
Modèle textuel GLM-4.7 à grande vitesse pour le codage, le raisonnement, l’écriture en contexte long et le chat, avec 200K contexte, appels de fonctions et recherche web.
Modèle textuel GLM-4.7 à grande vitesse pour le codage, le raisonnement, l’écriture en contexte long et le chat, avec 200K contexte, appels de fonctions et recherche web.
La recherche web intégrée est optionnelle via tool_web_search et ajoute $0.033 par requête lorsqu’elle est activée. Prend en charge les outils fonctionnels, tool_choice auto, response_format JSON, contrôles de réflexion, tool_stream, température, top_p, do_sample, max_tokens, stop et streaming.
Aussi connu sous le nom GLM FlashX, Z.ai GLM 4.7 FlashX
glm-4-7-flashx/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/glm-4-7-flashx:generateContentglm-4.7-flashxzai/glm-4.7-flashxzhipu/glm-4.7-flashxTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
GLM 4.7 FlashX sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle glm-4-7-flashx. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-4-7-flashx",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4-7-flashx",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API GLM 4.7 FlashX sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 à 1 | Température d’échantillonnage. Les valeurs plus basses sont plus déterministes. |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 à 1 | Coupure d’échantillonnage du noyau. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 131072 | Jetons de sortie maximum. |
| stop | array | - | - | Liste de mots stop. Z.AI prend actuellement en charge une chaîne de stop sous forme de tableau. |
| do_sample | boolean | true | - | Activez l’échantillonnage. Lorsqu’ils sont faux, la température et top_p n’affectent pas la génération. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Ça active ou désactive la pensée. Activée par défaut, et le modèle pense; désactive pour des virages simples à faible latence. |
| thinking | object | - | - | Objet de pensée avancée. Utilisez {"type »:"enabled"} ou {"type »:"disabled"}. Le modèle réfléchit lorsqu’il est activé. |
| tools | array | - | - | Les outils fonctionnels et l’outil de web_search intégré sont pris en charge. |
| tool_choice | enum | auto | auto | Seul l’auto est pris en charge. Omettez les outils pour désactiver l’utilisation des outils. |
| tool_stream | boolean | false | - | Sortie de l’outil d’appel de fonction du flux lorsque le flux est vrai. Z.AI documents tool_stream pour le GLM-4.6 et les modèles plus récents. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Activez la recherche web intégrée. Ajoute $0.033 par requête lorsqu’il est activé. |
| search_result | boolean | true | - | Retournez les métadonnées structurées des résultats de recherche web lorsque la recherche web est activée. |
| search_prompt | string | - | - | Instruction optionnelle pour résumer les résultats de recherche web récupérés. |
| count | number | 10 | 1 à 50 | Nombre de résultats de recherche web à récupérer. |
La recherche web intégrée est optionnelle via tool_web_search et ajoute $0.033 par requête lorsqu’elle est activée.
Sur EmpirioLabs, GLM 4.7 FlashX est facturé à l'usage : Entrée $0.07 par 1M de jetons d’invite; Produit $0.40 par 1M de jetons générés; Lecture implicite du cache $0.063 par 1M de jetons d’entrée mis en cache; Recherche Web $0.033 par requête lorsqu’activé. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
GLM 4.7 FlashX prend en charge une fenêtre de contexte de 200K tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. GLM 4.7 FlashX sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle glm-4-7-flashx.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute GLM 4.7 FlashX dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.