GLM 4.7 Flash
Réseau Neuronal
GLM 4.7 Flash pour le code et les scénarios d'agents : modèle Z.ai 30B équilibrant qualité et vitesse.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GLM 4.7 Flash?
GLM 4.7 Flash est un modèle de la famille GLM de Z.ai de classe 30B, conçu pour équilibrer la qualité des réponses et la vitesse d'exécution. Par rapport à la version précédente, les compétences en programmation et la planification de tâches complexes en plusieurs étapes ont été renforcées. Le modèle est donc optimisé pour les scénarios d'agents où les actions s'enchaînent plutôt que de fournir une réponse unique. Sur BotHub, vous l'utilisez sans VPN ni carte étrangère : le paiement s'effectue avec des cartes russes en roubles, facturé à l'usage par jeton, et le solde inutilisé n'expire pas. Les autres modèles de l'agrégateur sont accessibles dans la même fenêtre, et l'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire votre intégration ; les requêtes sont transmises avec un chiffrement AES-GCM. Les tâches typiques incluent l'écriture et le refactoring de code, l'analyse d'erreurs et de tests, la création d'agents exécutant des plans multi-étapes, le traitement de flux de requêtes répétitives nécessitant une économie de jetons, et la connexion à des services internes via API. Pour les entreprises, BotHub propose des contrats, des factures, l'EDI, un panneau d'administration et des limites.Questions fréquentes sur GLM 4.7 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte : il répond aux questions, écrit et analyse du code, examine des documents et des images, réfléchit avant de répondre et appelle des fonctions externes. Un contexte de 200 000 jetons permet de gérer un grand projet ou plusieurs fichiers dans une seule conversation.
Jusqu'à 117 964 jetons par réponse, soit le volume d'un petit livre. Suffisant pour un long texte technique, une analyse détaillée de code ou une documentation complète, sans découpage ni demande de continuation. La fenêtre de dialogue totale est de 200 000 jetons.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle décompose d'abord la tâche en étapes avant de formuler le résultat. Cela aide en mathématiques, logique, débogage de code et là où une chaîne de déductions est importante, plutôt qu'une réponse rapide au hasard.
Oui, les deux. Le modèle appelle des fonctions et fournit du JSON structuré, ce qui facilite son intégration dans des scénarios d'agents et la connexion à des services externes. Via l'API BotHub compatible OpenAI, cela se connecte sans réécrire votre intégration.
Les images et documents, oui : vous pouvez les envoyer pour obtenir une analyse textuelle (schéma, capture d'écran, tableau, contrat). L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé sur BotHub en changeant dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur la qualité du russe pour ce modèle, nous ne promettons donc rien — testez-le sur votre tâche réelle. Sur BotHub, c'est simple : paiement à l'usage sans abonnement, et d'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer.