GLM 4.7 Flash
Rede Neural
GLM 4.7 Flash para código e cenários de agentes: modelo Z.ai de classe 30B que equilibra qualidade e velocidade.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 200 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 117 964 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GLM 4.7 Flash?
GLM 4.7 Flash é um modelo da família GLM da Z.ai de classe 30B, projetado para equilibrar a qualidade das respostas e a velocidade de processamento. Em relação à versão anterior, as habilidades de programação e o planejamento de tarefas complexas de várias etapas foram aprimorados, tornando o modelo ideal para cenários de agentes onde as ações ocorrem em cadeia, e não como uma resposta única. No BotHub, você trabalha com ele sem necessidade de VPN ou cartão internacional: o pagamento é feito com cartões russos em rublos, cobrado por token utilizado, e o saldo não expira. Outros modelos do agregador estão disponíveis na mesma janela, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo no código sem reescrever a integração; as solicitações são transmitidas com criptografia AES-GCM. Tarefas típicas incluem escrever e refatorar código em projetos existentes, analisar erros e falhas de testes, criar agentes que executam planos de várias etapas, processar fluxos de solicitações repetitivas onde a economia de tokens é importante e conectar o modelo a serviços internos via API. Para empresas, o BotHub oferece contrato, fatura, EDI, painel administrativo e limites.Perguntas frequentes sobre GLM 4.7 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto: responde a perguntas, escreve e analisa código, analisa documentos e imagens, raciocina sobre a tarefa antes de responder e chama funções externas. O contexto de 200.000 tokens permite manter um grande projeto ou um conjunto de arquivos em um único diálogo.
Até 117.964 tokens em uma única resposta — o volume de um pequeno livro. Suficiente para um longo texto técnico, análise detalhada de código ou documentação completa, sem precisar dividir em partes ou pedir para continuar. A janela total de diálogo é de 200.000 tokens.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados: o modelo primeiro decompõe a tarefa em etapas e só então formula o resultado. Isso ajuda em matemática, lógica, depuração de código e onde uma cadeia de raciocínio é importante, em vez de uma resposta rápida ao acaso.
Sim, ambos. O modelo chama funções e fornece JSON estruturado, por isso é conveniente usá-lo em cenários de agentes e conectá-lo a serviços externos. Através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub, isso é conectado sem reescrever sua integração.
Imagens e documentos — sim, você pode enviá-los como entrada e obter uma análise textual: diagrama, captura de tela, tabela, contrato. Áudio e vídeo não estão listados em nossos dados, portanto, para eles, é mais conveniente escolher um modelo especializado no BotHub, alternando na mesma janela.
Não registramos dados específicos sobre a qualidade do russo neste modelo, então não prometemos nada — verifique com sua tarefa real. No BotHub, isso é fácil: pagamento por token sem assinatura, e há outros modelos disponíveis na mesma janela para comparação.