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Z.ai: GLM 4.7 Flash
z-ai/glm-4.7-flashZ.ai: GLM 4.7 Flash अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Z.ai: GLM 4.7 Flash एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 87% कम है।
- 2,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000912 है।
Z.ai: GLM 4.7 Flash के बारे में
GLM 4.7 Flash, Z.ai का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 19 जनवरी 2026 को जारी किया था। Z.ai इसे 30B-श्रेणी का SOTA मॉडल बताता है जो प्रदर्शन और दक्षता के बीच संतुलन बनाने वाला एक नया विकल्प प्रदान करता है, और नोट करता है कि इसे एजेंटिक कोडिंग उपयोग मामलों के लिए और अधिक अनुकूलित किया गया है, जिसमें कोडिंग क्षमताएं और दीर्घ-कालीन कार्य योजना मजबूत की गई है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका लक्ष्य छवि, ऑडियो या वीडियो कार्य के बजाय भाषा कार्य हैं।
मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि एक ही अनुरोध में पर्याप्त स्रोत फ़ाइलें, दस्तावेज़ सेट या लंबे वार्तालाप इतिहास रख सकता है। अधिकतम आउटपुट 117,964 टोकन है, इसलिए जब कार्य की मांग हो तो प्रतिक्रियाएं एक संक्षिप्त उत्तर से कहीं आगे तक जा सकती हैं। चूंकि प्रदाता एजेंटिक कोडिंग और दीर्घ-कालीन योजना पर जोर देता है, मॉडल ऐसे कार्य के लिए स्थित है जहां इसे एक अलग प्रतिक्रिया देने के बजाय कई चरणों में तर्क करना होता है।
ये विशेषताएं कुछ व्यावहारिक उपयोग सुझाती हैं। एजेंटिक कोडिंग सबसे स्पष्ट उपयुक्तता है: कोडबेस पढ़ना, संपादनों के क्रम की योजना बनाना और उस योजना को एक लंबे सत्र में आगे बढ़ाना। दीर्घ-कालीन कार्य योजना इन्हीं ताकतों से आती है, उदाहरण के लिए किसी बहु-चरणीय काम को क्रमबद्ध चरणों में तोड़ना और प्रगति पर नज़र रखना। बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो दस्तावेज़ विश्लेषण, लंबे इनपुट के सारांश और टूल-संचालित वर्कफ़्लो के लिए भी उपयुक्त है जहां मॉडल फ़ंक्शन कॉल करता है और उनके परिणामों को शामिल करता है। संरचित आउटपुट और रीज़निंग नियंत्रण इसे ऐसी पाइपलाइनों में उपयोगी बनाते हैं जिन्हें मुक्त-रूप गद्य के बजाय पूर्वानुमेय प्रतिक्रिया आकार चाहिए।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "z-ai/glm-4.7-flash" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और अनुरोध आकार बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल अनुरोध पैरामीटर के एक व्यापक सेट का समर्थन करता है: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning और include_reasoning। यह संयोजन सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से नियतात्मक रन, logprobs के माध्यम से टोकन-स्तरीय निरीक्षण, और टूल या संरचित आउटपुट वर्कफ़्लो को कवर करता है।
ध्यान देने योग्य एक सीमा मोडलिटी है: इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए छवियों या ऑडियो से जुड़े कार्यों के लिए एक अलग मॉडल चाहिए। 200,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट और 117,964 टोकन आउटपुट सीमा उदार हैं लेकिन सीमित हैं, इसलिए अत्यधिक बड़े इनपुट के लिए अभी भी चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता होती है। यदि आपके कार्यभार में कोडिंग, योजना या टूल उपयोग शामिल नहीं है, तो एक सरल टेक्स्ट मॉडल पर्याप्त हो सकता है, लेकिन अपने बताए गए दायरे के भीतर GLM 4.7 Flash ठीक इन्हीं एजेंटिक और लंबे-कॉन्टेक्स्ट कार्यों के लिए बनाया गया है।
Z.ai: GLM 4.7 Flash API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "z-ai/glm-4.7-flash" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,00,000
- अधिकतम आउटपुट
- 1,17,964
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Z.ai: GLM 4.7 Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Z.ai: GLM 4.7 Flash API की कीमत कितनी है?
- Z.ai: GLM 4.7 Flash की कीमत इनपुट $0.21 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Z.ai: GLM 4.7 Flash की context window कितनी है?
- Z.ai: GLM 4.7 Flash हर request में 2,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,17,964 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Z.ai: GLM 4.7 Flash क्या कर सकता है?
- Z.ai: GLM 4.7 Flash text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Z.ai: GLM 4.7 Flash कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "z-ai/glm-4.7-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Z.ai: GLM 4.7 Flash के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5 Nano, Inception: Mercury 3, Google: Gemma 3 27B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Z.ai: GLM 4.7 Flash कम्युनिटी
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