GLM 5.3 Flash kết hợp hiểu văn bản, ảnh, video và tệp. Mô hình tạo phản hồi văn bản, dành cho lập trình có phản hồi trực quan, xử lý tài liệu và nhiệm vụ chuyên môn. Thông số công bố ghi cửa sổ ngữ cảnh tối đa một triệu token và đầu ra tối đa 128.000 token.
Mô hình có 320 tỷ tham số, với 18 tỷ hoạt động. Chú ý lai kết hợp xử lý thưa và tuyến tính, còn kết nối liên lớp chuyên biệt giúp giữ ổn định khi quy mô tăng. Tư liệu đa phương thức được đưa vào tiền huấn luyện.
Thông tin trực quan tham gia quy trình: trợ lý xem giao diện hoặc kết quả được dựng, so sánh với nhiệm vụ và đề xuất sửa chữa. Điều này giải thích việc hãng nhấn mạnh kiểm tra kết quả trực quan thực tế sau khi viết mã.
Suy luận luôn bật. Độ sâu được chọn qua low, high và max; không có chế độ tắt. Lịch sử suy luận có thể được giữ giữa các bước của quy trình dài.
Với công cụ, mô hình tạo tên hàm và đối số, ứng dụng thực hiện hành động và chuyển kết quả trở lại. JSON phù hợp xử lý phản hồi bằng chương trình: trường mong đợi được nêu qua chỉ dẫn, còn cú pháp và ý nghĩa giá trị được kiểm tra riêng. Truyền theo luồng cho phép nhận văn bản từng phần.
Lưu đệm chỉ dẫn hoặc lịch sử lặp lại giúp tái sử dụng ngữ cảnh đã xử lý. Theo Z.ai, cách này giảm xử lý lặp trong nhiệm vụ phù hợp; việc tái sử dụng thực tế được xác định từ kết quả yêu cầu cụ thể.
Mô hình có thể phân tích nhiều ảnh chụp của một sản phẩm, quan hệ giữa trang, thành phần dùng chung, trạng thái giao diện và hoạt ảnh. Trong môi trường tác tử có công cụ, mô hình viết mã, chạy ứng dụng, kiểm tra ảnh chụp kết quả và sửa khác biệt. Trong phát triển trò chơi, chu trình bao quát luật, chuyển động, tương tác, điểm số và kết thúc phiên chơi.
Với thuyết trình, báo cáo và bảng tính, mô hình xem nội dung cùng bố cục: văn bản, ảnh, sơ đồ và vị trí phần tử. Qua công cụ, mô hình có thể tạo và kiểm tra tư liệu PPTX, PDF, DOCX và XLSX. Các tệp này là kết quả ứng dụng; phản hồi trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.
Phân tích tài chính gồm làm việc với báo cáo, kiểm tra tính nhất quán công thức và xem riêng dữ liệu công bố, giả định, kết luận. Trong quy trình hãng mô tả, dữ liệu đến từ tư liệu nhiệm vụ.
Trong môi trường tác tử, mô hình có thể phân tích video, trình tự thời gian của sự kiện, đặc điểm trực quan của người tham gia và phụ đề. Công cụ cung cấp chỉnh sửa và lưu kết quả.
Khi làm việc với cảnh ba chiều hoặc bản vẽ, mô hình kết nối mô tả không gian, tỷ lệ và kết quả nhìn thấy. Chu trình công cụ gồm xây dựng, dựng từ góc nhìn xác định, so sánh trực quan và sửa chữa. Tương tự, mô hình có thể phân tích màn hình ứng dụng và hỗ trợ công việc giao diện tuần tự.
Các quy trình này mô tả thuộc tính mô hình trong môi trường có công cụ cần thiết. Tư liệu được chấp nhận do phương thức đã chọn quyết định; hiểu thị giác không có nghĩa xử lý video, tệp hay tạo các sản phẩm đã liệt kê tự động khả dụng trong mọi yêu cầu.
", "aboutText": "### Mô hình đa phương thức cho công việc\n\nGLM 5.3 Flash kết hợp hiểu văn bản, ảnh, video và tệp. Mô hình tạo phản hồi văn bản, dành cho lập trình có phản hồi trực quan, xử lý tài liệu và nhiệm vụ chuyên môn. Thông số công bố ghi cửa sổ ngữ cảnh tối đa một triệu token và đầu ra tối đa 128.000 token.\n\n### Kiến trúc ngữ cảnh dài\n\nMô hình có 320 tỷ tham số, với 18 tỷ hoạt động. Chú ý lai kết hợp xử lý thưa và tuyến tính, còn kết nối liên lớp chuyên biệt giúp giữ ổn định khi quy mô tăng. Tư liệu đa phương thức được đưa vào tiền huấn luyện.\n\nThông tin trực quan tham gia quy trình: trợ lý xem giao diện hoặc kết quả được dựng, so sánh với nhiệm vụ và đề xuất sửa chữa. Điều này giải thích việc hãng nhấn mạnh kiểm tra kết quả trực quan thực tế sau khi viết mã.\n\n### Suy luận, công cụ và dữ liệu\n\nSuy luận luôn bật. Độ sâu được chọn qua `low`, `high` và `max`; không có chế độ tắt. Lịch sử suy luận có thể được giữ giữa các bước của quy trình dài.\n\nVới công cụ, mô hình tạo tên hàm và đối số, ứng dụng thực hiện hành động và chuyển kết quả trở lại. JSON phù hợp xử lý phản hồi bằng chương trình: trường mong đợi được nêu qua chỉ dẫn, còn cú pháp và ý nghĩa giá trị được kiểm tra riêng. Truyền theo luồng cho phép nhận văn bản từng phần.\n\nLưu đệm chỉ dẫn hoặc lịch sử lặp lại giúp tái sử dụng ngữ cảnh đã xử lý. Theo Z.ai, cách này giảm xử lý lặp trong nhiệm vụ phù hợp; việc tái sử dụng thực tế được xác định từ kết quả yêu cầu cụ thể.\n\n### Phát triển từ lời nhắc trực quan\n\nMô hình có thể phân tích nhiều ảnh chụp của một sản phẩm, quan hệ giữa trang, thành phần dùng chung, trạng thái giao diện và hoạt ảnh. Trong môi trường tác tử có công cụ, mô hình viết mã, chạy ứng dụng, kiểm tra ảnh chụp kết quả và sửa khác biệt. Trong phát triển trò chơi, chu trình bao quát luật, chuyển động, tương tác, điểm số và kết thúc phiên chơi.\n\n### Tài liệu và phân tích chuyên môn\n\nVới thuyết trình, báo cáo và bảng tính, mô hình xem nội dung cùng bố cục: văn bản, ảnh, sơ đồ và vị trí phần tử. Qua công cụ, mô hình có thể tạo và kiểm tra tư liệu PPTX, PDF, DOCX và XLSX. Các tệp này là kết quả ứng dụng; phản hồi trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.\n\nPhân tích tài chính gồm làm việc với báo cáo, kiểm tra tính nhất quán công thức và xem riêng dữ liệu công bố, giả định, kết luận. Trong quy trình hãng mô tả, dữ liệu đến từ tư liệu nhiệm vụ.\n\n### Video, cảnh ba chiều và giao diện\n\nTrong môi trường tác tử, mô hình có thể phân tích video, trình tự thời gian của sự kiện, đặc điểm trực quan của người tham gia và phụ đề. Công cụ cung cấp chỉnh sửa và lưu kết quả.\n\nKhi làm việc với cảnh ba chiều hoặc bản vẽ, mô hình kết nối mô tả không gian, tỷ lệ và kết quả nhìn thấy. Chu trình công cụ gồm xây dựng, dựng từ góc nhìn xác định, so sánh trực quan và sửa chữa. Tương tự, mô hình có thể phân tích màn hình ứng dụng và hỗ trợ công việc giao diện tuần tự.\n\nCác quy trình này mô tả thuộc tính mô hình trong môi trường có công cụ cần thiết. Tư liệu được chấp nhận do phương thức đã chọn quyết định; hiểu thị giác không có nghĩa xử lý video, tệp hay tạo các sản phẩm đã liệt kê tự động khả dụng trong mọi yêu cầu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "88b6db7cdfa65b2d2baa477d4c24e4574a3df392e77fea7fde4555412c1e40e1", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "z-ai/glm-5.3-flash:batchGLM 5.3 Flash là mô hình đa phương thức của Z.ai dành cho phát triển dựa trên hình ảnh, phân tích tài liệu và công việc tác nhân với kết quả văn bản.
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 5.3 Flash kết hợp hiểu văn bản, ảnh, video và tệp. Mô hình tạo phản hồi văn bản, dành cho lập trình có phản hồi trực quan, xử lý tài liệu và nhiệm vụ chuyên môn. Thông số công bố ghi cửa sổ ngữ cảnh tối đa một triệu token và đầu ra tối đa 128.000 token.
Mô hình có 320 tỷ tham số, với 18 tỷ hoạt động. Chú ý lai kết hợp xử lý thưa và tuyến tính, còn kết nối liên lớp chuyên biệt giúp giữ ổn định khi quy mô tăng. Tư liệu đa phương thức được đưa vào tiền huấn luyện.
Thông tin trực quan tham gia quy trình: trợ lý xem giao diện hoặc kết quả được dựng, so sánh với nhiệm vụ và đề xuất sửa chữa. Điều này giải thích việc hãng nhấn mạnh kiểm tra kết quả trực quan thực tế sau khi viết mã.
Suy luận luôn bật. Độ sâu được chọn qua low, high và max; không có chế độ tắt. Lịch sử suy luận có thể được giữ giữa các bước của quy trình dài.
Với công cụ, mô hình tạo tên hàm và đối số, ứng dụng thực hiện hành động và chuyển kết quả trở lại. JSON phù hợp xử lý phản hồi bằng chương trình: trường mong đợi được nêu qua chỉ dẫn, còn cú pháp và ý nghĩa giá trị được kiểm tra riêng. Truyền theo luồng cho phép nhận văn bản từng phần.
Lưu đệm chỉ dẫn hoặc lịch sử lặp lại giúp tái sử dụng ngữ cảnh đã xử lý. Theo Z.ai, cách này giảm xử lý lặp trong nhiệm vụ phù hợp; việc tái sử dụng thực tế được xác định từ kết quả yêu cầu cụ thể.
Mô hình có thể phân tích nhiều ảnh chụp của một sản phẩm, quan hệ giữa trang, thành phần dùng chung, trạng thái giao diện và hoạt ảnh. Trong môi trường tác tử có công cụ, mô hình viết mã, chạy ứng dụng, kiểm tra ảnh chụp kết quả và sửa khác biệt. Trong phát triển trò chơi, chu trình bao quát luật, chuyển động, tương tác, điểm số và kết thúc phiên chơi.
Với thuyết trình, báo cáo và bảng tính, mô hình xem nội dung cùng bố cục: văn bản, ảnh, sơ đồ và vị trí phần tử. Qua công cụ, mô hình có thể tạo và kiểm tra tư liệu PPTX, PDF, DOCX và XLSX. Các tệp này là kết quả ứng dụng; phản hồi trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.
Phân tích tài chính gồm làm việc với báo cáo, kiểm tra tính nhất quán công thức và xem riêng dữ liệu công bố, giả định, kết luận. Trong quy trình hãng mô tả, dữ liệu đến từ tư liệu nhiệm vụ.
Trong môi trường tác tử, mô hình có thể phân tích video, trình tự thời gian của sự kiện, đặc điểm trực quan của người tham gia và phụ đề. Công cụ cung cấp chỉnh sửa và lưu kết quả.
Khi làm việc với cảnh ba chiều hoặc bản vẽ, mô hình kết nối mô tả không gian, tỷ lệ và kết quả nhìn thấy. Chu trình công cụ gồm xây dựng, dựng từ góc nhìn xác định, so sánh trực quan và sửa chữa. Tương tự, mô hình có thể phân tích màn hình ứng dụng và hỗ trợ công việc giao diện tuần tự.
Các quy trình này mô tả thuộc tính mô hình trong môi trường có công cụ cần thiết. Tư liệu được chấp nhận do phương thức đã chọn quyết định; hiểu thị giác không có nghĩa xử lý video, tệp hay tạo các sản phẩm đã liệt kê tự động khả dụng trong mọi yêu cầu.
POST /v1/batchestexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngendpoint | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn /v1/chat/completions | Mặc định— |
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn z-ai/glm-5.3-flash:batch | Mặc định— |
Trườngrequests | Loạibatch_item[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngrequests[].custom_id | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.messages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcompletion_window | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 24h | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.model | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | Mặc định— |
Trườngprovider.only | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn deepinfra/fp4 | Mặc định— |
Trườngprovider.allow_fallbacks | Loạiboolean|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn false, null | Mặc định— |
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngendpoint, model, requests |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốrepresentation | Hợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body |
Tham sốrequest_endpoint_profile | Hợp đồng/v1/chat/completions |
Tham sốfile_material | Hợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST. |
Tham sốserialization_order | Hợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Tham sốschema_scope | Hợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu. |
Vòng đời: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm
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 $0.00012 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000024 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 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 $0.00012 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000024 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\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.\nJSON nội tuyến tại results[].response.body
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\nLưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.
Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngresults[].custom_id | Loạistring |
Trườngresults[].response.body.choices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngresults[].error | Loạiobject|null |
Trườngusage | Loạiobject|null |
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngendpoint | Loạistring |
Trườngstatus | Loạistring |
Trườngrequest_counts | Loạiobject |
Trườngresults[].id | Loạistring |
Trườngresults[].response.status_code | Loạiinteger |
Trườngresults[].response.request_id | Loạistring |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình. | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào. |
Phản hồi401 · authentication_error | Điều kiệnKhóa API không hợp lệ. | Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền. |
Phản hồi403 · permission_error | Điều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm. |
Phản hồi422 · invalid_request_error | Điều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối. | Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư. |
Phản hồi422 · price_unavailable | Điều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu. |
Phản hồi402 · billing_error | Điều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới. |
Phản hồi503 · price_unavailable | Điều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá. |
Phản hồi503 · api_error | Điều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến. |
Phản hồi503 · result_pending_check | Điều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false. | Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc. |
Phản hồi404 · not_found | Điều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác. | Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flash:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.