GLM Z1 32B 0414
GLM-Z1-32B-0414 是 Z.ai 用於數學、程式設計與邏輯的固定文字推理版本。原廠針對思考、對話歷史、取樣與選用的長上下文擴展提供明確指南,讓複雜任務能依此特定發布版準備。
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsTHUDM/GLM-Z1-32B-0414 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesTHUDM/GLM-Z1-32B-0414
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。
簡介
GLM-Z1-32B-0414 是 Z.ai 的 GLM-4-0414 系列中著重推理的成員。它由 GLM-4-32B-0414 經冷啟動準備與延長的強化學習發展而來,並進一步強化數學、程式碼與邏輯。成對排序回饋也用於增強一般能力。輸入為文字,可見結果是文字解答、說明或程式片段。
它適用於需要串連中間結論,而非立即給出一句話的任務。請提供所有假設,並定義所需終點:推導公式、解釋演算法、證明界限或準備程式碼修改。原廠數學範例討論由方程式連結的正變數,以及其總和可能的範圍。實用回答應指出條件、展示相關推導,並清楚分開最終結果。
GLM-Z1-Rumination-32B-0414 是另一個使用搜尋工具、面向較開放研究的版本;GLM-Z1-9B-0414 則是另一種尺寸。本項目保留具名 Z1 32B 發布版,不套用那些版本額外的工作流程或尺寸特性。
使用指南:取樣
原廠建議 temperature 0.6、top_p 0.95 與 top_k 40,也建議將 max_new_tokens 預算設為 30,000,為思考預留空間。這些是建議生成設定,並非保證每個答案都需要該長度,也不是文件所述的通用硬性輸出上限。模型卡另列的推論範例使用較小、針對該請求的生成預算。
推理任務應為分析與最終答案一併預留足夠空間,並在提示中定義最終答案格式。數學問題可以要求將範圍或數值與解釋分開;程式問題則可要求先提供一個實作,再列出相關重要假設。讓要求的結果夠具體,以便依照所附條件核對。
使用指南:思考與對話歷史
原廠範本以思考標記 <think> 開始生成。公開聊天範本會注入此標記,因此實作應使用該發布版的實際範本,而非假定可使用無關的對話格式。
後續輪次方面,使用指南要求在儲存的對話歷史中保留使用者可見的最終回答,並移除內部思考素材。這是模型自身對話範本的準備規則。追問應包含目前問題、必要來源素材與相關先前回答,而非未經篩選地累積所有先前內部分析。
使用指南:長上下文
公開設定將 max_position_embeddings 設為 32,768,且不包含 rope_scaling 項目。使用指南建議輸入超過 8,192 tokens 時考慮 YaRN。其擴展設定範例使用 factor 4.0,並將 original_max_position_embeddings 設為 32,768。建議門檻、基礎設定與選用延伸是不同事實,不能互換為回答限制。
靜態 YaRN 會影響所有文字,且可能稍微降低短輸入的表現,因此原廠建議需要時再啟用。長篇素材請在清楚分隔的輸入中提供相關定義與段落,並在目前啟用的上下文內保留適當生成預算。設定應依據所選部署對原廠擴展程序的支援,而非將算術倍數視為自動可用的上下文視窗。
準備最終結果
模型推論範例使用使用者問題與該發布版專屬的聊天範本。數學任務請保留變數定義,並說明要證明的命題。程式任務請提供相關片段、必要行為與所討論的案例。要求獨立的最終成品,例如證明、公式、實作或說明,讓推理能透過任務結果接受評估。專用 Z1 指南指定的是文字推理與準備方式,並未確立此版本另有原生工具契約或影像輸入。
實用任務
實用任務
英文技術範例
Derive a safe batch bound
A buffer holds at most 96 records. Every batch adds b records, where b is a positive integer, and 12 records must remain free. Derive the largest number of complete batches that fit as a formula in b. Explain the rounding and calculate the result for b = 10, keeping the reserved space separate from usable capacity.預期結果
A formula using a floor, an explanation of usable capacity and a checked numeric example.檢查結果
Verify the formula reserves 12 records and a further full batch would exceed usable capacity in the example.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions THUDM/GLM-Z1-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-32B-0414入門
GLM-Z1-32B-0414 是 Z.ai 用於數學、程式設計與邏輯的固定文字推理版本。原廠針對思考、對話歷史、取樣與選用的長上下文擴展提供明確指南,讓複雜任務能依此特定發布版準備。
- 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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | 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 範例:system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
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
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00014 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00014 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "THUDM/GLM-Z1-32B-0414", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='THUDM/GLM-Z1-32B-0414',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='THUDM/GLM-Z1-32B-0414',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414
方法路徑別名
請使用上方列出的 API 方法路徑。
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages THUDM/GLM-Z1-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-32B-0414入門
GLM-Z1-32B-0414 是 Z.ai 用於數學、程式設計與邏輯的固定文字推理版本。原廠針對思考、對話歷史、取樣與選用的長上下文擴展提供明確指南,讓複雜任務能依此特定發布版準備。
- 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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | 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
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00014 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00014 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "THUDM/GLM-Z1-32B-0414",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'THUDM/GLM-Z1-32B-0414', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'THUDM/GLM-Z1-32B-0414', '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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414
方法路徑別名
請使用上方列出的 API 方法路徑。
相關呼叫用 ID
FAQ · THUDM/GLM-Z1-32B-0414
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-32B-0414:text→textPOST /v1/messages·THUDM/GLM-Z1-32B-0414:text→json,sse- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-32B-0414:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·THUDM/GLM-Z1-32B-0414:model,messages,max_tokens,stream- 適用哪些限制?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-32B-0414:messages.min_items:1