Poderosos modelos bilíngues GLM com pesos modificados para raciocínio aberto e processamento de informações no MuAPI.
GLM 5.3 Flash com comportamiento de rechazo reducido mediante abliteración: razonamiento rápido, de 1 millón de tokens ventana de contexto, and optional entrada de imagen.
The full-size GLM 5.3 com comportamiento de rechazo reducido mediante abliteración: de 1 millón de tokens ventana de contexto, text in and text out.
GLM 4.6 (v5) com recusas reduzidas por eliminação de restrições: contexto de 131K tokens, entrada e saída em texto.
La familia GLM cuenta com uma arquitectura diseñada para sobresalir tanto em tareas de análisis textual como em geração de código.
Envie um prompt, opcionalmente com um system_prompt para definir persona e tom e uma image_url em modelos multimodais, e consulte o texto gerado. Usos típicos incluem escrita criativa, pesquisa de segurança digital e cenários em que recusas padrão bloqueiam fluxos legítimos de trabalho. Modelos abliterated são modelos de linguagem com taxa reduzida de recusa; eles não garantem respostas totalmente irrestritas nem alteram os termos de uso do MuAPI. Você permanece responsável pelo uso das saídas.
Traducción e análisis conceptual em múltiples idiomas com alta fidelidad.
Estructuración clara de deducciones e argumentos analíticos.
Defina um system_prompt para direcionar persona, tom e formato de saída para gerações criativas de baixa recusa.
O faturamento segue a contagem de tokens retornada por chamada. Não há planos de assinatura ou taxas mínimas mensais.
Envie uma image_url para o GLM 5.3 Flash Abliterated.
Recusas reduzidas não significam ausência de regras. A política de uso aceitável do Muapi e as leis aplicáveis continuam vigentes.
| Endpoint | Input | Output | Price | Best For |
|---|---|---|---|---|
| glm-5-3-flash-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Resposta de texto completa (consulte para ver o resultado) | $0.40/M entrada · $1.60/M saída | Razonamiento rápido e económico com entrada de imagen e contexto muito amplio. |
| glm-5-3-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Resposta de texto completa (consulte para ver o resultado) | $2.50/M entrada · $4.50/M saída | Full-size reasoning over very long context |
| glm-4-6-derestricted-v5 | Prompt + system_prompt, max_tokens | Resposta de texto completa (consulte para ver o resultado) | $0.80/M entrada · $3.00/M saída | Raciocínio GLM de porte médio com contexto de 131K tokens |
Facturado por token a partir do uso devuelto em cada llamada; los preços se expresan por millón de tokens de entrada e salida.
Envía uma solicitação JSON com tu clave de API de Muapi, guarda o ID de a solicitação e consulte o endpoint de resultados compartido.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-flash-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Analyze this chart and write a blunt executive summary of the risks.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca glm-5-3-flash-abliterated com uma indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-5-3-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Summarize this 500-page report and flag every unsupported claim.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca glm-5-3-abliterated com uma indicación y, opcionalmente, system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/glm-4-6-derestricted-v5 \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Draft a frank critique of this business plan.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca glm-4-6-derestricted-v5 com uma indicación y, opcionalmente, system_prompt.
curl https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/REQUEST_ID/result \ -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" # Poll until status is completed, then read the generated text from outputs.
Consulta o endpoint de resultados compartido hasta que a tarea se complete, luego lee o texto generado em outputs.
Sí, admite geração estructurada de esquemas JSON com total fiabilidad.
GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated e GLM 4.6 Derestricted v5. Cada um possui seu próprio endpoint dedicado com o identificador do modelo na URL.
O faturamento é por token, debitado após cada chamada a partir da contagem retornada pelo modelo. As tarifas começam em $0.40 por milhão de tokens de entrada; consulte a tabela de preços para todos os modelos.
Não. Recusas reduzidas não significam saídas totalmente irrestritas, e as políticas de segurança de cada modelo continuam vigentes.
Sim no GLM 5.3 Flash Abliterated: adicione uma image_url ao lado do seu prompt. As versões completas GLM 5.3 e GLM 4.6 são apenas de texto.
POST para /api/v1/<model-name> retorna um request_id. Consulte /api/v1/predictions/<request_id>/result até que o status seja completed.
Sim. Os 3 modelos desta página oferecem suporte a chamadas de ferramentas: GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated e GLM 4.6 Derestricted v5. No Claude Code, defina ANTHROPIC_BASE_URL como https://api.muapi.ai/anthropic e ANTHROPIC_AUTH_TOKEN como a sua chave de API da Muapi e, em seguida, inicie com claude --model glm-5-3-flash-abliterated (defina também ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL e ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL com o mesmo id). O Codex CLI também funciona: adicione um provedor de modelos com base_url https://api.muapi.ai/openai/v1 e defina model com o mesmo id. A qualidade varia conforme o modelo e modelos menores podem pular etapas em tarefas com vários arquivos; não há cache de prompt, então cada turno é cobrado pela conversa inteira até ali; e cada resposta é limitada a 16,384 tokens. Guia de configuração: /pt/docs/ai-agent-install-chat-agents.
Crea uma clave de API de Muapi e llama a todos os modelos de esta página com uma solicitação REST estándar.