Z.ai: GLM 5.3 FlashX
GLM-5.3-FlashX เป็นโมเดลมัลติโมดัลของ Z.ai สำหรับการเขียนโค้ดจากภาพ งานเอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือช่วย โปรไฟล์ของผู้ผลิตรับภาพ วิดีโอ ข้อความ และไฟล์ ส่งกลับข้อความ และระบุบริบท 1M พร้อมข้อมูลออกสูงสุด 128K โทเค็น
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsz-ai/glm-5.3-flashx - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesz-ai/glm-5.3-flashx
เกี่ยวกับโมเดล
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
GLM-5.3-FlashX เป็นรุ่น FlashX ในตระกูล GLM-5.3-Flash แบบมัลติโมดัลเนทีฟของ Z.ai ผู้ผลิตนำเสนอทั้งคู่สำหรับการเขียนโค้ดจากภาพและงานวิชาชีพ โดยผสานข้อความกับภาพ วิดีโอ และไฟล์ พร้อมส่งกลับข้อความ FlashX มีชื่อแยกสำหรับการอนุมานที่เร็วขึ้นในบริการผู้ผลิต บรีฟที่มีประโยชน์อาจขอการพัฒนาที่อ้างอิงภาพหน้าจอ การวิเคราะห์จากเอกสาร หรือแผนที่แอปพลิเคชันนำไปทำด้วยเครื่องมือ ต้นทางระบุรหัสโมเดลทั้งคู่ โดยเอกลักษณ์บริการยังแยกกัน
ตระกูลใช้การออกแบบกลไกความสนใจแบบผสมระหว่าง sparse attention และ linear attention และอธิบายว่ามีพารามิเตอร์รวม 320 พันล้าน และเปิดใช้ 18 พันล้าน Sparse attention ดึงข้อมูลระดับภาพรวม ส่วน linear attention จำลองการพึ่งพาเฉพาะที่ ผู้ผลิตยังอธิบายการรวมดัชนีสำหรับบริบทยาว สิ่งเหล่านี้เป็นข้อเท็จจริงสถาปัตยกรรมตระกูล ไม่ใช่รูปแบบตัวเลขของทุกอินสแตนซ์ที่โฮสต์ โปรไฟล์ร่วมมีบริบทหนึ่งล้านโทเค็นและข้อมูลออกสูงสุด 128K โทเค็น ข้อมูลต้นทาง รูปแทนภาพ ประวัติ การให้เหตุผล และคำตอบล้วนต้องมีพื้นที่ในขั้นตอนงานที่ตั้งค่าไว้
การเขียนโค้ดจากภาพเป็นหัวใจหลัก ตัวอย่าง Z.ai ผสานภาพหน้าจอหลายหน้าหรือวิดีโอบันทึกกับคำสั่งให้สร้างความสัมพันธ์ระหว่างหน้า คอมโพเนนต์ร่วม การนำทาง สถานะ และพฤติกรรมแอนิเมชันขึ้นใหม่ เตรียมข้อมูลอ้างอิงตามลำดับและระบุฟังก์ชันที่ต้องทำงาน ขอซอร์สที่แก้ไขได้และการเปรียบเทียบกับแบบ แอปพลิเคชันเปิดหรือเรนเดอร์ข้อเสนอและส่งภาพหน้าจอหรือผลปฏิสัมพันธ์กลับ โมเดลใช้ข้อมูลตอบกลับปรับปรุงผล ข้อความและโค้ดไม่กลายเป็นแอปพลิเคชันที่ทำงานเสร็จสมบูรณ์หากไม่มีการดำเนินการเหล่านั้น
สำหรับงาน Office และเอกสาร ผู้ผลิตอธิบายการจัดข้อมูล สร้างแผนภูมิและเค้าโครง และตรวจผลเรนเดอร์ ขั้นตอนงานที่รองรับด้วยเครื่องมือสามารถสร้าง PPTX, PDF, DOCX หรือ XLSX บรีฟรายงานตัวอย่างอาจให้แหล่งข้อมูล กลุ่มผู้อ่าน และส่วนที่ต้องมี แล้วขอตารางเชื่อมต้นทางกับข้อสรุปและรายงานหรืองานนำเสนอที่แก้ไขได้ แยกค่าที่ให้มาออกจากสมมติฐานวิเคราะห์ การเรนเดอร์ บันทึกไฟล์ และตรวจการอ้างอิงสูตรเป็นปฏิบัติการแอปพลิเคชัน สำหรับวิจัยการเงิน ผู้ผลิตอธิบายการเทียบงบและประกาศ แยกค่าที่เปิดเผยจากสมมติฐาน และเตรียมแบบจำลองพยากรณ์หรือประเมินมูลค่าที่แก้ไขได้พร้อมรายงานเชื่อมต้นทางผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อ
ตัวอย่างที่กว้างกว่าของผู้ผลิตรวมการตัดต่อวิดีโอ ฉาก 3D เกมที่เล่นได้ และการสร้าง CAD ใหม่ผ่านเครื่องมือ งานวิดีโออาจเริ่มจากรายการสื่อและไทม์ไลน์ งานฉากอาจกำหนดการจัดวาง วัสดุ และมุมกล้องก่อนขอสคริปต์สร้างแบบจำลอง บรีฟ CAD ต้องมีข้อมูลอ้างอิงขนาดและสมมติฐานชัดเจนสำหรับการวัดที่ภาพไม่ได้ยืนยัน โมเดลตีความข้อมูลและสั่งงาน ส่วนเครื่องมือตัดต่อ เรนเดอร์ หรือสร้างแบบจำลองที่เกี่ยวข้องสร้างและตรวจสื่อ
โปรไฟล์นี้ปิดการให้เหตุผลไม่ได้ ต้นทางระบุว่าตัวควบคุมข้อความสอดคล้องกับ GLM-5.3 และแนะนำ reasoning_effort=max, temperature 1 และ top-p 0.95 แนะนำ clear_thinking=false เพื่อเก็บการให้เหตุผล และการสตรีมทั้งข้อความและเครื่องมือ คู่มือที่เกี่ยวข้องกำหนดให้ส่งบล็อกการให้เหตุผลที่เก็บไว้กลับอย่างครบถ้วนและไม่แก้ไข กำหนดผลสุดท้ายก่อนเริ่มวิเคราะห์ยาว และผูกข้อสังเกตกับขั้นตอนที่สร้างมัน
ผู้ผลิตระบุการเรียกฟังก์ชัน การแคชบริบท ข้อมูลออกมีโครงสร้าง และการทำความเข้าใจภาพโดยกำเนิด ให้คำอธิบายเครื่องมือและฟิลด์ข้อมูลออกที่ต้องมีอย่างชัดเจน สำหรับงานอินเทอร์เฟซ ขอรายการสถานะหน้าที่ครอบคลุม ความต่างที่เหลือ และสิ่งที่การเทียบผลเรนเดอร์จริงแสดง สำหรับการวิเคราะห์ แยกข้อเท็จจริงต้นทาง สมมติฐาน และข้อสรุป FlashX รองรับขั้นตอนงานมัลติโมดัลเหล่านี้ โดยแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อเป็นผู้ดำเนินการ เรนเดอร์ และจัดการไฟล์
งานตัวอย่างจริง
งานตัวอย่างจริง
ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ
Implement a text-specified form state
Create 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.ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.ตรวจสอบผลลัพธ์
Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions z-ai/glm-5.3-flashx
z-ai/glm-5.3-flashxเริ่มต้น
GLM-5.3-FlashX เป็นโมเดลมัลติโมดัลของ Z.ai สำหรับการเขียนโค้ดจากภาพ งานเอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือช่วย โปรไฟล์ของผู้ผลิตรับภาพ วิดีโอ ข้อความ และไฟล์ ส่งกลับข้อความ และระบุบริบท 1M พร้อมข้อมูลออกสูงสุด 128K โทเค็น
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- ข้อความ
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- ขาเข้า
text- ขาออก
text- รูปแบบเอาต์พุต
- json หรือ SSE
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด z-ai/glm-5.3-flashx | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring|content_part[]|null | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_calls | ประเภทtool_call[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_call_id | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].name | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_content | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_details | ประเภทobject|array | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_completion_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ฟิลด์stream_options.include_usage | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์temperature | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์top_p | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stop | ประเภทstring|string[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools | ประเภทfunction_tool[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].type | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.name | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.description | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.parameters | ประเภทJSON_schema | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tool_choice | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์parallel_tool_calls | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์response_format | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning_effort | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์service_tier | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์instructions | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์functions | ประเภทfunction[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์function_call | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์prompt_cache_options | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์modalities | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์cache_control.ttl | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
ข้อความ · ข้อความ UTF8
messages[].content
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์messages | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
พารามิเตอร์file_material | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
พารามิเตอร์control_scope | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
พารามิเตอร์output_modalities | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์hosted_operations | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์multimodal_input_binding | ข้อกำหนดnull |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages
ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์
ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- ระดับการใช้เหตุผล · สูง
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง
- ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ
- ระดับการใช้เหตุผล · สูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00074 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00018 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00074 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00018 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=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."}]}')
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='z-ai/glm-5.3-flashx',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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)
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))
with client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5.3-flashx',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json หรือ SSE
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์choices[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์choices[].message.content | ประเภทstring|null |
ฟิลด์choices[].message.tool_calls | ประเภทtool_call[] |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_content | ประเภทstring |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_details | ประเภทobject|array |
ฟิลด์choices[].finish_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages z-ai/glm-5.3-flashx
z-ai/glm-5.3-flashxเริ่มต้น
GLM-5.3-FlashX เป็นโมเดลมัลติโมดัลของ Z.ai สำหรับการเขียนโค้ดจากภาพ งานเอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือช่วย โปรไฟล์ของผู้ผลิตรับภาพ วิดีโอ ข้อความ และไฟล์ ส่งกลับข้อความ และระบุบริบท 1M พร้อมข้อมูลออกสูงสุด 128K โทเค็น
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- json · sse
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- ขาเข้า
text- ขาออก
json,sse- รูปแบบเอาต์พุต
- JSON หรือ SSE
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด z-ai/glm-5.3-flashx | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
ข้อความ · ข้อความ UTF-8
สตริง messages[].content
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- ระดับการใช้เหตุผล · สูง
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง
- ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ
- ระดับการใช้เหตุผล · สูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00074 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00018 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00074 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0025 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00018 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "z-ai/glm-5.3-flashx",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'z-ai/glm-5.3-flashx', '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': 'z-ai/glm-5.3-flashx', '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))
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON หรือ SSE
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์content[] | ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block |
ฟิลด์stop_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
FAQ · Z.ai: GLM 5.3 FlashX
- มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-5.3-flashx:text→textPOST /v1/messages·z-ai/glm-5.3-flashx:text→json,sse- คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-5.3-flashx:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·z-ai/glm-5.3-flashx:model,messages,max_tokens,stream- มีข้อจำกัดใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-5.3-flashx:messages.min_items:1