एक API के ज़रिए GLM 5.3 Flash Abliterated को इस्तेमाल करें। 1M-token संदर्भ, स्ट्रीमिंग और प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण। Muapi playground में मुफ़्त आज़माएँ।
एक API के ज़रिए GLM 5.3 Flash Abliterated को इस्तेमाल करें। 1M-token संदर्भ, स्ट्रीमिंग और प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण। Muapi playground में मुफ़्त आज़माएँ।
इस मॉडल के बारे में
GLM 5.3 Flash Abliterated एक fast GLM 5.3 Flash reasoning model और इसमें 1M टोकन का संदर्भ window, image input और टूल-कॉलिंग सहायता, अस्वीकार करने की प्रवृत्ति घटाने के लिए एब्लिटरेशन के साथ संशोधित. Muapi इसे एक REST endpoint के माध्यम से उपलब्ध कराता है। इसमें async polling और Server-Sent Events स्ट्रीमिंग है, इसलिए GPU होस्ट किए बिना इसे चैट ऐप्स, एजेंट और वर्कफ़्लो में जोड़ सकते हैं। यह इनके लिए सबसे उपयुक्त है: long-context reasoning, tool use and multimodal prompts. मूल्य प्रति टोकन के आधार पर है: $0.4/M इनपुट टोकन और $1.6/M आउटपुट टोकन; कोई सब्सक्रिप्शन नहीं। यह भी देखें: GLM 5.3 Abliterated, GLM 4.6 Derestricted v5. पूरी सूची देखें: GLM Abliterated API पेज पर या abliterated LLM API हब पर; संबंधित मॉडल परिवार: Gemma Abliterated API. ‘Abliterated’ और ‘derestricted’ ऐसे बदलावों को कहते हैं जिनसे मॉडल की अस्वीकार करने की प्रवृत्ति कम होती है। इससे बिना किसी रोक-टोक वाले आउटपुट की गारंटी नहीं मिलती। लागू कानूनों और Muapi की उपयोग शर्तों का पालन करना आपकी ज़िम्मेदारी है।
लागत विश्लेषण
| प्रदाता | लागत | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.4/M input tokens and $1.6/M output tokens | Pay-per-token, billed on actual usage के साथ a small minimum reserved up front. |
| Fal.ai | उपलब्ध नहीं है | GLM 5.3 Flash Abliterated को होस्टेड endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता। |
| Replicate | उपलब्ध नहीं है | GLM 5.3 Flash Abliterated को होस्टेड endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता। |
Pay-per-token, billed on actual usage के साथ a small minimum reserved up front.
GLM 5.3 Flash Abliterated को होस्टेड endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता।
GLM 5.3 Flash Abliterated को होस्टेड endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता।
** प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण का अनुमान समान मॉडल आर्किटेक्चर और उपयोग स्तरों के आधार पर लगाया जाता है।
कॉन्फ़िगरेशन स्कीमा
| पैरामीटर | प्रकार | विवरण | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|---|
| संकेत | string | . | Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points. |
| छवि यूआरएल | string | Optional public image URL for multimodal analysis. | undefined |
| सिस्टम प्रॉम्प्ट | string | , . | You are a concise, direct assistant. |
| अधिकतम टोकन | integer | Optional maximum number of tokens to generate. | 8192 |
.
Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.Optional public image URL for multimodal analysis.
undefined, .
You are a concise, direct assistant.Optional maximum number of tokens to generate.
8192डेवलपर दस्तावेज़ीकरण
API key पाएँ: अपने Muapi डैशबोर्ड में key बनाएँ।
प्रॉम्प्ट भेजें: POST prompt (साथ में वैकल्पिक system_prompt and max_tokens, अधिकतम 32768) को /api/v1/glm-5-3-flash-abliterated. वैकल्पिक सार्वजनिक image_url दें ताकि प्रॉम्प्ट के साथ इमेज शामिल हो।
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated \
-H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'
GET /api/v1/predictions/{request_id}/result जब तक status हो जाएcompleted, या यहाँ से टोकन लाइव स्ट्रीम करें: /api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream.curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream \
-H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers.", "image_url": "https://example.com/photo.jpg"}'
outputs. उपयोग का बिल वास्तविक टोकन संख्या के आधार पर बनता है।अक्सर पूछा जाता है
GLM 5.3 Flash Abliterated एक fast GLM 5.3 Flash reasoning model और इसमें 1M टोकन का संदर्भ window, image input और टूल-कॉलिंग सहायता, अस्वीकार करने की प्रवृत्ति घटाने के लिए एब्लिटरेशन के साथ संशोधित.
Abliterated या derestricted मॉडल में अस्वीकार करने की प्रवृत्ति घटाने के लिए बदलाव किए जाते हैं। इससे इनकार कम हो सकते हैं, लेकिन पूरी तरह समाप्त नहीं होते और बिना रोक-टोक वाले आउटपुट की गारंटी नहीं मिलती।
बिलिंग प्रति टोकन है: $0.4/M इनपुट टोकन और $1.6/M आउटपुट टोकन। रिक्वेस्ट शुरू होने पर एक छोटी न्यूनतम राशि आरक्षित होती है और बाद में वास्तविक उपयोग के अनुसार समायोजित की जाती है।
हाँ। टोकन लाइव स्ट्रीम करने के लिए `/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated/stream` का Server-Sent Events के साथ उपयोग करें, या async endpoint को पोल करें।
संदर्भ विंडो लगभग 1M टोकन हैं। प्रॉम्प्ट और आउटपुट, दोनों की कुल लंबाई इसमें समानी चाहिए; `max_tokens` की अधिकतम सीमा 32768. इमेज इनपुट के लिए यह इस्तेमाल करें: `image_url`.
नहीं। Abliterated मॉडल के इनकार करने की संभावना कम होती है, लेकिन व्यवहार प्रॉम्प्ट के अनुसार बदलता है और गुणवत्ता मूल मॉडल से अलग हो सकती है। अपने उपयोग के लिए इसका मूल्यांकन करें और लागू कानूनों का पालन करें।