GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.
Ange resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.
För ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.
Definiera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.
För en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.
Modellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.
Ett användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.
", "aboutText": "GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.\n\n### Utforma kring ett konkret systembeteende\n\nAnge resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.\n\nFör ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.\n\n### Applikationsoperationer och utdataposter\n\nDefiniera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.\n\nFör en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.\n\n### Kontext och den levererade artefakten\n\nModellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.\n\nEtt användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Compare two background-job designs\n\nCompare two designs for report jobs. A stores queued jobs only in process memory. B stores them in a durable table and marks completion after saving the report. Requirement: accepted jobs survive a process restart; duplicate report generation is undesirable. Recommend a design, identify a remaining duplicate-execution risk and specify a restart test and a completion-boundary test.A criteria-linked recommendation, a remaining failure scenario and two concrete test descriptions.Check that durability and duplicate prevention are evaluated separately and that a durable table alone is not claimed to guarantee exactly-once work.glm-5GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt programmerings- eller agentarbete. Den tar emot text och returnerar text; modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg och ett kontextfönster på 200 000 token.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.
Ange resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.
För ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.
Definiera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.
För en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.
Modellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.
Ett användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser glm-5 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
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 |
Parametercontrol_scope | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
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.
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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"glm-5","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-5", 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 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 glm-5, z-ai/glm-5
/chat/completions
glm-5GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt programmerings- eller agentarbete. Den tar emot text och returnerar text; modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg och ett kontextfönster på 200 000 token.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.
Ange resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.
För ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.
Definiera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.
För en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.
Modellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.
Ett användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser glm-5 | 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "glm-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5', '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-5', '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 glm-5, z-ai/glm-5
/chat/completions
z-ai/glm-5GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt programmerings- eller agentarbete. Den tar emot text och returnerar text; modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg och ett kontextfönster på 200 000 token.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.
Ange resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.
För ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.
Definiera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.
För en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.
Modellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.
Ett användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser z-ai/glm-5 | 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${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", "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',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',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 glm-5, z-ai/glm-5
/chat/completions
z-ai/glm-5GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt programmerings- eller agentarbete. Den tar emot text och returnerar text; modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg och ett kontextfönster på 200 000 token.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
GLM 5 är Z.ai:s öppna grundmodell för komplex systemdesign och långvarigt agentarbete. Dess publicerade användningsområde omfattar omfattande programmeringsuppgifter för utvecklare. Den tar emot text och returnerar text. Modellmetadata anger stöd för funktionsverktyg.
Ange resultatet som ska levereras och begränsningarna som avgör utformningen. Tillhandahåll relevanta komponenter, kontrakt och observerat beteende. En systemfråga kan jämföra två angreppssätt mot uttryckliga kriterier; en programmeringsuppgift kan ange berörd källkod och beteendet som måste gälla efter en ändring. Håll fastställda fakta åtskilda från antaganden som fortfarande behöver underlag.
För ett större projekt bevarar du redan fattade beslut och återstående frågor. Be om nästa fokuserade leverans, som ett föreslaget gränssnitt, en patch eller en kontroll som skiljer två möjliga orsaker åt. Det håller arbetet knutet till det användarsynliga utfallet snarare än en växande idélista.
Definiera vilka operationer den omgivande applikationen kan utföra och tillhandahåll deras faktiska observationer när uppgiften fortsätter. En föreslagen åtgärd och dess returnerade resultat har olika roller; bevara resultatet som underlag för nästa beslut.
För en planerings- eller extraktionspost beskriver du den obligatoriska strukturen i prompten. Definiera fält, typer och hantering av saknade värden och validera sedan resultatet mot både den struktur som krävs och det tillhandahållna materialet. Behåll källidentifierare tillsammans med slutsatser som ett annat system eller en granskare ska använda.
Modellmetadata anger ett kontextfönster på 200 000 token. Planera varje förfrågan utifrån det betjänande gränssnittets faktiska utrymme och reservera plats för svaret. Behåll relevanta källor, slutförda beslut och aktuella observationer samtidigt som du tar bort ovidkommande upprepningar.
Ett användbart GLM 5-resultat lämnar den begärda leveransen med dess syfte och valideringsunderlag. En kodändring bör förbli knuten till beteendet den åtgärdar; en designrekommendation bör behålla kriterierna och källorna som stöder den.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser z-ai/glm-5 | 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 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 $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0064 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0004 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "z-ai/glm-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 glm-5, z-ai/glm-5
/chat/completions
Tekniskt exempel på engelska
Compare two background-job designs\n\nCompare two designs for report jobs. A stores queued jobs only in process memory. B stores them in a durable table and marks completion after saving the report. Requirement: accepted jobs survive a process restart; duplicate report generation is undesirable. Recommend a design, identify a remaining duplicate-execution risk and specify a restart test and a completion-boundary test.A criteria-linked recommendation, a remaining failure scenario and two concrete test descriptions.Check that durability and duplicate prevention are evaluated separately and that a durable table alone is not claimed to guarantee exactly-once work.