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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Aniq vazifaga ravshan chegara bering\n\nSavolni 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.\n\nNamunaviy 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.\n\n### Qaror so‘rashdan oldin toifalarni belgilang\n\nIshlab 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.\n\nNamunaviy 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.\n\n### Qisqa matnli material yarating\n\nIshlab 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.\n\nParchani 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.\n\n### Flash profili va vazifani birga saqlang\n\nGLM-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.\n\nQisqa 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a concise booking reply\n\nWrite 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.A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.glm-4-flashGLM-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar glm-4-flash | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar 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[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr 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.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘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 $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "glm-4-flash", "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='glm-4-flash',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='glm-4-flash',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 yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra glm-4-flash
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
glm-4-flashGLM-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar glm-4-flash | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘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 $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "glm-4-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-flash', '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-4-flash', '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 yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra glm-4-flash
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a concise booking reply\n\nWrite 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.A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.