GLM-4.5V — GLM-4.5-Air asosida qurilgan Z.ai vizual mulohaza modeli; unda jami 106 milliard parametr va 12 milliard faol parametr bor. U tasvir ustida mulohaza, videoni tushunish, GUI vazifalari, murakkab grafiklar, uzun hujjatlar va obyektning tasvirdagi joylashuvini aniqlash bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profil tasvir, video, matn va fayl kirishlari hamda matn chiqishini ko‘rsatadi. Foydali vazifa sahifa izohi, ajratilgan jadval, vizual joylashuv yoki ekran suratidan tayyorlangan kodni so‘rashi mumkin. Bu model GLM-4.1V-9B va keyingi GLM-4.6V’dan alohida.
Tasvir ustida mulohaza sahnani tushunish, bir nechta tasvir tahlili va fazoviy munosabatlarni qamraydi. Har tasvirga belgi bering va aynan savolni ayting. Grafikda o‘qlar, birliklar va shartli belgilarni saqlang, qaysi ko‘rinadigan qiymatlar xulosani asoslashini so‘rang. Taqqoslashda tekshiriladigan xususiyatlarni aniqlang va javobni manba belgilari bo‘yicha tashkil qiling. Model vizual kuzatuvlarni yozma savol bilan bog‘lay oladi; berilgan material miqdori bilan birga kirish sifati va so‘ralgan natija ham muhim.
Obyektning joylashuvini aniqlash muayyan chiqish jarayonidir. Kartochka begin_of_box va end_of_box tokenlari bilan belgilangan chegaralovchi to‘rtburchaklarni ta’riflaydi; to‘rtta koordinata yuqori chap va quyi o‘ng burchaklarni bildiradi. Qiymatlar bevosita piksel o‘rni sifatida berilmaydi, balki tasvir hajmiga nisbatan 0 dan 1 000 gacha normallashtiriladi. Topiladigan obyekt yoki hududni va kerakli to‘rtburchak formatini ayting. Dastur koordinatalarni ayni tasvirga, jumladan qayta ishlash uchun o‘lchami o‘zgartirilgan holatda ham, qayta moslashi uchun asl tasvir o‘lchamlarini natija bilan saqlang.
Video vazifalariga qismlarga ajratish va hodisani tanish kiradi; hujjat ishlari esa bir nechta sahifadagi matn, grafik, jadval va joylashuvni birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi tasvirdagi jadvalni Markdown’ga aylantirish va tadqiqot hisoboti mazmunini tahlil qilishni namoyish etadi. Aniq savol tayyorlang, sahifa yoki ketma-ketlik identifikatorlarini saqlang va har bir ajratilgan maydon yoki tasvirlangan hodisani asoslovchi dalilni so‘rang. Yaratilgan xulosa matnli natijadir; kadrlarni yig‘ish, fayl tuzish yoki tahrirni qo‘llash ulangan muhitga tegishli.
GUI va veb-sahifa vazifalari taklif etilgan o‘zaro ta’sir amallari yoki kod uchun ekranni tushunishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi misollari sahifa ekran suratidan HTML va CSS’ni so‘raydi hamda ekran suratlari yoki yozuvli ulangan ish stoli yordamchisini namoyish etadi. Tegishli holatlar, ruxsat etilgan amallar va kerakli o‘zgarishni bering. Model kod yoki amal tavsifini tayyorlaydi, dastur esa uni bajarib, keyingi tekshiruv uchun o‘zgargan ekran yoki ko‘rsatilgan sahifani beradi.
Model fikrlaydigan va fikrlamaydigan javoblarni qo‘llaydi. Uning aynan kartochkasi kalitni ta’riflaydi, ochiq model misollari esa fikrlashni standart holatda yoqib, andoza sozlamasi orqali o‘chirishni ko‘rsatadi. Bu sozlamalarni qo‘llanadigan jarayonga bog‘liq holda saqlang. Model nusxasi sozlamasida max_position_embeddings 65 536 deb belgilangan; xizmat profilida alohida 16K gacha chiqish tokeni ko‘rsatilgan. Bular ishlab chiqaruvchining turli sozlamalarini tasvirlaydi va universal dastur oynasini belgilamaydi. Ishlab chiqaruvchi maxsus multimodal vazifalar uchun ochiq GLM-4.5V nusxasini nozik sozlashni ham hujjatlashtiradi; bu oddiy inferensiyadan alohida moslashtirish jarayonidir. Uzun material va so‘ralgan javob haqiqatan ishlatiladigan sozlama doirasida joy talab qiladi.
Kartochka vizual kodni qayta yaratishdagi muayyan cheklovlarni belgilaydi: xom HTML Markdown o‘ramisiz qolishi, belgilarni ekranlash esa ko‘rsatish muammolariga olib kelishi mumkin. Shuningdek, sof matnli savollarga javobning zaifroqligi, ba’zan ortiqcha yoki takroriy fikrlash, javobni qayta bayon qilish va sanash kabi idrok xatolari qayd etilgan. Kod vazifasida aniq material formatini so‘rang va ko‘rsatilgan natijani tekshiring. Ajratish yoki vizual tahlilda mayda belgilarni saqlang va ko‘rinadigan dalilga bog‘langan qiymatlarni so‘rang. Bu modelning mulohaza va joylashuvni aniqlash imkoniyatlarini asl manba bilan taqqoslanadigan natijaga bog‘laydi.
", "aboutText": "GLM-4.5V — GLM-4.5-Air asosida qurilgan Z.ai vizual mulohaza modeli; unda jami 106 milliard parametr va 12 milliard faol parametr bor. U tasvir ustida mulohaza, videoni tushunish, GUI vazifalari, murakkab grafiklar, uzun hujjatlar va obyektning tasvirdagi joylashuvini aniqlash bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profil tasvir, video, matn va fayl kirishlari hamda matn chiqishini ko‘rsatadi. Foydali vazifa sahifa izohi, ajratilgan jadval, vizual joylashuv yoki ekran suratidan tayyorlangan kodni so‘rashi mumkin. Bu model GLM-4.1V-9B va keyingi GLM-4.6V’dan alohida.\n\nTasvir ustida mulohaza sahnani tushunish, bir nechta tasvir tahlili va fazoviy munosabatlarni qamraydi. Har tasvirga belgi bering va aynan savolni ayting. Grafikda o‘qlar, birliklar va shartli belgilarni saqlang, qaysi ko‘rinadigan qiymatlar xulosani asoslashini so‘rang. Taqqoslashda tekshiriladigan xususiyatlarni aniqlang va javobni manba belgilari bo‘yicha tashkil qiling. Model vizual kuzatuvlarni yozma savol bilan bog‘lay oladi; berilgan material miqdori bilan birga kirish sifati va so‘ralgan natija ham muhim.\n\nObyektning joylashuvini aniqlash muayyan chiqish jarayonidir. Kartochka begin_of_box va end_of_box tokenlari bilan belgilangan chegaralovchi to‘rtburchaklarni ta’riflaydi; to‘rtta koordinata yuqori chap va quyi o‘ng burchaklarni bildiradi. Qiymatlar bevosita piksel o‘rni sifatida berilmaydi, balki tasvir hajmiga nisbatan 0 dan 1 000 gacha normallashtiriladi. Topiladigan obyekt yoki hududni va kerakli to‘rtburchak formatini ayting. Dastur koordinatalarni ayni tasvirga, jumladan qayta ishlash uchun o‘lchami o‘zgartirilgan holatda ham, qayta moslashi uchun asl tasvir o‘lchamlarini natija bilan saqlang.\n\nVideo vazifalariga qismlarga ajratish va hodisani tanish kiradi; hujjat ishlari esa bir nechta sahifadagi matn, grafik, jadval va joylashuvni birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi tasvirdagi jadvalni Markdown’ga aylantirish va tadqiqot hisoboti mazmunini tahlil qilishni namoyish etadi. Aniq savol tayyorlang, sahifa yoki ketma-ketlik identifikatorlarini saqlang va har bir ajratilgan maydon yoki tasvirlangan hodisani asoslovchi dalilni so‘rang. Yaratilgan xulosa matnli natijadir; kadrlarni yig‘ish, fayl tuzish yoki tahrirni qo‘llash ulangan muhitga tegishli.\n\nGUI va veb-sahifa vazifalari taklif etilgan o‘zaro ta’sir amallari yoki kod uchun ekranni tushunishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi misollari sahifa ekran suratidan HTML va CSS’ni so‘raydi hamda ekran suratlari yoki yozuvli ulangan ish stoli yordamchisini namoyish etadi. Tegishli holatlar, ruxsat etilgan amallar va kerakli o‘zgarishni bering. Model kod yoki amal tavsifini tayyorlaydi, dastur esa uni bajarib, keyingi tekshiruv uchun o‘zgargan ekran yoki ko‘rsatilgan sahifani beradi.\n\nModel fikrlaydigan va fikrlamaydigan javoblarni qo‘llaydi. Uning aynan kartochkasi kalitni ta’riflaydi, ochiq model misollari esa fikrlashni standart holatda yoqib, andoza sozlamasi orqali o‘chirishni ko‘rsatadi. Bu sozlamalarni qo‘llanadigan jarayonga bog‘liq holda saqlang. Model nusxasi sozlamasida max_position_embeddings 65 536 deb belgilangan; xizmat profilida alohida 16K gacha chiqish tokeni ko‘rsatilgan. Bular ishlab chiqaruvchining turli sozlamalarini tasvirlaydi va universal dastur oynasini belgilamaydi. Ishlab chiqaruvchi maxsus multimodal vazifalar uchun ochiq GLM-4.5V nusxasini nozik sozlashni ham hujjatlashtiradi; bu oddiy inferensiyadan alohida moslashtirish jarayonidir. Uzun material va so‘ralgan javob haqiqatan ishlatiladigan sozlama doirasida joy talab qiladi.\n\nKartochka vizual kodni qayta yaratishdagi muayyan cheklovlarni belgilaydi: xom HTML Markdown o‘ramisiz qolishi, belgilarni ekranlash esa ko‘rsatish muammolariga olib kelishi mumkin. Shuningdek, sof matnli savollarga javobning zaifroqligi, ba’zan ortiqcha yoki takroriy fikrlash, javobni qayta bayon qilish va sanash kabi idrok xatolari qayd etilgan. Kod vazifasida aniq material formatini so‘rang va ko‘rsatilgan natijani tekshiring. Ajratish yoki vizual tahlilda mayda belgilarni saqlang va ko‘rinadigan dalilga bog‘langan qiymatlarni so‘rang. Bu modelning mulohaza va joylashuvni aniqlash imkoniyatlarini asl manba bilan taqqoslanadigan natijaga bog‘laydi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Format a transcribed report table\n\nFrom this text transcription of page V5, produce a Markdown table: 'Experiment | control | treated; run 1 | 12 | 15; run 2 | 11 | unreadable.' Add a difference column only where both values are available. Keep V5 with the result and separate the extracted values from the calculated differences. No image is supplied.A source-labeled Markdown table with extracted numbers, calculated differences and explicit unknown values.The unreadable treated value and its difference must remain unknown rather than be estimated.z-ai/glm-4.5vGLM-4.5V — tasvir, video, murakkab hujjat va GUI vazifalari uchun Z.ai’ning 106B-A12B vizual mulohaza modeli. U matn qaytaradi, fikrlash va bevosita javoblarni qo‘llaydi hamda 0 dan 1 000 gacha normallashtirilgan koordinatalar bilan vizual elementlarning joylashuvini aniqlay oladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GLM-4.5V — GLM-4.5-Air asosida qurilgan Z.ai vizual mulohaza modeli; unda jami 106 milliard parametr va 12 milliard faol parametr bor. U tasvir ustida mulohaza, videoni tushunish, GUI vazifalari, murakkab grafiklar, uzun hujjatlar va obyektning tasvirdagi joylashuvini aniqlash bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profil tasvir, video, matn va fayl kirishlari hamda matn chiqishini ko‘rsatadi. Foydali vazifa sahifa izohi, ajratilgan jadval, vizual joylashuv yoki ekran suratidan tayyorlangan kodni so‘rashi mumkin. Bu model GLM-4.1V-9B va keyingi GLM-4.6V’dan alohida.
Tasvir ustida mulohaza sahnani tushunish, bir nechta tasvir tahlili va fazoviy munosabatlarni qamraydi. Har tasvirga belgi bering va aynan savolni ayting. Grafikda o‘qlar, birliklar va shartli belgilarni saqlang, qaysi ko‘rinadigan qiymatlar xulosani asoslashini so‘rang. Taqqoslashda tekshiriladigan xususiyatlarni aniqlang va javobni manba belgilari bo‘yicha tashkil qiling. Model vizual kuzatuvlarni yozma savol bilan bog‘lay oladi; berilgan material miqdori bilan birga kirish sifati va so‘ralgan natija ham muhim.
Obyektning joylashuvini aniqlash muayyan chiqish jarayonidir. Kartochka begin_of_box va end_of_box tokenlari bilan belgilangan chegaralovchi to‘rtburchaklarni ta’riflaydi; to‘rtta koordinata yuqori chap va quyi o‘ng burchaklarni bildiradi. Qiymatlar bevosita piksel o‘rni sifatida berilmaydi, balki tasvir hajmiga nisbatan 0 dan 1 000 gacha normallashtiriladi. Topiladigan obyekt yoki hududni va kerakli to‘rtburchak formatini ayting. Dastur koordinatalarni ayni tasvirga, jumladan qayta ishlash uchun o‘lchami o‘zgartirilgan holatda ham, qayta moslashi uchun asl tasvir o‘lchamlarini natija bilan saqlang.
Video vazifalariga qismlarga ajratish va hodisani tanish kiradi; hujjat ishlari esa bir nechta sahifadagi matn, grafik, jadval va joylashuvni birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi tasvirdagi jadvalni Markdown’ga aylantirish va tadqiqot hisoboti mazmunini tahlil qilishni namoyish etadi. Aniq savol tayyorlang, sahifa yoki ketma-ketlik identifikatorlarini saqlang va har bir ajratilgan maydon yoki tasvirlangan hodisani asoslovchi dalilni so‘rang. Yaratilgan xulosa matnli natijadir; kadrlarni yig‘ish, fayl tuzish yoki tahrirni qo‘llash ulangan muhitga tegishli.
GUI va veb-sahifa vazifalari taklif etilgan o‘zaro ta’sir amallari yoki kod uchun ekranni tushunishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi misollari sahifa ekran suratidan HTML va CSS’ni so‘raydi hamda ekran suratlari yoki yozuvli ulangan ish stoli yordamchisini namoyish etadi. Tegishli holatlar, ruxsat etilgan amallar va kerakli o‘zgarishni bering. Model kod yoki amal tavsifini tayyorlaydi, dastur esa uni bajarib, keyingi tekshiruv uchun o‘zgargan ekran yoki ko‘rsatilgan sahifani beradi.
Model fikrlaydigan va fikrlamaydigan javoblarni qo‘llaydi. Uning aynan kartochkasi kalitni ta’riflaydi, ochiq model misollari esa fikrlashni standart holatda yoqib, andoza sozlamasi orqali o‘chirishni ko‘rsatadi. Bu sozlamalarni qo‘llanadigan jarayonga bog‘liq holda saqlang. Model nusxasi sozlamasida max_position_embeddings 65 536 deb belgilangan; xizmat profilida alohida 16K gacha chiqish tokeni ko‘rsatilgan. Bular ishlab chiqaruvchining turli sozlamalarini tasvirlaydi va universal dastur oynasini belgilamaydi. Ishlab chiqaruvchi maxsus multimodal vazifalar uchun ochiq GLM-4.5V nusxasini nozik sozlashni ham hujjatlashtiradi; bu oddiy inferensiyadan alohida moslashtirish jarayonidir. Uzun material va so‘ralgan javob haqiqatan ishlatiladigan sozlama doirasida joy talab qiladi.
Kartochka vizual kodni qayta yaratishdagi muayyan cheklovlarni belgilaydi: xom HTML Markdown o‘ramisiz qolishi, belgilarni ekranlash esa ko‘rsatish muammolariga olib kelishi mumkin. Shuningdek, sof matnli savollarga javobning zaifroqligi, ba’zan ortiqcha yoki takroriy fikrlash, javobni qayta bayon qilish va sanash kabi idrok xatolari qayd etilgan. Kod vazifasida aniq material formatini so‘rang va ko‘rsatilgan natijani tekshiring. Ajratish yoki vizual tahlilda mayda belgilarni saqlang va ko‘rinadigan dalilga bog‘langan qiymatlarni so‘rang. Bu modelning mulohaza va joylashuvni aniqlash imkoniyatlarini asl manba bilan taqqoslanadigan natijaga bog‘laydi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-4.5v | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00022 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00022 / 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": "z-ai/glm-4.5v", "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-4.5v',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-4.5v',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 z-ai/glm-4.5v
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
z-ai/glm-4.5vGLM-4.5V — tasvir, video, murakkab hujjat va GUI vazifalari uchun Z.ai’ning 106B-A12B vizual mulohaza modeli. U matn qaytaradi, fikrlash va bevosita javoblarni qo‘llaydi hamda 0 dan 1 000 gacha normallashtirilgan koordinatalar bilan vizual elementlarning joylashuvini aniqlay oladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GLM-4.5V — GLM-4.5-Air asosida qurilgan Z.ai vizual mulohaza modeli; unda jami 106 milliard parametr va 12 milliard faol parametr bor. U tasvir ustida mulohaza, videoni tushunish, GUI vazifalari, murakkab grafiklar, uzun hujjatlar va obyektning tasvirdagi joylashuvini aniqlash bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profil tasvir, video, matn va fayl kirishlari hamda matn chiqishini ko‘rsatadi. Foydali vazifa sahifa izohi, ajratilgan jadval, vizual joylashuv yoki ekran suratidan tayyorlangan kodni so‘rashi mumkin. Bu model GLM-4.1V-9B va keyingi GLM-4.6V’dan alohida.
Tasvir ustida mulohaza sahnani tushunish, bir nechta tasvir tahlili va fazoviy munosabatlarni qamraydi. Har tasvirga belgi bering va aynan savolni ayting. Grafikda o‘qlar, birliklar va shartli belgilarni saqlang, qaysi ko‘rinadigan qiymatlar xulosani asoslashini so‘rang. Taqqoslashda tekshiriladigan xususiyatlarni aniqlang va javobni manba belgilari bo‘yicha tashkil qiling. Model vizual kuzatuvlarni yozma savol bilan bog‘lay oladi; berilgan material miqdori bilan birga kirish sifati va so‘ralgan natija ham muhim.
Obyektning joylashuvini aniqlash muayyan chiqish jarayonidir. Kartochka begin_of_box va end_of_box tokenlari bilan belgilangan chegaralovchi to‘rtburchaklarni ta’riflaydi; to‘rtta koordinata yuqori chap va quyi o‘ng burchaklarni bildiradi. Qiymatlar bevosita piksel o‘rni sifatida berilmaydi, balki tasvir hajmiga nisbatan 0 dan 1 000 gacha normallashtiriladi. Topiladigan obyekt yoki hududni va kerakli to‘rtburchak formatini ayting. Dastur koordinatalarni ayni tasvirga, jumladan qayta ishlash uchun o‘lchami o‘zgartirilgan holatda ham, qayta moslashi uchun asl tasvir o‘lchamlarini natija bilan saqlang.
Video vazifalariga qismlarga ajratish va hodisani tanish kiradi; hujjat ishlari esa bir nechta sahifadagi matn, grafik, jadval va joylashuvni birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi tasvirdagi jadvalni Markdown’ga aylantirish va tadqiqot hisoboti mazmunini tahlil qilishni namoyish etadi. Aniq savol tayyorlang, sahifa yoki ketma-ketlik identifikatorlarini saqlang va har bir ajratilgan maydon yoki tasvirlangan hodisani asoslovchi dalilni so‘rang. Yaratilgan xulosa matnli natijadir; kadrlarni yig‘ish, fayl tuzish yoki tahrirni qo‘llash ulangan muhitga tegishli.
GUI va veb-sahifa vazifalari taklif etilgan o‘zaro ta’sir amallari yoki kod uchun ekranni tushunishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi misollari sahifa ekran suratidan HTML va CSS’ni so‘raydi hamda ekran suratlari yoki yozuvli ulangan ish stoli yordamchisini namoyish etadi. Tegishli holatlar, ruxsat etilgan amallar va kerakli o‘zgarishni bering. Model kod yoki amal tavsifini tayyorlaydi, dastur esa uni bajarib, keyingi tekshiruv uchun o‘zgargan ekran yoki ko‘rsatilgan sahifani beradi.
Model fikrlaydigan va fikrlamaydigan javoblarni qo‘llaydi. Uning aynan kartochkasi kalitni ta’riflaydi, ochiq model misollari esa fikrlashni standart holatda yoqib, andoza sozlamasi orqali o‘chirishni ko‘rsatadi. Bu sozlamalarni qo‘llanadigan jarayonga bog‘liq holda saqlang. Model nusxasi sozlamasida max_position_embeddings 65 536 deb belgilangan; xizmat profilida alohida 16K gacha chiqish tokeni ko‘rsatilgan. Bular ishlab chiqaruvchining turli sozlamalarini tasvirlaydi va universal dastur oynasini belgilamaydi. Ishlab chiqaruvchi maxsus multimodal vazifalar uchun ochiq GLM-4.5V nusxasini nozik sozlashni ham hujjatlashtiradi; bu oddiy inferensiyadan alohida moslashtirish jarayonidir. Uzun material va so‘ralgan javob haqiqatan ishlatiladigan sozlama doirasida joy talab qiladi.
Kartochka vizual kodni qayta yaratishdagi muayyan cheklovlarni belgilaydi: xom HTML Markdown o‘ramisiz qolishi, belgilarni ekranlash esa ko‘rsatish muammolariga olib kelishi mumkin. Shuningdek, sof matnli savollarga javobning zaifroqligi, ba’zan ortiqcha yoki takroriy fikrlash, javobni qayta bayon qilish va sanash kabi idrok xatolari qayd etilgan. Kod vazifasida aniq material formatini so‘rang va ko‘rsatilgan natijani tekshiring. Ajratish yoki vizual tahlilda mayda belgilarni saqlang va ko‘rinadigan dalilga bog‘langan qiymatlarni so‘rang. Bu modelning mulohaza va joylashuvni aniqlash imkoniyatlarini asl manba bilan taqqoslanadigan natijaga bog‘laydi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-4.5v | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00022 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00022 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "z-ai/glm-4.5v",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4.5v', '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-4.5v', '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 z-ai/glm-4.5v
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Format a transcribed report table\n\nFrom this text transcription of page V5, produce a Markdown table: 'Experiment | control | treated; run 1 | 12 | 15; run 2 | 11 | unreadable.' Add a difference column only where both values are available. Keep V5 with the result and separate the extracted values from the calculated differences. No image is supplied.A source-labeled Markdown table with extracted numbers, calculated differences and explicit unknown values.The unreadable treated value and its difference must remain unknown rather than be estimated.