
コーディング、推論、長文脈作成、チャット用の高速GLM-4.7テキストモデルで、20万のコンテキスト、関数呼び出し、ウェブ検索に対応しています。
コーディング、推論、長文脈作成、チャット用の高速GLM-4.7テキストモデルで、20万のコンテキスト、関数呼び出し、ウェブ検索に対応しています。
内蔵のウェブ検索はtool_web_searchで任意で、有効化されるとリクエストごとに$0.033を追加します。機能ツール、tool_choice自動、JSON response_format、思考制御、tool_stream、温度、top_p、do_sample、max_tokens、停止、ストリーミングをサポートしています。
別名 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-flashxEmpirioLabs カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。
GLM 4.7 FlashX は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID glm-4-7-flashx を使ってください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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)EmpirioLabs 上の GLM 4.7 FlashX API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。
| パラメータ | タイプ | デフォルト | 範囲 / 値 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 から 1 | サンプリング温度。値が低いほど決定論的です。 |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 から 1 | 核サンプリングカットオフ。 |
| max_tokens | number | 4096 | 1 から 131072 | 最大出力トークン。 |
| stop | array | - | - | ストップワードリスト。Z.AI 現在、配列形式のワンストップ文字列をサポートしています。 |
| do_sample | boolean | true | - | サンプリングを有効にしてください。誤りの場合、温度や発電top_pは影響しません。 |
| enable_thinking | boolean | true | - | 思考をオンまたはオフにします。デフォルトでオンで、モデルはこう考えます。単純な低遅延旋回のためにオフにしてください。 |
| thinking | object | - | - | 高度な思考対象。{"type":"enabled"} または {"type":"disabled"} を使ってください。モデルは有効だと考えます。 |
| tools | array | - | - | 機能ツールおよび組み込みのweb_searchツールもサポートしています。 |
| tool_choice | enum | auto | auto | オートのみ対応しています。ツールの使用を無効にするためにツールを省略してください。 |
| tool_stream | boolean | false | - | ストリーム関数-ツールの出力は、ストリームが真である場合に行われます。Z.AI 文書はGLM-4.6以降のモデルtool_streamです。 |
| tool_web_search | boolean | false | - | 組み込みのウェブ検索を有効にしてください。有効化するとリクエストごとに$0.033個を追加します。 |
| search_result | boolean | true | - | ウェブ検索が有効の場合、構造化されたウェブ検索結果メタデータを返します。 |
| search_prompt | string | - | - | 取得したウェブ検索結果をまとめるためのオプションの指示があります。 |
| count | number | 10 | 1 から 50 | 検索結果の取得数。 |
内蔵のウェブ検索はtool_web_searchを通じて任意で、有効化されるとリクエストごとに$0.033を追加します。
EmpirioLabs では GLM 4.7 FlashX は従量課金です: 入力 $0.07 1Mプロンプトトークンあたり; ソリューション $0.40 生成された1Mトークンあたり; 暗黙のキャッシュ読み取り $0.063 1Mのキャッシュ入力トークンごとに; ウェブ検索 $0.033 有効時のリクエストごと。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。
GLM 4.7 FlashX は 200K トークンのコンテキストウィンドウに対応しています(1回の応答あたり最大 131,072 出力トークン)。
はい。GLM 4.7 FlashX は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供しているため、既存の OpenAI SDK は base_url を https://api.empiriolabs.ai/v1 に向けてモデル ID を glm-4-7-flashx に設定するだけで動作します。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで GLM 4.7 FlashX をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。
EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。