Z.ai/glm-5.2-text-to-text
glm-5.2-text-to-text
جرّب GLM 5.2 Text-to-Text API مجانًا للاستدلال، والكتابة، ومساعدة البرمجة، والملخصات، وأتمتة LLM القابلة للتوسع عبر سير عمل Flaq AI مستقر.
Text Chat
أمثلة API
مثال الإرسال
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'glm-5.2-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
مثال الإرسال
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'glm-5.2-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
مثال الإرسال
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.2-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
أسعار GLM 5.2 Text to Text
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
README
واجهة API مستقرة وميسورة لـ GLM 5.2 Text-to-Text (نموذج استدلال وكيلي من Z.ai)
توفر واجهة GLM 5.2 Text-to-Text API على Flaq AI وصولا إلى نموذج لغة Z.ai للاستدلال ومساعدة البرمجة والكتابة الطويلة والتلخيص والأتمتة ذات نمط الوكلاء. يساعد تكامل GLM API الميسور هذا المطورين على بناء ميزات LLM مستقرة عبر مسار مدار مع تجنب أعمال البنية الخاصة بالمزود. وهو مصمم للمنتجات التي تحتاج إلى اتباع تعليمات عملي ومساعدة هندسية وذكاء نصي قابل للتوسع.
الميزات الرئيسية لواجهة GLM 5.2 Text-to-Text API
- سير عمل استدلال متقدمة: ولد إجابات مدروسة للتحليل والتخطيط ودعم البرمجة والمهام النصية المعقدة عبر تكامل GLM 5.2 API.
- دعم هندسة وكيلية: ابن مساعدين للبرمجة وأدوات تحليل مستودعات وتدفقات أتمتة مهام تستفيد من الاستدلال المنظم وإرشادات التنفيذ.
- توليد نص مستقر: أنتج ردودا موثوقة للدردشة والتلخيص وكتابة الأعمال والتصنيف وحالات استخدام تحويل المحتوى.
- وصول API مناسب للمطورين: صل GLM 5.2 بخدمات backend ووكلاء AI والتطبيقات الموجهة للمستخدم عبر مسار API المدار من Flaq AI.
- سياق محادثة مرن: ادعم سير عمل متعددة الجولات حيث يحتاج النموذج إلى تذكر التعليمات والقرارات وتفضيلات المستخدم الأخيرة.
- تكامل LLM فعال التكلفة: استخدم GLM 5.2 لميزات لغة إنتاجية ميسورة دون صيانة استضافة نموذج أو بنية تقديم مخصصة.
كيفية استخدام GLM 5.2 Text-to-Text API لتوليد النص على Flaq AI
- الإدخال: رسائل لغة طبيعية وتعليمات بنمط system وسياق محادثة وعناصر تحكم توليد اختيارية.
- الإخراج: ردود نصية للدردشة ومساعدة البرمجة والملخصات والشرح والإجابات المنظمة وخطوط الأتمتة.
- السياق: يدعم سير عمل محادثية للمساعدين والوكلاء وأدوات الدعم وأنظمة الإنتاجية الداخلية.
- القدرات: الاستدلال، مساعدة الكود، الكتابة الطويلة، التلخيص، التصنيف، تركيب المعرفة، وأتمتة سير العمل عبر تكامل GLM 5.2 API.
أفضل حالات استخدام تكامل GLM 5.2 Text-to-Text API
- مساعدو البرمجة والهندسة: ولد خطط تنفيذ، اشرح الكود، صغ patches، لخص المشكلات التقنية، وادعم سير عمل المطورين.
- Backend لوكلاء AI: شغل تفكيك المهام والتخطيط ودعم القرار والأتمتة متعددة الخطوات للتطبيقات الوكيلية.
- عمل المعرفة في الأعمال: لخص الوثائق، أنتج التقارير، صغ الرسائل الإلكترونية، صنف التذاكر، وحول الملاحظات غير المنظمة إلى مخرجات مفيدة.
- أدوات البحث والتحليل: قارن المعلومات، ركب النتائج، استدل عبر المفاضلات، وأنشئ تحليلا منظما من موجهات المستخدم.
- أتمتة دعم العملاء: ولد ردودا مفيدة، صنف الطلبات، وحول سياق الدعم إلى إجراءات تالية واضحة.
ملاحظة يرجى التأكد من أن الموجهات تتوافق مع متطلبات السلامة لدى Z.ai وFlaq AI. إذا حدث خطأ، حسن الطلب وأزل المحتوى المقيد وحاول مرة أخرى.
GLM 5.2 Text-to-Text مقابل المنافسين: تحليل مقارن
- GLM 5.2 vs. GPT Text-to-Text
نماذج GPT هي LLMs عامة واسعة. توفر GLM 5.2 Text-to-Text API بديلا من Z.ai يركز على الاستدلال ومساعدة البرمجة وسير عمل الهندسة الوكيلية عبر Flaq AI. - GLM 5.2 vs. Claude Text-to-Text
Claude قوي في الكتابة والتحليل المتأنيين. يؤكد GLM 5.2 المهام الهندسية العملية والاستدلال المنظم والأتمتة القابلة للتوسع. - GLM 5.2 vs. Kimi 2.7
Kimi 2.7 خيار قوي من Moonshot AI للبرمجة وسير العمل اللغوية. يمنح GLM 5.2 الفرق مسارا LLM متقدما آخر بسلوك نموذج Z.ai وتموضع موجه للوكلاء. - GLM 5.2 vs. Qwen Max
يوفر Qwen Max قدرات لغوية متقدمة من Alibaba. يقدم GLM 5.2 عائلة نماذج منفصلة للفرق التي تقارن أسلوب الاستدلال وسلوك البرمجة وتنوع المزودين. - GLM 5.2 vs. Gemini Flash
يعطي Gemini Flash الأولوية للوصول السريع إلى نموذج Google. يتموضع GLM 5.2 للاستدلال الأعمق ودعم البرمجة وسير العمل النصية الوكيلية على Flaq AI.