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GLM 4.6 Derestricted v5: AI 대형 언어 모델

하나의 API로 GLM 4.6 Derestricted v5 호출하세요. 131K 토큰 컨텍스트, 스트리밍, 토큰당 요금을 지원합니다. Muapi 플레이그라운드에서 무료로 사용해 보세요. GLM 4.6 Derestricted v5가 a derestricted GLM 4.6 reasoning model with a 131K 토큰입니다., modified에 reduce refusal behavior. Muapi는 비동기 폴링과 Server-Sent Events 스트리밍을 지원하는 단일 REST 엔드포인트를 제공합니다. GPU를 직접 호스팅하지 않고도 채팅 앱, 에이전트, 워크플로에 통합할 수 있습니다. It가 best suited에 long-context reasoning and 일반 채팅. Pricing가 pay-per-token at $0.8/M 입력 토큰, $3/M 출력 토큰이며 구독료는 없습니다. 관련 모델: GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated.전체 모델 목록은 다음 페이지에서 확인하세요: GLM Abliterated API 페이지 또는 abliterated LLM API hub; related families: Gemma Abliterated API. 'Abliterated' and 'derestricted' describe modifications that reduce the model's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted output, and you remain responsible for complying with applicable laws and the Muapi terms of use.

대화형 모델 제어

하나의 API로 GLM 4.6 Derestricted v5 호출하세요. 131K 토큰 컨텍스트, 스트리밍, 토큰당 요금을 지원합니다. Muapi 플레이그라운드에서 무료로 사용해 보세요.

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개요

이 모델 정보

GLM 4.6 Derestricted v5가 a derestricted GLM 4.6 reasoning model with a 131K 토큰입니다., modified에 reduce refusal behavior. Muapi는 비동기 폴링과 Server-Sent Events 스트리밍을 지원하는 단일 REST 엔드포인트를 제공합니다. GPU를 직접 호스팅하지 않고도 채팅 앱, 에이전트, 워크플로에 통합할 수 있습니다. It가 best suited에 long-context reasoning and 일반 채팅. Pricing가 pay-per-token at $0.8/M 입력 토큰, $3/M 출력 토큰이며 구독료는 없습니다. 관련 모델: GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated.전체 모델 목록은 다음 페이지에서 확인하세요: GLM Abliterated API 페이지 또는 abliterated LLM API hub; related families: Gemma Abliterated API. 'Abliterated' and 'derestricted' describe modifications that reduce the model's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted output, and you remain responsible for complying with applicable laws and the Muapi terms of use.

1채팅 및 어시스턴트: 다음 모델로 대화형 앱을 구축하세요: GLM 4.6 Derestricted v5(긴 컨텍스트 추론 및 일반 채팅에 적합).
2거부율이 낮은 모델 실험: Muapi 사용 정책을 준수하면서 자체 평가에서 기본 모델과 거부 동작을 비교하세요.
3에이전트 및 워크플로: Muapi 워크플로 노드와 다음 허브 예제에서 모델을 호출하세요: [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api) 허브 예제.
💰

가격 및 가치

비용 분석

muapiapp$0.8/M input tokens and $3/M output tokens

토큰별 과금이며 실제 사용량을 기준으로 청구합니다 소액의 최소 금액을 사전 예약합니다

Fal.ai제공되지 않음

GLM 4.6 Derestricted v5가 not offered as a hosted endpoint.

Replicate제공되지 않음

GLM 4.6 Derestricted v5가 not offered as a hosted endpoint.

** 경쟁업체 가격은 유사한 모델 아키텍처 및 사용 계층을 기준으로 추정됩니다.

⚙️

기술적인 세부사항

구성 스키마

프롬프트string

.

기본값Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
시스템 프롬프트string

, .

기본값You are a concise, direct assistant.
최대 토큰integer

Optional maximum number of tokens to generate.

기본값8192
📖

구현 가이드

개발자 문서

GLM 4.6 Derestricted v5 API

  1. API 키 발급: Muapi 대시보드에서 키를 만드세요.

  2. 프롬프트 전송: prompt (plus optional system_prompt and max_tokens, up에 32768)에 /api/v1/glm-4-6-derestricted-v5.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-4-6-derestricted-v5 \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. 폴링 또는 스트리밍: GET /api/v1/predictions/{request_id}/result까지 status가 completed하거나, 다음 경로에서 토큰을 실시간 스트리밍하세요: /api/v1/glm-4-6-derestricted-v5/stream.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-4-6-derestricted-v5/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
  1. Read the result: The generated text가 returned in outputs. Usage가 billed on actual token counts.
❓

일반적인 질문

자주 묻는 질문

What가 GLM 4.6 Derestricted v5?

GLM 4.6 Derestricted v5가 a derestricted GLM 4.6 reasoning model with a 131K 토큰입니다., modified에 reduce refusal behavior.

abliterated란 무엇인가요?

Abliterated 또는 derestricted models are modified에 reduce refusal behavior. This lowers, but does not eliminate, refusals and does not guarantee unrestricted output.

How가 GLM 4.6 Derestricted v5

Billing가 per token: $0.8/M 입력 토큰, $3/M 출력 토큰. A small minimum가 reserved when the request starts and reconciled에 actual usage.

은 스트리밍을 지원하나요?GLM 4.6 Derestricted v5

예. 다음 경로에서 Server-Sent Events로 토큰을 실시간 스트리밍하거나, `/api/v1/glm-4-6-derestricted-v5/stream`비동기 엔드포인트를 폴링할 수 있습니다.

What가 the 컨텍스트 길이?

The 컨텍스트 길이가 about 131K토큰입니다. 프롬프트와 출력의 합이 이 길이를 넘지 않아야 합니다. `max_tokens`가 capped at 32768. 엔드포인트는 텍스트 입력만 받습니다.

Is output guaranteed에 be unrestricted?

No. Abliterated 모델 are less likely에 refuse, but behavior varies by prompt and quality can differ from the base model. Evaluate it for your use case and follow applicable laws.