modellar

GLM-4-Flash

Markdown · JSON

GLM-4-Flash

GLM-4-Flash — yozma suhbat va aniq matnli vazifalar uchun Zhipu AI’ning GLM-4 til modeli profili. Qisqa izoh, tasnif qarori yoki ixcham qayta yozilgan javob tayyorlash uchun aniq savol yoki qisqa manba parchasini bering.

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

GLM-4-Flash — Zhipu AI’ning alohida nomlangan GLM-4 til modeli profillaridan biri. Ishlab chiqaruvchining asl GLM-4 API taqdimotida Flash GLM-4-0520, Air va AirX bilan birga sanalgan. Joriy GLM-4 hujjatlari ham Flash’ni alohida nomlangan yaxshilangan va sanali Flash profillari rivojlangan oldingi til modeli qatori deb belgilaydi.

Aniq vazifaga ravshan chegara bering

Savolni va unga javob berish uchun kerakli matnni bering. Ixcham so‘rov qisqa izoh, xabar xulosasi yoki belgilangan auditoriyaga mos qayta yozishni so‘rashi mumkin. Javob saqlashi kerak bo‘lgan ma’lumotni hamda uni suhbatda foydali qiladigan uzunlik yoki tuzilmani ayting.

Namunaviy yordam javobida foydalanuvchi xabari va javob uchun tasdiqlangan faktlarni bering. Aytilgan savolga javob beradigan qisqa matnni so‘rang, so‘ng qoralama yonida asl xabarni saqlang. Bu keyingi tuzatishni muayyan fakt yoki iboraga qaratadi.

Qaror so‘rashdan oldin toifalarni belgilang

Ishlab chiqaruvchining kengroq GLM-4 tavsiyalari semantik tasnifni tavsiya qiladi. Kichik tasnif vazifasi uchun toifa ta’riflari va noaniq xabar uchun ravshan qoidani bering. Berilgan matnga asoslangan qisqa izoh bilan tanlangan toifani so‘rang.

Namunaviy kiruvchi xabarlar vazifasi savol, o‘zgartirish so‘rovi va tasdiqni ajratishi mumkin. Qaytarilgan qaror bilan asl xabar identifikatorini saqlang. Xabarda bir nechta maqsad bo‘lsa, aytilmagan toifa qoidasiga tayanish o‘rniga so‘ralgan natijada bu qanday ifodalanishini belgilang.

Qisqa matnli material yarating

Ishlab chiqaruvchining GLM-4 suhbat misollari berilgan xabarlardan yozma mazmun qaytaradi. Aniq muloqotga mos materialni tanlang: bir abzaslik javob, asosiy fikrlarning qisqa ro‘yxati yoki nomlar va raqamlarning tasdiqlangan ifodasini saqlovchi qayta ishlangan gap.

Parchani xulosalashda qisqa versiyada qolishi kerak bo‘lgan faktlarni belgilang. Qayta yozishda qaysi tafsilotlar qat’iy va ohang yoki tuzilmaning qaysi jihatlari o‘zgarishi mumkinligini ayting. Bu tayyorlash tanlovlari tayyor matnga aniq maqsad beradi va tekshirish uchun asosiy materialni mavjud qoldiradi.

Flash profili va vazifani birga saqlang

GLM-4-Flash, FlashX va Flash-250414 — ishlab chiqaruvchining alohida nomlangan profillari. Suhbatni davom ettirish yoki javoblar to‘plamini tekshirishda tanlangan Flash nomini ko‘rsatma va chiqish bilan saqlang. Keyingi ko‘rsatma qabul qilingan qoralamaga murojaat qilib, noaniq iborani almashtirish yoki yo‘q aniqlashtirishni tiklash kabi muayyan o‘zgarishni nishonga olishi mumkin.

Qisqa javob yoki tasnif natijasini manba identifikatori bilan saqlang. Ajratilgan nomlar, qiymatlar va toifa izohlarini kirish bilan taqqoslang, so‘ng tuzatilgan materialni keyingi suhbat yoki hujjat qadamiga olib o‘ting.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Draft a concise booking reply

Write a concise reply to this customer: "Can our group arrive at 09:00?" Approved facts: reception opens at 09:30; luggage may be left from 09:30; room access starts at 15:00. Keep the reply to two sentences. Answer the early-arrival question clearly without promising an earlier room or unattended luggage storage.

Kutiladigan natija

A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.

Natijani tekshirish

Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions glm-4-flash

glm-4-flash

Z.ai /glm-4-flash

Boshlash

GLM-4-Flash — yozma suhbat va aniq matnli vazifalar uchun Zhipu AI’ning GLM-4 til modeli profili. Qisqa izoh, tasnif qarori yoki ixcham qayta yozilgan javob tayyorlash uchun aniq savol yoki qisqa manba parchasini bering.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
json yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
glm-4-flash
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Namunalar: system, user, assistant, tool, function
Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi.
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstring|content_part[]|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_callsTurtool_call[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_call_idTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning
Standart—
Maydonmessages[].nameTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].reasoning_contentTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring
Standart—
Maydonmessages[].reasoning_detailsTurobject|arrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_completion_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Maydonstream_options.include_usageTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontemperatureTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontop_pTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstopTurstring|string[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontoolsTurfunction_tool[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].typeTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
function
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].function.nameTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan
Standart—
Maydontools[].function.descriptionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontools[].function.parametersTurJSON_schemaTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontool_choiceTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonparallel_tool_callsTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonresponse_formatTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonreasoning_effortTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonreasoningTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonservice_tierTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydoninstructionsTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Moslik maydoni
Standart—
MaydonfunctionsTurfunction[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonfunction_callTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonprompt_cache_optionsTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonmodalitiesTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
text
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi
Standart—
Maydoncache_control.ttlTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi
Standart—
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrmessagesParametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametrfile_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametroptional_controlsParametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeParametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi
Parametroutput_modalitiesParametr talablaritext
Parametrhosted_operationsParametr talablarifalse
Parametrmultimodal_input_bindingParametr talablarinull

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

SozlamaTariflar jadvaliTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.000028 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000028 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4-flash", "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='glm-4-flash',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='glm-4-flash',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")

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonchoices[].indexTurinteger
Maydonchoices[].message.contentTurstring|null
Maydonchoices[].message.tool_callsTurtool_call[]
Maydonchoices[].message.reasoning_contentTurstring
Maydonchoices[].message.reasoning_detailsTurobject|array
Maydonchoices[].finish_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra glm-4-flash

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

glm-4-flash

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

glm-4-flash

Z.ai /glm-4-flash

Boshlash

GLM-4-Flash — yozma suhbat va aniq matnli vazifalar uchun Zhipu AI’ning GLM-4 til modeli profili. Qisqa izoh, tasnif qarori yoki ixcham qayta yozilgan javob tayyorlash uchun aniq savol yoki qisqa manba parchasini bering.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
json, sse
Chiqish formati
JSON yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
glm-4-flash
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
user, assistant
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsParametr talablaristream
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
Parametrtext_file_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring.

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

SozlamaTariflar jadvaliTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.000028 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000028 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang
{
  "model": "glm-4-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-flash', '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))

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
Maydoncontent[]Turtext|thinking|tool_use|other content block
Maydonstop_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra glm-4-flash

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

glm-4-flash

FAQ · GLM-4-Flash
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

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

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

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/chat/completions · glm-4-flash: model, messages, stream, modalities, provider

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

Qanday cheklovlar amal qiladi?

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

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi