GLM 5.3 Flash matn, tasvirlar, video va fayllarni tushunishni birlashtiradi. U matnli javob yaratadi va vizual qayta aloqa bilan kodlash, hujjat qayta ishlash hamda professional vazifalar uchun mo‘ljallangan. E’lon qilingan tavsiflar bir million tokengacha kontekst oynasi va ko‘pi bilan 128 000 tokenlik chiqishni ko‘rsatadi.
Modelda 320 milliard parametr bor, shundan 18 milliardi faol. Gibrid diqqat siyrak va chiziqli ishlov berishni birlashtiradi, maxsus qatlamlararo bog‘lanishlar esa ko‘lam oshganda barqarorlikni saqlashga yordam beradi. Multimodal material dastlabki o‘qitishga kiritilgan.
Vizual ma’lumot jarayonda qatnashadi: yordamchi interfeys yoki ko‘rsatilgan natijani tekshiradi, uni vazifa bilan taqqoslaydi va tuzatishlar taklif qiladi. Bu ishlab chiqaruvchi kod yozilgach haqiqiy vizual natijani tekshirishga nega urg‘u berishini tushuntiradi.
Mulohaza doimo yoqilgan. Chuqurlik low, high va max orqali tanlanadi; o‘chirilgan rejim berilmagan. Uzun jarayonlarda mulohaza tarixini qadamlar orasida saqlash mumkin.
Vosita uchun model funksiya nomi va argumentlarni yaratadi, dastur amalni bajarib, natijani qaytaradi. JSON javobni dasturiy qayta ishlashga mos: kutilgan maydonlar ko‘rsatmalar orqali belgilanadi, sintaksis va qiymat ma’nosi esa alohida tekshiriladi. Oqim matnni bosqichma-bosqich qabul qilish imkonini beradi.
Takroriy ko‘rsatma yoki tarixni keshlash qayta ishlangan kontekstdan yana foydalanishga yordam beradi. Z.ai aytishicha, bu mos vazifalarda takroriy ishlovni kamaytiradi; haqiqiy qayta foydalanish aynan so‘rov natijasi bilan aniqlanadi.
Model bitta mahsulotning bir nechta ekran surati, sahifalar munosabati, umumiy komponentlar, interfeys holatlari va animatsiyalarni tahlil qila oladi. Vositali agent muhitida u kod yozadi, dasturni ishga tushiradi, natija ekran suratlarini tekshiradi va mos kelmasliklarni tuzatadi. O‘yin yaratishda bu sikl qoidalar, harakat, o‘zaro ta’sirlar, ballar va o‘yin seansini yakunlashni qamraydi.
Taqdimot, hisobot va jadvallarda model mazmunni joylashuv bilan birga ko‘radi: matn, tasvirlar, diagrammalar va elementlar o‘rni. Vositalar orqali u PPTX, PDF, DOCX va XLSX materiallarini yaratib, tekshira oladi. Bu fayllar dastur natijalaridir; modelning bevosita javobi matn bo‘lib qoladi.
Moliyaviy tahlil hisobotlar bilan ishlash, formulalar izchilligini tekshirish va oshkor qilingan ma’lumot, taxminlar hamda xulosalarni alohida ko‘rishni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi tasvirlagan jarayonda ma’lumot vazifa materialidan keladi.
Agent muhitida model video, hodisalarning vaqt ketma-ketligi, ishtirokchilarning vizual xususiyatlari va subtitrlarni tahlil qila oladi. Natijani tahrirlash va saqlashni vositalar ta’minlaydi.
Uch o‘lchamli sahna yoki chizma bilan ishlaganda u fazoviy tavsiflar, nisbatlar va ko‘rinadigan natijalarni bog‘laydi. Vosita sikli qurish, belgilangan nuqtayi nazardan ko‘rsatish, vizual taqqoslash va tuzatishni o‘z ichiga oladi. Xuddi shunday, model dastur ekranini tahlil qilib, ketma-ket interfeys ishiga yordam berishi mumkin.
Bu jarayonlar zarur vositalar mavjud muhitdagi model xususiyatlarini tasvirlaydi. Qabul qilinadigan materialni tanlangan usul belgilaydi; vizual tushunish video yoki fayl qayta ishlash yoxud sanalgan materiallarni yaratish har bir so‘rovda avtomatik mavjud degani emas.
", "aboutText": "### Ish uchun multimodal model\n\nGLM 5.3 Flash matn, tasvirlar, video va fayllarni tushunishni birlashtiradi. U matnli javob yaratadi va vizual qayta aloqa bilan kodlash, hujjat qayta ishlash hamda professional vazifalar uchun mo‘ljallangan. E’lon qilingan tavsiflar bir million tokengacha kontekst oynasi va ko‘pi bilan 128 000 tokenlik chiqishni ko‘rsatadi.\n\n### Uzun kontekstli arxitektura\n\nModelda 320 milliard parametr bor, shundan 18 milliardi faol. Gibrid diqqat siyrak va chiziqli ishlov berishni birlashtiradi, maxsus qatlamlararo bog‘lanishlar esa ko‘lam oshganda barqarorlikni saqlashga yordam beradi. Multimodal material dastlabki o‘qitishga kiritilgan.\n\nVizual ma’lumot jarayonda qatnashadi: yordamchi interfeys yoki ko‘rsatilgan natijani tekshiradi, uni vazifa bilan taqqoslaydi va tuzatishlar taklif qiladi. Bu ishlab chiqaruvchi kod yozilgach haqiqiy vizual natijani tekshirishga nega urg‘u berishini tushuntiradi.\n\n### Mulohaza, vositalar va ma’lumotlar\n\nMulohaza doimo yoqilgan. Chuqurlik `low`, `high` va `max` orqali tanlanadi; o‘chirilgan rejim berilmagan. Uzun jarayonlarda mulohaza tarixini qadamlar orasida saqlash mumkin.\n\nVosita uchun model funksiya nomi va argumentlarni yaratadi, dastur amalni bajarib, natijani qaytaradi. JSON javobni dasturiy qayta ishlashga mos: kutilgan maydonlar ko‘rsatmalar orqali belgilanadi, sintaksis va qiymat ma’nosi esa alohida tekshiriladi. Oqim matnni bosqichma-bosqich qabul qilish imkonini beradi.\n\nTakroriy ko‘rsatma yoki tarixni keshlash qayta ishlangan kontekstdan yana foydalanishga yordam beradi. Z.ai aytishicha, bu mos vazifalarda takroriy ishlovni kamaytiradi; haqiqiy qayta foydalanish aynan so‘rov natijasi bilan aniqlanadi.\n\n### Vizual ko‘rsatmadan ishlab chiqish\n\nModel bitta mahsulotning bir nechta ekran surati, sahifalar munosabati, umumiy komponentlar, interfeys holatlari va animatsiyalarni tahlil qila oladi. Vositali agent muhitida u kod yozadi, dasturni ishga tushiradi, natija ekran suratlarini tekshiradi va mos kelmasliklarni tuzatadi. O‘yin yaratishda bu sikl qoidalar, harakat, o‘zaro ta’sirlar, ballar va o‘yin seansini yakunlashni qamraydi.\n\n### Hujjatlar va professional tahlil\n\nTaqdimot, hisobot va jadvallarda model mazmunni joylashuv bilan birga ko‘radi: matn, tasvirlar, diagrammalar va elementlar o‘rni. Vositalar orqali u PPTX, PDF, DOCX va XLSX materiallarini yaratib, tekshira oladi. Bu fayllar dastur natijalaridir; modelning bevosita javobi matn bo‘lib qoladi.\n\nMoliyaviy tahlil hisobotlar bilan ishlash, formulalar izchilligini tekshirish va oshkor qilingan ma’lumot, taxminlar hamda xulosalarni alohida ko‘rishni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi tasvirlagan jarayonda ma’lumot vazifa materialidan keladi.\n\n### Video, uch o‘lchamli sahnalar va interfeyslar\n\nAgent muhitida model video, hodisalarning vaqt ketma-ketligi, ishtirokchilarning vizual xususiyatlari va subtitrlarni tahlil qila oladi. Natijani tahrirlash va saqlashni vositalar ta’minlaydi.\n\nUch o‘lchamli sahna yoki chizma bilan ishlaganda u fazoviy tavsiflar, nisbatlar va ko‘rinadigan natijalarni bog‘laydi. Vosita sikli qurish, belgilangan nuqtayi nazardan ko‘rsatish, vizual taqqoslash va tuzatishni o‘z ichiga oladi. Xuddi shunday, model dastur ekranini tahlil qilib, ketma-ket interfeys ishiga yordam berishi mumkin.\n\nBu jarayonlar zarur vositalar mavjud muhitdagi model xususiyatlarini tasvirlaydi. Qabul qilinadigan materialni tanlangan usul belgilaydi; vizual tushunish video yoki fayl qayta ishlash yoxud sanalgan materiallarni yaratish har bir so‘rovda avtomatik mavjud degani emas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "548d54342898d898921b10df42c0a75dc26aafa5c050b52fe523e2c96f1dd576", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "z-ai/glm-5.3-flash:batchGLM 5.3 Flash — vizual dasturlash, hujjat tahlili va matnli natijaga ega agent ishi uchun Z.ai’ning multimodal modeli.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
GLM 5.3 Flash matn, tasvirlar, video va fayllarni tushunishni birlashtiradi. U matnli javob yaratadi va vizual qayta aloqa bilan kodlash, hujjat qayta ishlash hamda professional vazifalar uchun mo‘ljallangan. E’lon qilingan tavsiflar bir million tokengacha kontekst oynasi va ko‘pi bilan 128 000 tokenlik chiqishni ko‘rsatadi.
Modelda 320 milliard parametr bor, shundan 18 milliardi faol. Gibrid diqqat siyrak va chiziqli ishlov berishni birlashtiradi, maxsus qatlamlararo bog‘lanishlar esa ko‘lam oshganda barqarorlikni saqlashga yordam beradi. Multimodal material dastlabki o‘qitishga kiritilgan.
Vizual ma’lumot jarayonda qatnashadi: yordamchi interfeys yoki ko‘rsatilgan natijani tekshiradi, uni vazifa bilan taqqoslaydi va tuzatishlar taklif qiladi. Bu ishlab chiqaruvchi kod yozilgach haqiqiy vizual natijani tekshirishga nega urg‘u berishini tushuntiradi.
Mulohaza doimo yoqilgan. Chuqurlik low, high va max orqali tanlanadi; o‘chirilgan rejim berilmagan. Uzun jarayonlarda mulohaza tarixini qadamlar orasida saqlash mumkin.
Vosita uchun model funksiya nomi va argumentlarni yaratadi, dastur amalni bajarib, natijani qaytaradi. JSON javobni dasturiy qayta ishlashga mos: kutilgan maydonlar ko‘rsatmalar orqali belgilanadi, sintaksis va qiymat ma’nosi esa alohida tekshiriladi. Oqim matnni bosqichma-bosqich qabul qilish imkonini beradi.
Takroriy ko‘rsatma yoki tarixni keshlash qayta ishlangan kontekstdan yana foydalanishga yordam beradi. Z.ai aytishicha, bu mos vazifalarda takroriy ishlovni kamaytiradi; haqiqiy qayta foydalanish aynan so‘rov natijasi bilan aniqlanadi.
Model bitta mahsulotning bir nechta ekran surati, sahifalar munosabati, umumiy komponentlar, interfeys holatlari va animatsiyalarni tahlil qila oladi. Vositali agent muhitida u kod yozadi, dasturni ishga tushiradi, natija ekran suratlarini tekshiradi va mos kelmasliklarni tuzatadi. O‘yin yaratishda bu sikl qoidalar, harakat, o‘zaro ta’sirlar, ballar va o‘yin seansini yakunlashni qamraydi.
Taqdimot, hisobot va jadvallarda model mazmunni joylashuv bilan birga ko‘radi: matn, tasvirlar, diagrammalar va elementlar o‘rni. Vositalar orqali u PPTX, PDF, DOCX va XLSX materiallarini yaratib, tekshira oladi. Bu fayllar dastur natijalaridir; modelning bevosita javobi matn bo‘lib qoladi.
Moliyaviy tahlil hisobotlar bilan ishlash, formulalar izchilligini tekshirish va oshkor qilingan ma’lumot, taxminlar hamda xulosalarni alohida ko‘rishni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi tasvirlagan jarayonda ma’lumot vazifa materialidan keladi.
Agent muhitida model video, hodisalarning vaqt ketma-ketligi, ishtirokchilarning vizual xususiyatlari va subtitrlarni tahlil qila oladi. Natijani tahrirlash va saqlashni vositalar ta’minlaydi.
Uch o‘lchamli sahna yoki chizma bilan ishlaganda u fazoviy tavsiflar, nisbatlar va ko‘rinadigan natijalarni bog‘laydi. Vosita sikli qurish, belgilangan nuqtayi nazardan ko‘rsatish, vizual taqqoslash va tuzatishni o‘z ichiga oladi. Xuddi shunday, model dastur ekranini tahlil qilib, ketma-ket interfeys ishiga yordam berishi mumkin.
Bu jarayonlar zarur vositalar mavjud muhitdagi model xususiyatlarini tasvirlaydi. Qabul qilinadigan materialni tanlangan usul belgilaydi; vizual tushunish video yoki fayl qayta ishlash yoxud sanalgan materiallarni yaratish har bir so‘rovda avtomatik mavjud degani emas.
POST /v1/batchestexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonendpoint | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar /v1/chat/completions | Standart— |
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-5.3-flash:batch | Standart— |
Maydonrequests | Turbatch_item[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonrequests[].custom_id | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonrequests[].body.messages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydoncompletion_window | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 24h | Standart— |
Maydonprovider | Turobject|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonrequests[].body.model | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | Standart— |
Maydonprovider.only | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar deepinfra/fp4 | Standart— |
Maydonprovider.allow_fallbacks | Turboolean|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar false, null | Standart— |
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablariendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrrepresentation | Parametr talablariSo‘rovga bevosita kiritilgan requests[] massivi; har bir elementda custom_id va body mavjud. |
Parametrrequest_endpoint_profile | Parametr talablari/v1/chat/completions |
Parametrfile_material | Parametr talablariChaqiruvchi haqiqiy UTF-8 JSONL ma’lumotlarini mahalliy tarzda requests[] ichiga o‘qishi mumkin. Yuklash maqsadi, input_file_id yoki faylga havola ishlatilmaydi. Mijoz materiali yo‘q yoki bo‘sh bo‘lsa, tayyorlash POST dan oldin to‘xtaydi. |
Parametrserialization_order | Parametr talablariendpoint, model, provider (agar berilgan bo‘lsa), completion_window (agar berilgan bo‘lsa), requests eng oxirida |
Parametroptional_controls | Parametr talablariprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_scope | Parametr talablariHujjatlarda ko‘rsatilgan Batch tuzilmasiga bevosita kiritilgan matnli Chat Completions so‘rovlarining tanalari. |
Hayot sikli: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Dastlabki yaratish javobida amalda qaytarilgan response.id; aynan o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruh
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 $0.00012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000024 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 $0.00012 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000024 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"z-ai/glm-5.3-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['z-ai/glm-5.3-flash:batch', 'z-ai/glm-5.3-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"z-ai/glm-5.3-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJavobga bevosita kiritilgan results[].response.body JSON ma’lumotlari
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nQaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Dastlabki holat haqidagi to‘liq JSON ni, har bir natija/custom_id ni va to‘liq javob yoki xato tanasini saqlang. Tugallangan results[] ni hech narsani filtrlab tashlamasdan JSONL sifatida saqlang.
Dastlabki operatsiya ID sini saqlang. 503 result_pending_check javobida X-Should-Retry:false mavjud; natijasi noma’lum bo‘lgan dastlabki paketni hech qachon qayta yubormang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonresults[].custom_id | Turstring |
Maydonresults[].response.body.choices[].message.content | Turstring|null |
Maydonresults[].error | Turobject|null |
Maydonusage | Turobject|null |
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydonendpoint | Turstring |
Maydonstatus | Turstring |
Maydonrequest_counts | Turobject |
Maydonresults[].id | Turstring |
Maydonresults[].response.status_code | Turinteger |
Maydonresults[].response.request_id | Turstring |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartHujjatlarda ko‘rsatilgan, so‘rovga bevosita kiritiladigan tuzilma yaroqsiz, kalitlar takrorlangan, element identifikatori noto‘g‘ri yoki so‘rov modelning sozlangan imkoniyatlariga zid. | Keyingi qadamHar qanday yangi yuborishdan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Javob401 · authentication_error | ShartAPI kaliti yaroqsiz. | Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan Ailoot kalitidan foydalaning. |
Javob403 · permission_error | ShartPaketli ishlov berish guruhi mavjud emas. | Keyingi qadamKalit/guruhning foydalanish huquqini tekshiring. |
Javob422 · invalid_request_error | ShartPaketli ishlov berish to‘lovi balansdan yechiladi; obuna orqali yaratish rad etiladi. | Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan, to‘lovi balansdan yechiladigan guruhdan foydalaning. |
Javob422 · price_unavailable | ShartPaket kirish ma’lumotlari uchun narx hisoblab bo‘lmaydi. | Keyingi qadamJavobni saqlang; tegishli API oilasi uchun hujjatlarda belgilangan kirish ma’lumotlaridan foydalaning. |
Javob402 · billing_error | ShartPaketli ishlov berish uchun zaxira mavjud emas. | Keyingi qadamYangi so‘rovdan oldin so‘rovni qabul qilishga ruxsat masalasini hal qiling. |
Javob503 · price_unavailable | ShartPaketli ishlov berish usulining narxi yoki tizimning ichki tariflari mavjud emas. | Keyingi qadamJavobni saqlang; narxlarni almashtirmang. |
Javob503 · api_error | ShartTa’minotchining aynan shu yo‘nalishi mavjud emas. | Keyingi qadamYo‘nalishni tuzatish uchun javobni saqlang. |
Javob503 · result_pending_check | ShartDastlabki natijani tekshirish kerak; X-Should-Retry:false. | Keyingi qadamDastlabki operation_id/id ni saqlang va uning holatini o‘qing; dastlabki POST ni hech qachon takrorlamang. |
Javob404 · not_found | ShartPaket holatini tekshirish operatsiyasi mavjud emas yoki boshqa foydalanuvchi/kalit/guruhga tegishli. | Keyingi qadamAynan dastlabki id va o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruhdan foydalaning. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flash:batch
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.