Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/
Language: zh-hant-tw

# GLM-4-AirX

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/facts.json)

## [GLM-4-AirX](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/)

GLM-4-AirX 是 Z.ai 以速度為導向的文字模型，適用於低延遲對話、程式設計與工具輔助流程。公開設定檔規定 8K 上下文與最多 4K 輸出，適合需要簡潔結構化結果的聚焦任務。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/glm-4-airx/#method-1)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

#### 概覽與模型設定檔

GLM-4-AirX 是 Z.ai 旗下 GLM-4 Air 系列的高速成員。製造商將它定位於低延遲與並行應用程式任務，特別重視指示遵循、工程程式碼與函式呼叫。模型接收並回傳文字。自身設定檔列出 8K 詞元上下文視窗與 4K 詞元輸出上限。這與 GLM-4-Air-250414 宣稱的較大上下文不同；AirX 保有自己的公開設定檔。

對互動助理而言，這適合聚焦請求：解釋函式、分類訊息、從提供段落擷取欄位，或將技術指示轉成簡潔回覆。將相關摘錄、當前問題與期望結果一起提供。讓完整對話與任何工具觀察維持在目前的上下文內，避免假定大量背景語料都能容納。

#### 支援能力

GLM-4 說明列有串流文字、函式呼叫、上下文快取、JSON 等結構化格式，以及與 MCP 工具和資料來源整合。串流在答案生成時呈現內容，讓應用程式可在完整回覆抵達前顯示有用文字。它改變傳遞方式，而非模型的輸入或輸出模態。

函式呼叫讓模型從應用程式描述的函式中提議動作。應用程式執行該動作並回傳觀察。合適的循環是先進行小型查詢，再簡潔說明回傳資料。MCP 整合同樣取決於應用程式提供的工具與資料。上下文快取涉及重用重複輸入；不代表每段重複對話都命中快取。

要求 JSON 結果時，先說明欄位與意義，再提供素材。例如，提供技術請求，要求類別、必要動作與未回答問題。產生的結構有助於應用程式下一步，但仍需對照提供文字檢查欄位值。

#### 建議情境

製造商列出的 GLM-4 應用包括翻譯、語意分類、文件欄位擷取、行銷寫作、分析報告與行程規劃。AirX 較短的設定檔偏向這類流程中的當前步驟。翻譯請求可提供短段落、讀者與術語；輸出是保留必要名稱的改寫段落。分類請求可提供允許的標籤與定義，而非要求未指定準則的判斷。

擷取時，定義所需識別碼與其他欄位，只附上相關來源段落。寫作時，提供產品事實與一項成品，例如產品段落或活動文案句。報告或行程應傳入當前步驟相關的事實與限制。需要最新資訊時，由應用程式的搜尋或資料工具提供；模型再處理回傳素材。

#### 詳細訓練準備與速度重點

AirX 被描述為以 15 兆詞元進行預訓練，其中包含大量合成推理素材。其後訓練利用對話偏好對齊、拒絕取樣與強化學習，強化指示遵循、工程程式碼與函式使用。製造商將它呈現為 GLM-4-Air-250414 的較快變體，底層元件變更涵蓋提示預填與自迴歸解碼。這描述的是製造商設計，而非特定部署量測所得的延遲或並行保證。

#### 準備實用請求

給 AirX 一項有邊界的任務與精簡的預期成品。程式碼任務應包含函式、相關輸入值與必要行為，再要求修正片段及說明。結構化擷取應先列欄位定義，再放段落，並要求明確標記缺漏資訊。將結果控制在公開的 4K 輸出設定檔額度內；把大型報告分成聚焦任務，避免期待單次回覆產生不受限制的文件。

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-airx`

[`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4-airx`

### 入門

GLM-4-AirX 是 Z.ai 以速度為導向的文字模型，適用於低延遲對話、程式設計與工具輔助流程。公開設定檔規定 8K 上下文與最多 4K 輸出，適合需要簡潔結構化結果的聚焦任務。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 glm-4-airx | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0028** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0028** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0028** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0028** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"glm-4-airx","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
```

```python
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="glm-4-airx", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4-airx`

[`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4-airx`

### 入門

GLM-4-AirX 是 Z.ai 以速度為導向的文字模型，適用於低延遲對話、程式設計與工具輔助流程。公開設定檔規定 8K 上下文與最多 4K 輸出，適合需要簡潔結構化結果的聚焦任務。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 glm-4-airx | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0028** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0028** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0028** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0028** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "glm-4-airx",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'glm-4-airx', '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
```

```python
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': 'glm-4-airx', '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))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages)

FAQ · GLM-4-AirX

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4-airx`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4-airx`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `messages.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

## 公司及其專案組合

公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。

## 優惠購買 token。

訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。

訂閱

為定期請求選擇優惠方案。

最高 50% 折扣碼

購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

[選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/)

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依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。

商用應用程式

在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。

經銷授權

提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。

網站文件

串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

[申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw)

## Ailoot · 公司及其專案組合





Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。





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