Fournisseur d'API GLM 4.1V 9B Thinking : tout ce qu'il faut savoir

La sortie de GLM 4.1V 9B marque un tournant dans l’évolution de l’intelligence artificielle. En tant que premier modèle vision-langage (VL) doté de véritables capacités de raisonnement, GLM 4.1V 9B va bien au-delà de la simple reconnaissance d’images ou du sous-titrage. Il est capable d’analyser des scènes visuelles, d’interpréter des relations complexes et d’en déduire logiquement le contexte – comblant ainsi le fossé entre perception et compréhension.

Grâce à son API accessible, vous pouvez rapidement expérimenter par vous-même les puissantes capacités de raisonnement du modèle. Mais avec plusieurs fournisseurs d’API et options d’intégration disponibles, comment choisir la meilleure façon de démarrer ? À quoi faut-il être attentif lors de l’évaluation des fournisseurs ? Cet article répondra à ces questions et vous aidera à prendre une décision éclairée, afin de libérer tout le potentiel de GLM 4.1V 9B en toute confiance.

Pourquoi GLM 4.1V 9B est-il célèbre ?

Capacité de raisonnement de GLM 4.1V 9B

Prompt : Veuillez décrire cette vidéo en détail.
Réponse du modèle :
thinking Très bien, analysons la vidéo étape par étape. Tout d’abord, observons la scène : deux personnes interagissent dans une pièce avec des rideaux blancs. Le cadre est intérieur, probablement un espace de vie ou une chambre.
Premier personnage (assis) : porte une chemise bleu foncé avec des rayures vertes et jaunes. Il tient ce qui ressemble à un vêtement (peut-être une tenue de bébé) et une aiguille, il est donc probablement en train de coudre ou de repriser. Sa posture suggère qu’il est concentré sur sa tâche.
Second personnage (debout derrière) : porte un pull bleu sarcelle. Il a les mains sur les épaules et le dos du personnage assis, un geste de soutien – peut-être pour guider ou réconforter. Son langage corporel indique une proximité et une attention. Maintenant, suivons l’interaction dans le temps : - Premières images : les deux sont concentrés ; la personne debout a les mains sur les épaules, la personne assise coud. Au fil des images, la personne debout ajuste la position de ses mains (de l’épaule à la tête), montrant de l’affection (comme toucher les cheveux). La personne assise jette parfois un coup d’œil, indiquant une communication. - Expressions : la personne assise semble engagée dans une conversation, expliquant peut-être quelque chose à propos de la couture. La personne debout écoute attentivement, puis sourit, suggérant un échange positif. Objets : sur la table, il y a un sac à carreaux et quelques objets colorés, renforçant l’ambiance domestique. L’éclairage est doux, venant des rideaux, créant une atmosphère chaleureuse. Ambiance générale : intime, attentionnée, collaborative. L’interaction suggère une relation proche, peut-être familiale (comme parent-enfant ou partenaires romantiques) partageant un moment tranquille en faisant une activité artisanale. Il faut s’assurer que tous les détails sont couverts : actions des personnages, expressions, environnement, objets et ton général. réponse La vidéo montre une scène intime en intérieur mettant en scène deux personnes engagées dans un moment collaboratif autour d’une activité artisanale. Dans une pièce aux rideaux blancs créant une atmosphère chaleureuse et domestique, une personne est assise, concentrée à coudre un vêtement (peut-être une tenue de bébé) dans une chemise rayée sombre. L’autre, debout derrière dans un pull bleu sarcelle, offre son soutien – commençant par les mains sur les épaules, puis se déplaçant doucement vers la tête de la personne assise, montrant de l’attention. Ils communiquent par des regards et de l’écoute, la personne debout souriant positivement. Un sac à carreaux et des objets colorés sur la table renforcent l’ambiance cosy, familiale ou romantique, aboutissant à une interaction intime et attentionnée.

Évaluation :

• Observation exhaustive des détails : il décrit minutieusement les vêtements des personnages (comme la chemise bleu foncé rayée de la personne assise, le pull bleu sarcelle de la personne debout), les actions (passage des mains sur les épaules à la tête, couture, etc.), les expressions (l’attitude communicative de la personne assise, le sourire de la personne debout après avoir écouté) et l’environnement (rideaux blancs, objets sur la table, etc.), construisant ainsi une scène riche.
• Logique cohérente : il raisonne de manière organisée en suivant les étapes d’observation de la scène, d’analyse des personnages, de suivi de l’interaction (changements d’actions au fil des images) et de synthèse des objets et de l’ambiance. Il déduit les relations à partir des comportements (comme la relation intime pouvant être familiale ou romantique), avec une chaîne logique complète.
• Interprétation raisonnable des émotions et des relations : en se basant sur les actions (placement des mains, communication et interaction) et l’environnement (éclairage chaleureux, objets domestiques), il interprète avec précision l’atmosphère d’intimité, d’attention et de collaboration, ainsi que les relations possibles entre les personnages, ce qui correspond à la tonalité émotionnelle de la scène.

Comment évaluer les fournisseurs d’API IA : les 5 indicateurs clés

1. Longueur du contexte

Le nombre maximal de jetons (tokens) que le modèle peut traiter en une seule requête.
Une longueur de contexte plus élevée permet au modèle de traiter des textes plus longs ou des conversations plus complexes en une seule interaction.

2. Coût des jetons

Le prix facturé par million de jetons d’entrée et de sortie traités.
Le coût des jetons affecte directement la dépense totale d’utilisation, en particulier pour les applications à grande échelle ou à haute fréquence.

3. Latence

Le temps entre l’envoi d’une requête et la réception de la première réponse, généralement mesuré en millisecondes ou en secondes.
Une latence plus faible offre une expérience utilisateur plus fluide, en particulier pour les applications en temps réel ou interactives.

4. Débit

Le nombre de requêtes que l’API peut traiter par seconde.
Un débit élevé permet à l’API de servir davantage d’utilisateurs ou de tâches simultanément, ce qui est important pour les applications à forte concurrence.

5. Capacité d’intégration

La compatibilité et la facilité d’intégration de l’API avec diverses applications, frameworks et environnements de développement.
Une forte capacité d’intégration se traduit souvent par la disponibilité de SDK, d’une documentation complète, d’exemples de code et de la prise en charge des langages de programmation ou plateformes populaires.

Fournisseur d’API pour GLM 4.1V 9B Thinking

Selon OpenRouter, GLM‑4.1V 9B Thinking n’est actuellement proposé que par Novita AI. Cependant, nos recherches indiquent qu’il existe également d’autres fournisseurs d’API. Nous les comparerons en détail ensuite.

1.Novita AI

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA grâce à notre API simple, tout en fournissant également le GPU cloud abordable et fiable pour construire et passer à l’échelle.

Pourquoi choisir Novita AI ?

1. Efficacité de développement

• Modèles multimodaux intégrés : Des modèles avancés comme DeepSeek V3, DeepSeek R1 et LLaMA 3.3 70B sont déjà intégrés et disponibles pour une utilisation immédiate – aucune configuration supplémentaire n’est requise.
• Déploiement simplifié : Les développeurs peuvent lancer des modèles d’IA rapidement et facilement, sans avoir besoin d’une équipe IA spécialisée ni de procédures complexes.

2. Avantage en termes de coût

• Optimisation propriétaire : Des technologies d’optimisation uniques réduisent les coûts d’inférence de 30 % à 50 % par rapport aux principaux fournisseurs, rendant l’IA plus abordable.

Comment accéder à GLM 4.1V 9B Thinking via l’API Novita ?

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Essayez GLM 4.1V9B maintenant !

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Débutez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. Entrez dans la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)

model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

2.SiliconFlow

SiliconFlow en tant que fournisseur d’API offre plusieurs avantages clés :

• Vitesse : Inférence extrêmement rapide pour les modèles linguistiques et multimodaux.
• Flexibilité : Options de déploiement serverless, dédié ou personnalisé – exécutez vos modèles à votre manière.
• Efficacité : Haut débit, faible latence et tarification rentable.
• Confidentialité : Aucune donnée n’est jamais stockée ; vos modèles et données restent privés.
• Prêt pour les développeurs : Livré avec SDK, observabilité et mise à l’échelle facile dès le départ.
• Simplicité : Une seule API pour tous les modèles, entièrement compatible avec les normes OpenAI.

Ces avantages mettent l’accent sur la vitesse, la fiabilité, la confidentialité et les fonctionnalités adaptées aux développeurs – répondant à ce qui importe le plus aux développeurs.

Guide API Python

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
    "stream": False,
    "max_tokens": 512,
    "enable_thinking": True,
    "thinking_budget": 4096,
    "min_p": 0.05,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 50,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "n": 1,
    "stop": [],
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "image_url": {
                        "detail": "auto",
                        "url": "data:image/png;base64,XXX"
                    },
                    "type": "image_url"
                }
            ]
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

Prix de l’API GLM 4.1V 9B Thinking

Novita AI

• Prix d’entrée : 0,035 $ / million de jetons
• Prix de sortie : 0,138 $ / million de jetons

Silicon Flow

• Prix d’entrée : 0,035 $ / million de jetons
• Prix de sortie : 0,14 $ / million de jetons

Ces prix montrent que Novita AI et Silicon Flow facturent exactement le même tarif pour les jetons d’entrée, tandis que le prix des jetons de sortie est presque identique, avec seulement une légère différence – 0,138 $ par million de jetons pour Novita AI et 0,14 $ par million de jetons pour Silicon Flow. Cela permet de comparer facilement les coûts entre fournisseurs et de choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins.

Accès à l’API GLM 4.1V 9B Thinking sur Hugging Face

Novita AI est ravie de rejoindre le Hub Hugging Face en tant que fournisseur d’inférence serverless. Cette intégration permet un accès direct à l’API via Hugging Face, apportant de puissantes capacités d’inférence aux pages de modèles du Hub.

Novita propose également les intégrations suivantes :

• Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI avec des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify et Langflow grâce à des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.
• API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans effort avec des outils comme Cline et Cursor, conçus pour la norme API OpenAI.

Accès à l’API GLM 4.1V 9B Thinking en niveau gratuit

Novita AI permet aux utilisateurs d’essayer gratuitement les modèles directement dans le bac à sable API (API Playground), permettant une expérimentation pratique immédiate de leurs capacités.

API GLM 4.1V 9B avec SDK

Construisez des systèmes multi-agents avancés en intégrant Novita AI avec le SDK OpenAI Agents :

Appel de fonctions : Vous pouvez vérifier si chaque modèle prend en charge l’appel de fonctions directement sur la page de la console. Si un modèle ne prend pas en charge cette fonctionnalité, vous pouvez toujours implémenter l’appel de fonctions en suivant notre tutoriel et en intégrant Novita AI avec LangChain.

Plug-and-play : Utilisez les LLM de Novita AI dans n’importe quel workflow OpenAI Agents.

Prend en charge les transferts, le routage et l’utilisation d’outils : Concevez des agents capables de déléguer, de trier ou d’exécuter des fonctions, le tout propulsé par les modèles de Novita AI.

GLM 4.1V 9B établit une nouvelle référence pour l’IA en introduisant un véritable raisonnement dans les modèles vision-langage. Sa capacité à observer, analyser et déduire des relations à partir d’images et de textes permet des interactions plus naturelles, perspicaces et humaines. Avec des API accessibles, des SDK adaptés aux développeurs et la prise en charge des frameworks d’agents populaires, GLM 4.1V 9B permet aux utilisateurs et aux organisations de construire des solutions IA avancées qui comprennent le monde de manière plus riche et nuancée. Commencez dès aujourd’hui à explorer ses capacités dans le bac à sable API gratuit de Novita AI.

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce qui rend GLM 4.1V 9B unique parmi les modèles VL ?

GLM 4.1V 9B est le premier modèle VL à démontrer un raisonnement avancé. Il ne se contente pas de décrire ce qu’il voit, il analyse également les relations, déduit les émotions et les intentions, et construit des explications logiques sur des scènes complexes.

Comment puis-je tester la capacité de raisonnement de GLM 4.1V 9B ?

Visitez le bac à sable API (API Playground) de Novita AI, où vous pouvez utiliser GLM 4.1V 9B gratuitement. Connectez-vous simplement, sélectionnez le modèle et saisissez vos prompts – comme des descriptions détaillées de vidéos ou d’images – pour expérimenter son raisonnement analytique étape par étape.

Quels types de tâches de raisonnement GLM 4.1V 9B peut-il effectuer ?

Le modèle excelle dans des tâches telles que la réponse à des questions visuelles, l’analyse de scènes, l’inférence de relations et la génération d’explications détaillées et logiquement structurées qui reflètent à la fois les signaux visuels et textuels.

Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui donne vie à vos ambitions en IA. API intégrées, serverless, instance GPU – les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et faites de votre vision IA une réalité.

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