GLM-4.7-Flash là phiên bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B trong họ GLM-4.7 của Z.ai. Thiết kế thưa có khoảng 30 tỷ tham số tổng và ba tỷ được kích hoạt; hãng giới thiệu đây là mô hình nhẹ cân bằng năng lực và hiệu quả. Mô hình nhận và sinh văn bản. Hãng nhấn mạnh phát triển phần mềm, viết tiếng Trung, dịch thuật, xử lý văn bản dài và hội thoại theo vai. Đề bài hữu ích có thể yêu cầu đề xuất mã, đoạn chỉnh sửa, lời giải thích hoặc kết quả có cấu trúc dựa trên tư liệu cung cấp.
Với phát triển, Z.ai xác định cả nhiệm vụ giao diện và logic ứng dụng cho phiên bản Flash này. Cung cấp hành vi cần triển khai, nguồn liên quan và điều kiện phải giữ. Với trang hoặc thành phần, mô tả trạng thái, bố cục, tương tác bắt buộc, rồi yêu cầu mã chỉnh sửa được và giải thích lựa chọn quan trọng. Với hàm hiện có, đưa lỗi quan sát được và ví dụ kết quả mong muốn. Mô hình tạo mã đề xuất; biên dịch, chạy hoặc dựng giao diện thuộc môi trường ứng dụng kết nối.
Cấu hình dịch vụ dòng GLM-4.7 do hãng cung cấp ghi đầu vào văn bản, đầu ra văn bản, ngữ cảnh 200K token và tối đa 128K token đầu ra cho Flash. Thẻ mô hình mở và cấu hình dịch vụ mô tả các khía cạnh khác nhau của cùng phiên bản có tên: đặc điểm điểm kiểm tra và cấu hình dịch vụ hãng. Chuẩn bị đầu vào dài với tiêu đề nguồn, định danh mã và ranh giới tài liệu rõ, chừa chỗ suy luận và câu trả lời. Mô hình chỉ văn bản có thể viết mã cho ứng dụng xử lý ảnh hoặc đầu vào camera, nhưng điều đó không cho điểm kiểm tra này chế độ đầu vào thị giác gốc.
Suy luận mặc định bật trong dòng GLM-4.7. Hãng tài liệu hóa công tắc theo lượt để hội thoại yêu cầu suy luận cho câu khó và tắt cho viết lại đơn giản hoặc trả lời ngắn. Mô hình cũng hỗ trợ suy nghĩ xen kẽ giữa lệnh gọi công cụ, cho phép diễn giải quan sát trả về trước khi lập bước tiếp theo. Xác định công cụ khả dụng và sản phẩm cuối cần có trước khi bắt đầu. Trợ lý tài liệu có thể yêu cầu thông tin được chọn, nhận kết quả truy xuất thực tế rồi chuẩn bị lời giải thích có kết quả đó hỗ trợ.
Giữ suy nghĩ là tùy chọn riêng cho lập trình hoặc công việc tác tử kéo dài. Hướng dẫn hãng dùng clear_thinking=false và yêu cầu trả lại reasoning_content đầy đủ, không sửa từ các lượt trợ lý trước theo thứ tự gốc. Đổi hoặc sắp xếp lại các khối này có thể làm giảm chất lượng kết quả và ảnh hưởng hành vi bộ đệm. Mặc định khác nhau giữa giao diện lập trình và tiêu chuẩn của hãng, nên tùy chọn là quy trình được cấu hình, không phải thuộc tính tự động của mọi hội thoại. Tách câu trả lời hiển thị khỏi suy luận được giữ, lưu bằng chứng hoặc đầu ra công cụ mà bước sau phụ thuộc.
Giao diện được tài liệu hóa của họ mô hình gồm văn bản theo luồng, gọi hàm, lưu đệm ngữ cảnh và đầu ra có cấu trúc như JSON. Với kết quả có cấu trúc, cung cấp trường bắt buộc và ý nghĩa từng giá trị; với yêu cầu công cụ, xác định mục đích hàm, đối số và điều kiện hoàn thành. Lệnh gọi được tạo là yêu cầu ứng dụng hành động, không phải bằng chứng thực thi. Kết quả cuối có thể là báo cáo ngắn, đối tượng dữ liệu hoặc sản phẩm mã, với thông tin dùng để tạo ra vẫn nhận diện được.
Với viết hoặc dịch, nêu người đọc, ngôn ngữ, giọng điệu và thuật ngữ cần giữ. Hãng khuyên thử Flash cho viết tiếng Trung, hội thoại kể chuyện hoặc theo vai, cũng như công việc kỹ thuật. Đề bài biên tập minh họa có thể cung cấp đoạn văn và yêu cầu sửa súc tích giữ dữ kiện; đề bài dịch có thể cung cấp bảng thuật ngữ và phân biệt văn bản trích dẫn với chỉ dẫn. Trong hội thoại dài, giữ ràng buộc và xác định kết quả cần tiếp theo để phản hồi gắn với nhiệm vụ gốc.
Thẻ mô hình mở chính xác công bố thiết lập sinh khác nhau cho nhiệm vụ đánh giá: temperature mặc định 1.0 và top-p 0.95, với thiết lập nhiệm vụ phần mềm riêng là 0.7 và 1.0. Độ dài sinh trong ví dụ thuộc các quy trình đó, không phải giới hạn phổ quát bổ sung. Điểm kiểm tra riêng với GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX và mô hình GLM-5 sau này. Ghép nhiệm vụ và chế độ phản hồi với năng lực văn bản được tài liệu hóa của phiên bản, rồi đánh giá mã giao, giá trị trích xuất hoặc văn xuôi chỉnh sửa với đầu vào.
", "aboutText": "GLM-4.7-Flash là phiên bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B trong họ GLM-4.7 của Z.ai. Thiết kế thưa có khoảng 30 tỷ tham số tổng và ba tỷ được kích hoạt; hãng giới thiệu đây là mô hình nhẹ cân bằng năng lực và hiệu quả. Mô hình nhận và sinh văn bản. Hãng nhấn mạnh phát triển phần mềm, viết tiếng Trung, dịch thuật, xử lý văn bản dài và hội thoại theo vai. Đề bài hữu ích có thể yêu cầu đề xuất mã, đoạn chỉnh sửa, lời giải thích hoặc kết quả có cấu trúc dựa trên tư liệu cung cấp.\n\nVới phát triển, Z.ai xác định cả nhiệm vụ giao diện và logic ứng dụng cho phiên bản Flash này. Cung cấp hành vi cần triển khai, nguồn liên quan và điều kiện phải giữ. Với trang hoặc thành phần, mô tả trạng thái, bố cục, tương tác bắt buộc, rồi yêu cầu mã chỉnh sửa được và giải thích lựa chọn quan trọng. Với hàm hiện có, đưa lỗi quan sát được và ví dụ kết quả mong muốn. Mô hình tạo mã đề xuất; biên dịch, chạy hoặc dựng giao diện thuộc môi trường ứng dụng kết nối.\n\nCấu hình dịch vụ dòng GLM-4.7 do hãng cung cấp ghi đầu vào văn bản, đầu ra văn bản, ngữ cảnh 200K token và tối đa 128K token đầu ra cho Flash. Thẻ mô hình mở và cấu hình dịch vụ mô tả các khía cạnh khác nhau của cùng phiên bản có tên: đặc điểm điểm kiểm tra và cấu hình dịch vụ hãng. Chuẩn bị đầu vào dài với tiêu đề nguồn, định danh mã và ranh giới tài liệu rõ, chừa chỗ suy luận và câu trả lời. Mô hình chỉ văn bản có thể viết mã cho ứng dụng xử lý ảnh hoặc đầu vào camera, nhưng điều đó không cho điểm kiểm tra này chế độ đầu vào thị giác gốc.\n\nSuy luận mặc định bật trong dòng GLM-4.7. Hãng tài liệu hóa công tắc theo lượt để hội thoại yêu cầu suy luận cho câu khó và tắt cho viết lại đơn giản hoặc trả lời ngắn. Mô hình cũng hỗ trợ suy nghĩ xen kẽ giữa lệnh gọi công cụ, cho phép diễn giải quan sát trả về trước khi lập bước tiếp theo. Xác định công cụ khả dụng và sản phẩm cuối cần có trước khi bắt đầu. Trợ lý tài liệu có thể yêu cầu thông tin được chọn, nhận kết quả truy xuất thực tế rồi chuẩn bị lời giải thích có kết quả đó hỗ trợ.\n\nGiữ suy nghĩ là tùy chọn riêng cho lập trình hoặc công việc tác tử kéo dài. Hướng dẫn hãng dùng clear_thinking=false và yêu cầu trả lại reasoning_content đầy đủ, không sửa từ các lượt trợ lý trước theo thứ tự gốc. Đổi hoặc sắp xếp lại các khối này có thể làm giảm chất lượng kết quả và ảnh hưởng hành vi bộ đệm. Mặc định khác nhau giữa giao diện lập trình và tiêu chuẩn của hãng, nên tùy chọn là quy trình được cấu hình, không phải thuộc tính tự động của mọi hội thoại. Tách câu trả lời hiển thị khỏi suy luận được giữ, lưu bằng chứng hoặc đầu ra công cụ mà bước sau phụ thuộc.\n\nGiao diện được tài liệu hóa của họ mô hình gồm văn bản theo luồng, gọi hàm, lưu đệm ngữ cảnh và đầu ra có cấu trúc như JSON. Với kết quả có cấu trúc, cung cấp trường bắt buộc và ý nghĩa từng giá trị; với yêu cầu công cụ, xác định mục đích hàm, đối số và điều kiện hoàn thành. Lệnh gọi được tạo là yêu cầu ứng dụng hành động, không phải bằng chứng thực thi. Kết quả cuối có thể là báo cáo ngắn, đối tượng dữ liệu hoặc sản phẩm mã, với thông tin dùng để tạo ra vẫn nhận diện được.\n\nVới viết hoặc dịch, nêu người đọc, ngôn ngữ, giọng điệu và thuật ngữ cần giữ. Hãng khuyên thử Flash cho viết tiếng Trung, hội thoại kể chuyện hoặc theo vai, cũng như công việc kỹ thuật. Đề bài biên tập minh họa có thể cung cấp đoạn văn và yêu cầu sửa súc tích giữ dữ kiện; đề bài dịch có thể cung cấp bảng thuật ngữ và phân biệt văn bản trích dẫn với chỉ dẫn. Trong hội thoại dài, giữ ràng buộc và xác định kết quả cần tiếp theo để phản hồi gắn với nhiệm vụ gốc.\n\nThẻ mô hình mở chính xác công bố thiết lập sinh khác nhau cho nhiệm vụ đánh giá: temperature mặc định 1.0 và top-p 0.95, với thiết lập nhiệm vụ phần mềm riêng là 0.7 và 1.0. Độ dài sinh trong ví dụ thuộc các quy trình đó, không phải giới hạn phổ quát bổ sung. Điểm kiểm tra riêng với GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX và mô hình GLM-5 sau này. Ghép nhiệm vụ và chế độ phản hồi với năng lực văn bản được tài liệu hóa của phiên bản, rồi đánh giá mã giao, giá trị trích xuất hoặc văn xuôi chỉnh sửa với đầu vào.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Translate a notice with a fixed glossary\n\nTranslate 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.A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.z-ai/glm-4.7-flashGLM-4.7-Flash là mô hình văn bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B của Z.ai cho lập trình, văn bản dài, viết tiếng Trung và dịch thuật. Mô hình hỗ trợ suy luận và quy trình do công cụ định hướng, với cấu hình dịch vụ do hãng cung cấp có 200K token ngữ cảnh và tối đa 128K đầu ra.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
GLM-4.7-Flash là phiên bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B trong họ GLM-4.7 của Z.ai. Thiết kế thưa có khoảng 30 tỷ tham số tổng và ba tỷ được kích hoạt; hãng giới thiệu đây là mô hình nhẹ cân bằng năng lực và hiệu quả. Mô hình nhận và sinh văn bản. Hãng nhấn mạnh phát triển phần mềm, viết tiếng Trung, dịch thuật, xử lý văn bản dài và hội thoại theo vai. Đề bài hữu ích có thể yêu cầu đề xuất mã, đoạn chỉnh sửa, lời giải thích hoặc kết quả có cấu trúc dựa trên tư liệu cung cấp.
Với phát triển, Z.ai xác định cả nhiệm vụ giao diện và logic ứng dụng cho phiên bản Flash này. Cung cấp hành vi cần triển khai, nguồn liên quan và điều kiện phải giữ. Với trang hoặc thành phần, mô tả trạng thái, bố cục, tương tác bắt buộc, rồi yêu cầu mã chỉnh sửa được và giải thích lựa chọn quan trọng. Với hàm hiện có, đưa lỗi quan sát được và ví dụ kết quả mong muốn. Mô hình tạo mã đề xuất; biên dịch, chạy hoặc dựng giao diện thuộc môi trường ứng dụng kết nối.
Cấu hình dịch vụ dòng GLM-4.7 do hãng cung cấp ghi đầu vào văn bản, đầu ra văn bản, ngữ cảnh 200K token và tối đa 128K token đầu ra cho Flash. Thẻ mô hình mở và cấu hình dịch vụ mô tả các khía cạnh khác nhau của cùng phiên bản có tên: đặc điểm điểm kiểm tra và cấu hình dịch vụ hãng. Chuẩn bị đầu vào dài với tiêu đề nguồn, định danh mã và ranh giới tài liệu rõ, chừa chỗ suy luận và câu trả lời. Mô hình chỉ văn bản có thể viết mã cho ứng dụng xử lý ảnh hoặc đầu vào camera, nhưng điều đó không cho điểm kiểm tra này chế độ đầu vào thị giác gốc.
Suy luận mặc định bật trong dòng GLM-4.7. Hãng tài liệu hóa công tắc theo lượt để hội thoại yêu cầu suy luận cho câu khó và tắt cho viết lại đơn giản hoặc trả lời ngắn. Mô hình cũng hỗ trợ suy nghĩ xen kẽ giữa lệnh gọi công cụ, cho phép diễn giải quan sát trả về trước khi lập bước tiếp theo. Xác định công cụ khả dụng và sản phẩm cuối cần có trước khi bắt đầu. Trợ lý tài liệu có thể yêu cầu thông tin được chọn, nhận kết quả truy xuất thực tế rồi chuẩn bị lời giải thích có kết quả đó hỗ trợ.
Giữ suy nghĩ là tùy chọn riêng cho lập trình hoặc công việc tác tử kéo dài. Hướng dẫn hãng dùng clear_thinking=false và yêu cầu trả lại reasoning_content đầy đủ, không sửa từ các lượt trợ lý trước theo thứ tự gốc. Đổi hoặc sắp xếp lại các khối này có thể làm giảm chất lượng kết quả và ảnh hưởng hành vi bộ đệm. Mặc định khác nhau giữa giao diện lập trình và tiêu chuẩn của hãng, nên tùy chọn là quy trình được cấu hình, không phải thuộc tính tự động của mọi hội thoại. Tách câu trả lời hiển thị khỏi suy luận được giữ, lưu bằng chứng hoặc đầu ra công cụ mà bước sau phụ thuộc.
Giao diện được tài liệu hóa của họ mô hình gồm văn bản theo luồng, gọi hàm, lưu đệm ngữ cảnh và đầu ra có cấu trúc như JSON. Với kết quả có cấu trúc, cung cấp trường bắt buộc và ý nghĩa từng giá trị; với yêu cầu công cụ, xác định mục đích hàm, đối số và điều kiện hoàn thành. Lệnh gọi được tạo là yêu cầu ứng dụng hành động, không phải bằng chứng thực thi. Kết quả cuối có thể là báo cáo ngắn, đối tượng dữ liệu hoặc sản phẩm mã, với thông tin dùng để tạo ra vẫn nhận diện được.
Với viết hoặc dịch, nêu người đọc, ngôn ngữ, giọng điệu và thuật ngữ cần giữ. Hãng khuyên thử Flash cho viết tiếng Trung, hội thoại kể chuyện hoặc theo vai, cũng như công việc kỹ thuật. Đề bài biên tập minh họa có thể cung cấp đoạn văn và yêu cầu sửa súc tích giữ dữ kiện; đề bài dịch có thể cung cấp bảng thuật ngữ và phân biệt văn bản trích dẫn với chỉ dẫn. Trong hội thoại dài, giữ ràng buộc và xác định kết quả cần tiếp theo để phản hồi gắn với nhiệm vụ gốc.
Thẻ mô hình mở chính xác công bố thiết lập sinh khác nhau cho nhiệm vụ đánh giá: temperature mặc định 1.0 và top-p 0.95, với thiết lập nhiệm vụ phần mềm riêng là 0.7 và 1.0. Độ dài sinh trong ví dụ thuộc các quy trình đó, không phải giới hạn phổ quát bổ sung. Điểm kiểm tra riêng với GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX và mô hình GLM-5 sau này. Ghép nhiệm vụ và chế độ phản hồi với năng lực văn bản được tài liệu hóa của phiên bản, rồi đánh giá mã giao, giá trị trích xuất hoặc văn xuôi chỉnh sửa với đầu vào.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn z-ai/glm-4.7-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000858 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000858 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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-4.7-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='z-ai/glm-4.7-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='z-ai/glm-4.7-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
z-ai/glm-4.7-flashGLM-4.7-Flash là mô hình văn bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B của Z.ai cho lập trình, văn bản dài, viết tiếng Trung và dịch thuật. Mô hình hỗ trợ suy luận và quy trình do công cụ định hướng, với cấu hình dịch vụ do hãng cung cấp có 200K token ngữ cảnh và tối đa 128K đầu ra.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
GLM-4.7-Flash là phiên bản hỗn hợp chuyên gia 30B-A3B trong họ GLM-4.7 của Z.ai. Thiết kế thưa có khoảng 30 tỷ tham số tổng và ba tỷ được kích hoạt; hãng giới thiệu đây là mô hình nhẹ cân bằng năng lực và hiệu quả. Mô hình nhận và sinh văn bản. Hãng nhấn mạnh phát triển phần mềm, viết tiếng Trung, dịch thuật, xử lý văn bản dài và hội thoại theo vai. Đề bài hữu ích có thể yêu cầu đề xuất mã, đoạn chỉnh sửa, lời giải thích hoặc kết quả có cấu trúc dựa trên tư liệu cung cấp.
Với phát triển, Z.ai xác định cả nhiệm vụ giao diện và logic ứng dụng cho phiên bản Flash này. Cung cấp hành vi cần triển khai, nguồn liên quan và điều kiện phải giữ. Với trang hoặc thành phần, mô tả trạng thái, bố cục, tương tác bắt buộc, rồi yêu cầu mã chỉnh sửa được và giải thích lựa chọn quan trọng. Với hàm hiện có, đưa lỗi quan sát được và ví dụ kết quả mong muốn. Mô hình tạo mã đề xuất; biên dịch, chạy hoặc dựng giao diện thuộc môi trường ứng dụng kết nối.
Cấu hình dịch vụ dòng GLM-4.7 do hãng cung cấp ghi đầu vào văn bản, đầu ra văn bản, ngữ cảnh 200K token và tối đa 128K token đầu ra cho Flash. Thẻ mô hình mở và cấu hình dịch vụ mô tả các khía cạnh khác nhau của cùng phiên bản có tên: đặc điểm điểm kiểm tra và cấu hình dịch vụ hãng. Chuẩn bị đầu vào dài với tiêu đề nguồn, định danh mã và ranh giới tài liệu rõ, chừa chỗ suy luận và câu trả lời. Mô hình chỉ văn bản có thể viết mã cho ứng dụng xử lý ảnh hoặc đầu vào camera, nhưng điều đó không cho điểm kiểm tra này chế độ đầu vào thị giác gốc.
Suy luận mặc định bật trong dòng GLM-4.7. Hãng tài liệu hóa công tắc theo lượt để hội thoại yêu cầu suy luận cho câu khó và tắt cho viết lại đơn giản hoặc trả lời ngắn. Mô hình cũng hỗ trợ suy nghĩ xen kẽ giữa lệnh gọi công cụ, cho phép diễn giải quan sát trả về trước khi lập bước tiếp theo. Xác định công cụ khả dụng và sản phẩm cuối cần có trước khi bắt đầu. Trợ lý tài liệu có thể yêu cầu thông tin được chọn, nhận kết quả truy xuất thực tế rồi chuẩn bị lời giải thích có kết quả đó hỗ trợ.
Giữ suy nghĩ là tùy chọn riêng cho lập trình hoặc công việc tác tử kéo dài. Hướng dẫn hãng dùng clear_thinking=false và yêu cầu trả lại reasoning_content đầy đủ, không sửa từ các lượt trợ lý trước theo thứ tự gốc. Đổi hoặc sắp xếp lại các khối này có thể làm giảm chất lượng kết quả và ảnh hưởng hành vi bộ đệm. Mặc định khác nhau giữa giao diện lập trình và tiêu chuẩn của hãng, nên tùy chọn là quy trình được cấu hình, không phải thuộc tính tự động của mọi hội thoại. Tách câu trả lời hiển thị khỏi suy luận được giữ, lưu bằng chứng hoặc đầu ra công cụ mà bước sau phụ thuộc.
Giao diện được tài liệu hóa của họ mô hình gồm văn bản theo luồng, gọi hàm, lưu đệm ngữ cảnh và đầu ra có cấu trúc như JSON. Với kết quả có cấu trúc, cung cấp trường bắt buộc và ý nghĩa từng giá trị; với yêu cầu công cụ, xác định mục đích hàm, đối số và điều kiện hoàn thành. Lệnh gọi được tạo là yêu cầu ứng dụng hành động, không phải bằng chứng thực thi. Kết quả cuối có thể là báo cáo ngắn, đối tượng dữ liệu hoặc sản phẩm mã, với thông tin dùng để tạo ra vẫn nhận diện được.
Với viết hoặc dịch, nêu người đọc, ngôn ngữ, giọng điệu và thuật ngữ cần giữ. Hãng khuyên thử Flash cho viết tiếng Trung, hội thoại kể chuyện hoặc theo vai, cũng như công việc kỹ thuật. Đề bài biên tập minh họa có thể cung cấp đoạn văn và yêu cầu sửa súc tích giữ dữ kiện; đề bài dịch có thể cung cấp bảng thuật ngữ và phân biệt văn bản trích dẫn với chỉ dẫn. Trong hội thoại dài, giữ ràng buộc và xác định kết quả cần tiếp theo để phản hồi gắn với nhiệm vụ gốc.
Thẻ mô hình mở chính xác công bố thiết lập sinh khác nhau cho nhiệm vụ đánh giá: temperature mặc định 1.0 và top-p 0.95, với thiết lập nhiệm vụ phần mềm riêng là 0.7 và 1.0. Độ dài sinh trong ví dụ thuộc các quy trình đó, không phải giới hạn phổ quát bổ sung. Điểm kiểm tra riêng với GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX và mô hình GLM-5 sau này. Ghép nhiệm vụ và chế độ phản hồi với năng lực văn bản được tài liệu hóa của phiên bản, rồi đánh giá mã giao, giá trị trích xuất hoặc văn xuôi chỉnh sửa với đầu vào.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn z-ai/glm-4.7-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000858 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000858 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "z-ai/glm-4.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'z-ai/glm-4.7-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': 'z-ai/glm-4.7-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Translate a notice with a fixed glossary\n\nTranslate 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.A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.