GLM Abliterated API предоставляет вам программный доступ к GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated и GLM 4.6 Derestricted v5 через один ключ API Muapi. Каждая конечная точка принимает одно и то же тело запроса: приглашение, необязательный system_prompt, max_tokens и image_url на моделях с поддержкой машинного зрения.Упраздненные модели — это языковые модели, модифицированные для уменьшения встроенного поведения отказа. Удаление и связанные с ним методы (удаление, снятие ограничений) снижают частоту отклонения запроса моделью; они не гарантируют неограниченный вывод, не снимают все ограничения и не изменяют политику допустимого использования Muapi. Вы продолжаете нести ответственность за то, как вы используете выходные данные.
GLM 5.3 Flash с уменьшенным поведением при отказе за счет удаления: быстрое рассуждение, контекстное окно с токенами 1M и дополнительный ввод изображений.
Полноразмерная версия GLM 5.3 с уменьшенным поведением при отказе за счет удаления: контекстное окно размером 1 М токен, ввод и вывод текста.
GLM 4.6 (v5) с уменьшенным поведением при отказе за счет снятия ограничений: контекстное окно на 131 000 токенов, ввод и вывод текста.
На этой странице описаны GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated и GLM 4.6 Derestricted v5 на Muapi. GLM 5.3 Flash с уменьшенным поведением при отказе за счет удаления: быстрое рассуждение, контекстное окно с токенами 1M и дополнительный ввод изображений. Полноразмерная версия GLM 5.3 с уменьшенным поведением при отказе за счет удаления: контекстное окно размером 1 М токен, ввод и вывод текста. GLM 4.6 (v5) с уменьшенным поведением при отказе за счет снятия ограничений: контекстное окно на 131 000 токенов, ввод и вывод текста.
Отправьте запрос, при необходимости с помощью system_prompt для установки персоны и тона, а также image_url для моделей с поддержкой машинного зрения, и опросите сгенерированный текст. Типичное использование включает творческое письмо, исследования в красной команде и безопасности, оценку немодифицированной базовой модели и приложения, в которых отказы базовой модели мешают законной работе. Упраздненные модели — это языковые модели, модифицированные для уменьшения встроенного поведения отказа. Удаление и связанные с ним методы (удаление, снятие ограничений) снижают частоту отклонения запроса моделью; они не гарантируют неограниченный вывод, не снимают все ограничения и не изменяют политику допустимого использования Muapi. Вы продолжаете нести ответственность за то, как вы используете выходные данные.
Каждая конечная точка принимает одно и то же тело запроса и возвращает текст через конечную точку общего результата, поэтому переключение модели происходит в одну строку.
Аблитерация и связанные с ней методы снижают частоту отклонения запроса моделью. Поведение зависит от модели и приглашения и не является гарантией.
Установите system_prompt, чтобы управлять характером, тоном и форматом вывода для творческой, аналитической или оценочной работы.
Выставление счетов следует за подсчетом токенов при каждом возврате вызова. Нет подписки и нет модели хостинга, которой нужно управлять.
Передайте image_url в GLM 5.3 Flash Abliterated.
Снижение количества отказов не означает отсутствие правил. Политика допустимого использования Muapi и применимое законодательство по-прежнему применяются к тому, что вы создаете.
| Конечная точка | Вход | Выход | Цена | Лучшее для |
|---|---|---|---|---|
Оплата производится за каждый токен за использование каждого обратного вызова; цены указаны за миллион входных и выходных токенов.
Отправьте запрос JSON с вашим ключом API Muapi, сохраните идентификатор запроса и опросите конечную точку общего результата.
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"}Вызовите glm-5-3-flash-abliterated с приглашением и необязательными system_prompt, 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"}Вызовите glm-5-3-abliterated с приглашением и необязательным 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"}Вызовите glm-4-6-derestricted-v5 с приглашением и необязательным system_prompt.
Опрашивайте конечную точку общего результата, пока задача не будет завершена, а затем прочитайте сгенерированный текст из выходных данных.
Упраздненная языковая модель — это модель, поведение отказа которой было уменьшено за счет редактирования внутреннего направления, вызывающего отказы, обычно без переобучения с нуля. Родственные термины, такие как «стертое» и «освобожденное от ограничений», описывают аналогичные методы. В результате количество запросов отклоняется меньше, чем у исходной модели, но это не является гарантией, и качество может отличаться от базовой модели.
GLM 5.3 Flash Abliterated, GLM 5.3 Abliterated и GLM 4.6 Derestricted v5. Каждый из них представляет собой отдельную конечную точку со своим собственным названием модели в URL-адресе.
Оплата производится за токен и вычитается после каждого вызова из подсчетов, возвращаемых моделью. Ставки начинаются с 0,40 доллара США за миллион входных токенов; см. таблицу цен для каждой модели.
Нет. Сокращение количества отказов не означает неограниченного объема производства, и знание и качество каждой модели по-прежнему определяют ответ. Вы несете ответственность за то, как вы используете выходные данные, и запросы, нарушающие политику допустимого использования Muapi или закон, не допускаются.
Да, в GLM 5.3 Flash Abliterated: добавьте image_url рядом с приглашением. Остальные только текстовые.
POST для /api/v1/<имя-модели> возвращает request_id. Опрашивайте /api/v1/predictions/{request_id}/result до тех пор, пока статус не будет завершен, затем прочитайте текст из выходных данных.
Создайте один ключ API Muapi и вызывайте каждую модель на этой странице с помощью простого запроса REST.