Construir com código
Peça planos de implementação, adaptadores de API, correções de bugs e anotações de revisão antes de entregar o trabalho a um desenvolvedor.
GLM
GLMGLM 5.2 é a rota da Zhipu AI no Token Plan para fluxos de trabalho orientados para raciocínio. O Nfero o posiciona ao lado do Qwen, Kimi, DeepSeek e MiniMax para comparação entre compradores.
Manual do modelo
Peça planos de implementação, adaptadores de API, correções de bugs e anotações de revisão antes de entregar o trabalho a um desenvolvedor.
Transforme notas de produtos, documentos de fornecedores e detalhes de preços em recomendações concisas para uma equipe de compradores ou clientes.
Compare famílias de modelos por latência, capacidade, custo e adequação à implantação antes de abrir uma demo ao vivo.
Resposta do modelo
Sua resposta do modelo aparecerá aqui após a execução da demonstração.
Estimativa apresentada; confirme os termos finais na Alibaba Cloud.
Aplicam-se termos. Confirme os termos de uso no acordo da Alibaba do cliente antes do lançamento em produção.
Este roteiro está pronto para descoberta, estimativas de preço e planejamento de entrada enquanto o acesso em tempo real é preparado.
Confirme os limites finais na Alibaba Cloud antes do uso em produção.
curl -X POST https://nfero.com/api/models/glm-5.2/run \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"system_prompt":"Você é um assistente preciso e útil.","prompt":"Explique por que a inferência na região de Cingapura é importante para um demo público de IA.","temperature":0.7,"top_p":0.8,"max_tokens":512,"stream":false,"json_mode":false}'await fetch('/api/models/glm-5.2/run', {
method: 'POST',
headers: { 'content-type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
"system_prompt": "Você é um assistente preciso e útil.",
"prompt": "Explique por que a inferência na região de Cingapura é importante para um demo público de IA.",
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8,
"max_tokens": 512,
"stream": false,
"json_mode": false
})
});import requests
requests.post('https://nfero.com/api/models/glm-5.2/run', json={
"system_prompt": "Você é um assistente preciso e útil.",
"prompt": "Explique por que a inferência na região de Cingapura é importante para um demo público de IA.",
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8,
"max_tokens": 512,
"stream": false,
"json_mode": false
})