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z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m

Llama 3に匹敵する性能を持つ強力な多言語汎用言語モデル。

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ライセンス: open_weights

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APIリファレンス
  1. APIキーを取得

    ShareAIコンソールでキーを作成し、それをサーバー上の環境変数として保存してください。

    APIキーを作成
    環境変数
    export SHAREAI_API_KEY="your-api-key"
  2. エンドポイントを選択

    AuthorizationヘッダーにAPIキーを含めてPOSTリクエストを送信してください。

    POSThttps://api.shareai.now/api/v1/chat/completions

    このタグのエンドポイントは確認されていません。リクエストを送信する前に、APIリファレンスとコンソールを確認してください。.

  3. 最初のリクエストを作成する

    例では、選択したタグを使用し、そのリクエスト形式を示します。APIキーを非公開に保つために、サーバー上で実行してください。リクエストを送信すると、モデルの利用可能性とアカウントアクセスが確認されます。.

    cURL
    curl --fail-with-body --request POST 'https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions' \
      --header "Authorization: Bearer ${SHAREAI_API_KEY}" \
      --header 'Content-Type: application/json' \
      --data-raw '{
      "model": "z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Hello!"
        }
      ],
      "stream": false
    }'
    Python
    import json
    import os
    import urllib.request
    
    payload = {
        "model": "z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello!",
            },
        ],
        "stream": False,
    }
    request = urllib.request.Request("https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions",
        data=json.dumps(payload).encode(),
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ['SHAREAI_API_KEY']}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        method="POST",
    )
    with urllib.request.urlopen(request, timeout=180) as response:
        print(json.dumps(json.load(response), indent=2))
    Go
    package main
    
    import (
        "bytes"
        "encoding/json"
        "fmt"
        "io"
        "net/http"
        "os"
        "time"
    )
    
    func main() {
        if err := run(); err != nil {
            fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
            os.Exit(1)
        }
    }
    
    func run() error {
        key := os.Getenv("SHAREAI_API_KEY")
        if key == "" { return fmt.Errorf("set SHAREAI_API_KEY") }
        body := []byte(`{
      "model": "z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Hello!"
        }
      ],
      "stream": false
    }`)
        request, err := http.NewRequest(http.MethodPost, "https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions", bytes.NewReader(body))
        if err != nil { return err }
        request.Header.Set("Authorization", "Bearer " + key)
        request.Header.Set("Content-Type", "application/json")
        client := &http.Client{Timeout: 180 * time.Second}
        response, err := client.Do(request)
        if err != nil { return err }
        defer response.Body.Close()
        if response.StatusCode < 200 || response.StatusCode >= 300 {
            detail, _ := io.ReadAll(io.LimitReader(response.Body, 1<<20))
            return fmt.Errorf("ShareAI HTTP %d: %s", response.StatusCode, detail)
        }
        var result any
        if err := json.NewDecoder(response.Body).Decode(&result); err != nil { return err }
        encoder := json.NewEncoder(os.Stdout)
        encoder.SetIndent("", "  ")
        return encoder.Encode(result)
    }

    main.goとして保存し、go run main.goを実行してください。この例では、Go標準ライブラリを使用しています。.

    Rustの依存関係を設定する

    Cargoプロジェクト内で、これらの依存関係を追加してください。例をsrc/main.rsとして保存し、cargo runを実行してください。.

    Cargoコマンド
    cargo add [email protected] --no-default-features --features blocking,json,rustls-tls
    cargo add serde_json@1
    ラスト
    fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
        let api_key = std::env::var("SHAREAI_API_KEY")?;
        let payload: serde_json::Value = serde_json::from_str(r#"{
      "model": "z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Hello!"
        }
      ],
      "stream": false
    }"#)?;
        let client = reqwest::blocking::Client::builder()
            .timeout(std::time::Duration::from_secs(180))
            .build()?;
        let response = client.post(r#"https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions"#)
            .bearer_auth(api_key)
            .json(&payload)
            .send()?
            .error_for_status()?;
        let result: serde_json::Value = response.json()?;
        println!("{}", serde_json::to_string_pretty(&result)?);
        Ok(())
    }
    TypeScript
    const payload = {
      "model": "z-ai/glm4:9b-chat-q4_k_m",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Hello!"
        }
      ],
      "stream": false
    };
    const response = await fetch("https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions", {
      method: 'POST',
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`,
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify(payload),
    });
    if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
    console.log(JSON.stringify(await response.json(), null, 2));

トークン交換

トークン交換を通じて利用可能

トークン残高を使ってネットワークを利用できます。リクエストの請求方法は、アカウントの消費設定によって決まります。

バージョンを選択

タグ 32

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タグを開いて仕様とAPI例を確認してください。

z-ai/glm4:9b131,072トークンのコンテキスト
トークン交換

もう少し詳しく

よくある質問

glm4とは何ですか?

Llama 3に匹敵する性能を持つ強力な多言語汎用言語モデル。

glm4の費用はどのくらいですか?

このタグはトークン交換を通じて利用可能です。トークン残高とアカウント消費設定によって、アクセスと請求が決まります。残高と利用資格については、コンソールをご確認ください。

glm4はどのような入力と出力をサポートしていますか?

入力: テキスト。出力: テキスト。これらの機能は選択されたモデルタグに適用されます。サポートされているリクエスト形式については、エンドポイントのドキュメントを確認してください。

glm4のコンテキスト長はどのくらいですか?

このタグのコンテキストウィンドウは131,072トークンです。コンテキストサイズと料金の閾値は別々に設定されています。特定のデプロイメントではリクエスト制限がより低く設定される場合があります。

ShareAIでglm4をどのように使用しますか?

ShareAIコンソールでAPIキーを作成し、モデルタグを選択して、クイックスタートのエンドポイントに認証済みリクエストを送信してください。選択したモデルにアクセスできるキーである必要があります。キーはサーバー上に保管してください。