.3-flashx', '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 eller SSE
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.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Implement a text-specified form state\n\nCreate editable HTML and JavaScript for this form behavior: an email field and a Subscribe button; blank submission shows 'Enter your email' and preserves the current input; nonblank submission shows a local confirmation without sending a request. Include a short state checklist. No screenshot is supplied, and do not claim the form was rendered or deployed.Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.