Z.ai: GLM 4.7 Flash
GLM-4.7-Flash — kodlash, uzun matn, xitoycha yozuv va tarjima uchun Z.ai’ning 30B-A3B ekspertlar aralashmasi matn modeli. U mulohaza va vosita orqali yo‘naltirilgan jarayonlarni qo‘llaydi; ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profilida 200K kontekst tokeni va 128K gacha chiqish bor.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsz-ai/glm-4.7-flash - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesz-ai/glm-4.7-flash
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GLM-4.7-Flash — Z.ai’ning GLM-4.7 oilasidagi 30B-A3B ekspertlar aralashmasi nashri. Uning siyrak tuzilmasida taxminan 30 milliard umumiy parametr va uch milliard faol parametr bor; ishlab chiqaruvchi uni imkoniyat va samaradorlikni muvozanatlashtiruvchi yengil model deb taqdim etadi. U matn qabul qiladi va matn yaratadi. Ishlab chiqaruvchi ayniqsa dasturiy ishlab chiqish, xitoycha yozish, tarjima, uzun matnni qayta ishlash va rolli suhbatni ta’kidlaydi. Foydali topshiriq berilgan materialga tayangan kod taklifi, qayta ishlangan parcha, izoh yoki tuzilgan natijani so‘rashi mumkin.
Ishlab chiqishda Z.ai bu Flash nashri uchun front-end va dastur mantiqi vazifalarini belgilaydi. Amalga oshiriladigan xatti-harakat, tegishli manba va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan shartlarni bering. Sahifa yoki komponent uchun holatlar, joylashuv va kerakli o‘zaro ta’sir amallarini tasvirlang, so‘ng tahrirlanadigan kod va muhim tanlovlar izohini so‘rang. Mavjud funksiyada kuzatilgan nosozlik va kutilgan natija misolini kiriting. Model taklif etilgan kodni yaratadi; uni kompilyatsiya qilish, ishga tushirish yoki interfeysni ko‘rsatish ulangan dastur muhitiga tegishli.
Ishlab chiqaruvchi xizmatidagi GLM-4.7 qatori profili Flash uchun matn kirishi, matn chiqishi, 200K tokenlik kontekst va 128K gacha chiqish tokenini ko‘rsatadi. Ochiq model kartochkasi va xizmat profili ayni nomlangan nashrning turli jihatlarini — model nusxasi xususiyatlari va ishlab chiqaruvchi xizmati sozlamasini — tasvirlaydi. Uzun kirishni manba sarlavhalari, kod identifikatorlari va aniq hujjat chegaralari bilan tayyorlang, mulohaza va so‘ralgan javob uchun joy qoldiring. Faqat matnli model tasvir yoki kamera kirishini qayta ishlaydigan dastur uchun kod yoza oladi, lekin bu model nusxasiga tasvirni bevosita qabul qilish rejimini bermaydi.
GLM-4.7 qatorida mulohaza standart holatda yoqilgan. Ishlab chiqaruvchi har navbat uchun kalitni hujjatlashtiradi; shu bois suhbat qiyin savolda mulohazani so‘rab, oddiy qayta yozish yoki qisqa javobda uni o‘chirishi mumkin. U vosita chaqiruvlari orasidagi navbatlashgan fikrlashni ham qo‘llaydi; model keyingi qadamni rejalashdan oldin qaytgan kuzatuvni talqin qiladi. Bunday vazifani boshlashdan oldin mavjud vositalar va kerakli yakuniy materialni belgilang. Hujjat yordamchisi tanlangan ma’lumotni so‘rab, haqiqiy qidiruv natijasini olishi, so‘ng shu natijaga tayangan izohni tayyorlashi mumkin.
Saqlanadigan fikrlash davomli kodlash yoki agent ishlari uchun alohida tanlovdir. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi clear_thinking=false’dan foydalanadi va oldingi yordamchi navbatlaridagi to‘liq, o‘zgartirilmagan reasoning_content’ni asl tartibida qaytarishni talab qiladi. Bu bloklarni o‘zgartirish yoki qayta tartiblash natijani yomonlashtirishi va kesh xatti-harakatiga ta’sir qilishi mumkin. Standart holat ishlab chiqaruvchining kodlash va odatiy interfeyslari o‘rtasida farq qiladi, shuning uchun bu har bir suhbatning avtomatik xususiyati emas, sozlangan jarayondir. Ko‘rinadigan javobni saqlangan mulohazadan ajrating va keyingi qadamlar tayanadigan dalil yoki vosita chiqishini saqlang.
Oilaning hujjatlashtirilgan interfeysida oqimli matn, funksiya chaqiruvi, kontekst keshi va JSON kabi tuzilgan chiqish mavjud. Tuzilgan natija uchun majburiy maydonlar va har qiymat nimani bildirishini bering; vosita so‘rovida funksiya maqsadi, argumentlari va tugallanish shartini belgilang. Yaratilgan chaqiruv bajarilganlik isboti emas, dastur amal qilishi uchun so‘rovdir. Yakuniy natija qisqa hisobot, ma’lumot obyekti yoki kod materiali bo‘lishi mumkin; uni yaratishda ishlatilgan ma’lumotni aniqlash imkoniyati saqlanadi.
Yozish yoki tarjimada o‘quvchi, til, ohang va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Ishlab chiqaruvchi Flash’ni texnik ish bilan birga xitoycha yozish, hikoya yoki rolli dialogda ham sinashni tavsiya qiladi. Namunaviy tahrir topshirig‘i parcha berib, faktlarini saqlovchi qisqa qayta ishlashni so‘rashi mumkin; tarjima topshirig‘i lug‘at berib, iqtibos matnni ko‘rsatmalardan ajratishi mumkin. Uzunroq suhbatda model javobi asl vazifaga bog‘liq qolishi uchun cheklovlarni saqlang va keyingi kerakli natijani belgilang.
Aynan ochiq model kartochkasi baholash vazifalari uchun turli yaratish sozlamalarini e’lon qiladi: standart temperature 1.0 va top-p 0.95, dasturiy vazifalar uchun esa alohida 0.7 va 1.0 sozlamalari. Namunaviy yaratish uzunliklari qo‘shimcha universal limitlar emas, o‘sha tartiblarning bir qismidir. Model nusxasi GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX va keyingi GLM-5 modellaridan alohida. Vazifa va javob rejimini bu nashrning hujjatlashtirilgan matn imkoniyatlariga moslang, so‘ng topshirilgan kod, ajratilgan qiymatlar yoki qayta ishlangan matnni kirish bilan baholang.
Amaliy vazifa
Amaliy vazifa
Ingliz tilidagi texnik misol
Translate a notice with a fixed glossary
Translate this Chinese notice into English: '订单已审核,但尚未发货。更改收货地址需要重新审核。' Use this glossary consistently: 审核 = review; 发货 = dispatch; 收货地址 = delivery address. Write a clear customer-facing notice and preserve the distinction between completed review and pending dispatch. Do not add a dispatch date or an approval guarantee.Kutiladigan natija
A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.Natijani tekshirish
The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions z-ai/glm-4.7-flash
z-ai/glm-4.7-flashBoshlash
GLM-4.7-Flash — kodlash, uzun matn, xitoycha yozuv va tarjima uchun Z.ai’ning 30B-A3B ekspertlar aralashmasi matn modeli. U mulohaza va vosita orqali yo‘naltirilgan jarayonlarni qo‘llaydi; ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profilida 200K kontekst tokeni va 128K gacha chiqish bor.
- 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
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-4.7-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— |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF8 matni
messages[].content
Usul parametrlari va hayot sikli
| 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.
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Standart tarif flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
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 $0.000144 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000858 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.000144 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000858 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-4.7-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='z-ai/glm-4.7-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='z-ai/glm-4.7-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
| 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 |
Xatolar va keyingi qadamlar
| 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. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages z-ai/glm-4.7-flash
z-ai/glm-4.7-flashBoshlash
GLM-4.7-Flash — kodlash, uzun matn, xitoycha yozuv va tarjima uchun Z.ai’ning 30B-A3B ekspertlar aralashmasi matn modeli. U mulohaza va vosita orqali yo‘naltirilgan jarayonlarni qo‘llaydi; ishlab chiqaruvchi xizmatidagi profilida 200K kontekst tokeni va 128K gacha chiqish bor.
- 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
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-4.7-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 |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
Usul parametrlari va hayot sikli
| 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
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Standart tarif flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
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 $0.000144 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000858 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.000144 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.000858 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "z-ai/glm-4.7-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'z-ai/glm-4.7-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': 'z-ai/glm-4.7-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
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| 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. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · Z.ai: GLM 4.7 Flash
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-4.7-flash:text→textPOST /v1/messages·z-ai/glm-4.7-flash:text→json,sse- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-4.7-flash:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·z-ai/glm-4.7-flash:model,messages,max_tokens,stream- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/chat/completions·z-ai/glm-4.7-flash:messages.min_items:1