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PrivacidadTérminosManejo de datos

GLM

GLM 5.1

GLM 5.1 es un modelo Token Plan de Zhipu AI para generación de texto y razonamiento. La página ayuda a los equipos a comparar rutas de GLM antes de elegir una herramienta o camino de suscripción.

GLMChatRazonamientoVista previa de demostración
DisponibilidadVista previa de demostración
AccesoVista previa de demostración
RegiónPrimero Singapur
Explorar modeloDetalles del desarrollador

Guía del modelo

¿Para qué lo usan los equipos?

Flujo de trabajo del desarrollador

Construir con código

Solicite planes de implementación, adaptadores de API, correcciones de errores y notas de revisión antes de entregar el trabajo a un desarrollador.

Razonamiento empresarial

Explicar decisiones

Convierta notas de productos, documentos de proveedores y detalles de precios en recomendaciones concisas para un equipo de compradores o clientes.

Selección del modelo

Elija la ruta correcta

Compare familias de modelos por latencia, capacidad, costo y ajuste de implementación antes de abrir una demo en vivo.

Prompt en vivo

Explore este modelo

Vista previa solo de ejemplo

Explora configuraciones y estimaciones mientras se prepara el acceso en vivo.

Controles avanzados

Utilice las configuraciones y estimaciones para planificar este flujo de trabajo del modelo.

Respuesta del modelo

Resultado

text
Su respuesta del modelo aparecerá aquí después de que se ejecute la demostración.

Costo estimado

—

Estimación mostrada; confirme los términos finales en Alibaba Cloud.

UsoConfirmar en Alibaba Cloud
Uso, acceso y límitesAplican términos

Términos de uso

Aplican términos. Confirme los términos de uso en el acuerdo de Alibaba del cliente antes del lanzamiento en producción.

Acceso alojado

Esta ruta está lista para descubrir, estimaciones de precios y planificación de entradas mientras se prepara el acceso en vivo.

Límites del modelo

Confirme los límites finales en Alibaba Cloud antes del uso en producción.

Implementación del desarrolladorEjemplos de API
curl
curl -X POST https://nfero.com/api/models/glm-5.1/run \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"system_prompt":"Eres un asistente preciso y útil.","prompt":"Explica por qué la inferencia en la región de Singapur es importante para una demo de IA pública.","temperature":0.7,"top_p":0.8,"max_tokens":512,"stream":false,"json_mode":false}'
JavaScript
await fetch('/api/models/glm-5.1/run', {
  method: 'POST',
  headers: { 'content-type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
  "system_prompt": "Eres un asistente preciso y útil.",
  "prompt": "Explica por qué la inferencia en la región de Singapur es importante para una demo de IA pública.",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.8,
  "max_tokens": 512,
  "stream": false,
  "json_mode": false
})
});
Python
import requests
requests.post('https://nfero.com/api/models/glm-5.1/run', json={
  "system_prompt": "Eres un asistente preciso y útil.",
  "prompt": "Explica por qué la inferencia en la región de Singapur es importante para una demo de IA pública.",
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.8,
  "max_tokens": 512,
  "stream": false,
  "json_mode": false
})