GLM 4.1V 9B のリリースは、人工知能の進化における重要な瞬間を示します。真の推論能力を備えた世界初の視覚言語 (VL) モデルとして、GLM 4.1V 9B は単純な画像認識やキャプション作成を超えます。視覚シーンを分析し、複雑な関係を解釈し、コンテキストを論理的に推論することで、知覚と理解の間のギャップを埋めます。
アクセス可能な API を使用すると、モデルの強力な推論能力をすぐに体験できます。しかし、利用可能な API プロバイダーや統合オプションが複数ある中で、どのように最適な始め方を選べばよいのでしょうか？プロバイダーを評価する際に何を確認すべきでしょうか？この記事では、これらの質問に答え、情報に基づいた決定を下せるようサポートします。自信を持って GLM 4.1V 9B の可能性を最大限に引き出しましょう。
GLM 4.1V 9B が有名な理由は？
GLM 4.1V 9B の推論能力
プロンプト: このビデオを詳細に説明してください。
モデルの応答:
thinking わかりました。このビデオを段階的に分析しましょう。まず、シーンを観察します。白いカーテンのある部屋で、2人の人物が交流しています。設定は室内で、リビングルームか寝室のようです。
最初の人物（座っている）: 濃い青色のシャツに緑と黄色のストライプを着ています。手に衣服（おそらくベビー服）と針を持っているので、縫い物や繕い物をしている可能性があります。姿勢から、その作業に集中していることがわかります。
2番目の人物（後ろに立っている）: ティール色のセーターを着ています。座っている人の肩と背中に手を置いており、サポートのジェスチャーを示しています。おそらく指導や慰めをしているのでしょう。ボディランゲージは親密さと気遣いを示しています。では、時間の経過に伴う相互作用を追跡します。 - 最初のフレーム: 両者とも集中しています。立っている人は肩に手を置き、座っている人は縫い物をしています。フレームが進むにつれて、立っている人は手の位置を（肩から頭へ）調整し、愛情（髪に触れるなど）を示します。座っている人は時々彼らをちらりと見て、コミュニケーションを示しています。 - 表情: 座っている人は会話に夢中で、縫い物について何か説明しているように見えます。立っている人は注意深く聞き、その後微笑み、肯定的なやりとりを示しています。物品: テーブルの上にはバッグ（チェック柄）とカラフルなアイテムがあり、家庭的な雰囲気を醸し出しています。カーテンからの照明は柔らかく、温かい雰囲気を作り出しています。全体的なムード: 親密で、思いやりがあり、協力的です。この相互作用は、親しい関係（親子やロマンチックなパートナーなど）を示しており、クラフト活動をしながら静かなひとときを共有していることを示しています。すべての詳細（キャラクターの行動、表情、環境、物品、全体的なトーン）がカバーされていることを確認します。 responseこのビデオは、クラフト活動に従事する2人の個人が協力的な瞬間を共有する、親密な室内のシーンを描いています。白いカーテンが温かい家庭的な雰囲気を作り出す部屋で、一人の人物が濃い色のストライプのシャツを着て、衣服（おそらくベビー服）の縫い物に集中して座っています。もう一人は、後ろに立ち、ティール色のセーターを着てサポートを提供しています。最初は肩に手を置き、その後優しく座っている人の頭に手を動かし、気遣いを示しています。二人は視線や聞くことを通じてコミュニケーションをとり、立っている人物は肯定的に微笑みます。チェック柄のバッグやカラフルなテーブルアイテムが、居心地の良い家族的またはロマンチックな雰囲気を高め、結果として親密で思いやりのある相互作用になっています。
評価:
- 詳細の包括的な観察: キャラクターの服装（座っている人の濃い青のストライプシャツ、立っている人のティール色のセーターなど）、行動（手を肩から頭へ移動させる変化、縫い動作など）、表情（座っている人のコミュニケーション態度、立っている人の聞いた後の微笑み）、環境（白いカーテン、テーブル上のアイテムなど）を細かく記述し、豊かなシーンを構築しています。
- 一貫した論理: シーンの観察、キャラクター分析、インタラクションの追跡（フレームの進行に伴う行動の変化）、アイテムと雰囲気の要約というステップに従って、整理された方法で推論しています。行動（親密な関係は家族やロマンチックなパートナーである可能性）から関係性を推論し、論理の連鎖が完全です。
- 感情と関係の合理的な解釈: 行動（手の配置、コミュニケーションとインタラクション）と環境（温かい照明、家庭用品）に基づいて、親密さ、思いやり、協力の雰囲気、および可能性のあるキャラクター関係を正確に解釈しており、シーンが提示する感情的なトーンに適合しています。
AI API プロバイダーを評価する方法：5つの主要指標
1. コンテキスト長
モデルが1回のリクエストで処理できる最大トークン数。
コンテキスト長が長いほど、モデルはより長いテキストや複雑な会話を一度のやり取りで処理できるようになります。
2. トークンコスト
処理される百万トークンあたりの入力および出力トークンに課金される価格。
トークンコストは、特に大規模または高頻度のアプリケーションにおいて、全体的な使用コストに直接影響します。
3. レイテンシ
リクエスト送信から最初の応答受信までの時間で、通常はミリ秒または秒で測定されます。
レイテンシが低いほど、特にリアルタイムまたはインタラクティブなアプリケーションにおいて、よりスムーズなユーザー体験が得られます。
4. スループット
API が1秒間に処理できるリクエスト数。
スループットが高いと、API は同時により多くのユーザーやタスクにサービスを提供でき、高い同時実行性が求められるアプリケーションにとって重要です。
5. 統合機能
API のさまざまなアプリケーション、フレームワーク、開発環境との互換性と統合の容易さ。
強力な統合機能は、SDK の提供、包括的なドキュメント、コードサンプル、一般的なプログラミング言語やプラットフォームのサポートなどに表れます。
GLM 4.1V 9B Thinking の API プロバイダー
OpenRouter によると、GLM‑4.1V 9B Thinking は現在 Novita AI のみが提供しています。ただし、当社の調査では他にも API プロバイダーが存在することが示されています。次にそれらを詳しく比較します。
1. Novita AI
Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできるようにすると同時に、ビルドとスケーリングのための手頃な価格で信頼性の高い GPU クラウドを提供する AI クラウドプラットフォームです。
Novita AI を選ぶべき理由は？
1. 開発効率
- 組み込みマルチモーダルモデル: DeepSeek V3、DeepSeek R1、LLaMA 3.3 70B などの高度なモデルがすでに統合され、すぐに使用可能です（追加設定不要）。
- 合理化されたデプロイ: 開発者は、専門の AI チームや複雑な手順を必要とせずに、簡単かつ迅速に AI モデルを起動できます。
2. コスト優位性
- 独自の最適化: 独自の最適化技術により、主要プロバイダーと比較して推論コストを 30%〜50% 削減し、AI をより手頃な価格にします。
Novita API 経由で GLM 4.1V 9B Thinking にアクセスする方法は？
ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ 2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3: 無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始します。
ステップ 4: API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像の指示に従って API キーをコピーできます。
ステップ 5: API をインストール
使用するプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット完了 API を使用した例です。
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 は API プロバイダーとして、いくつかの重要な利点を提供します:
- 速度: 言語モデルとマルチモーダルモデルの両方で非常に高速な推論。
- 柔軟性: サーバーレス、専用、カスタムデプロイメントのオプション — 自分好みの方法でモデルを実行。
- 効率性: 高スループット、低レイテンシ、コスト効率の良い料金設定。
- プライバシー: データが保存されることは決してありません。モデルとデータはプライベートのままです。
- 開発者対応: SDK、可観測性、拡張性が標準で付属。
- シンプルさ: すべてのモデルに対して単一の API で、OpenAI 標準と完全互換。
これらの利点は、速度、信頼性、プライバシー、開発者にとっての使いやすさに焦点を当てており、開発者が最も重視する点に対応しています。
API Python ガイド
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)
GLM 4.1V 9B Thinking の API 価格
Novita AI
- 入力価格: 100万トークンあたり $0.035
- 出力価格: 100万トークンあたり $0.138
Silicon Flow
- 入力価格: 100万トークンあたり $0.035
- 出力価格: 100万トークンあたり $0.14
これらの価格は、Novita AI と Silicon Flow の両方が入力トークンにまったく同じレートを請求し、出力トークンの価格がほぼ同一（Novita AI は 100万トークンあたり $0.138、Silicon Flow は 100万トークンあたり $0.14）でわずかな差しかないことを示しています。これにより、プロバイダー間のコストを簡単に比較し、要件に最も適合するものを選択できます。
Hugging Face での GLM 4.1V 9B Thinking API アクセス
Novita AI は、サーバーレス推論プロバイダーとして Hugging Face Hub に参加できることを嬉しく思います。この統合により、Hugging Face を介した直接 API アクセスが可能になり、Hub モデルページに強力な推論機能がもたらされます。
Novita は以下の統合も提供しています:
- エージェントおよびオーケストレーションフレームワーク: Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow などのパートナープラットフォームと、公式コネクタおよびステップバイステップの統合ガイドを通じて簡単に接続できます。
- OpenAI 互換 API: Cline や Cursor などの OpenAI API 標準向けに設計されたツールとの、手間のかからない移行と統合を楽しめます。
無料枠での GLM 4.1V 9B Thinking API アクセス
Novita AI では、API Playground でモデルを無料で直接試すことができ、その機能をすぐに実践的に体験できます。
SDK を使用した GLM 4.1V 9B API
Novita AI と OpenAI Agents SDK を統合して、高度なマルチエージェントシステムを構築します:
関数呼び出し: 各モデルが関数呼び出しをサポートしているかどうかは、コンソールページで直接確認できます。モデルがこの機能をサポートしていない場合でも、チュートリアルに従い、Novita AI と LangChain を統合することで関数呼び出しを実装できます。
プラグアンドプレイ: 任意の OpenAI Agents ワークフローで Novita AI の LLM を使用します。
ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート: 委任、トリアージ、関数実行が可能なエージェントを設計できます。すべて Novita AI のモデルを搭載。
GLM 4.1V 9B は、視覚言語モデルに真の推論を導入することで、AI の新たなベンチマークを設定します。画像とテキストの両方から関係性を観察、分析、推論する能力により、より自然で洞察に富み、人間らしいインタラクションが可能になります。アクセスしやすい API、開発者に優しい SDK、人気のエージェントフレームワークのサポートにより、GLM 4.1V 9B はユーザーと組織が世界をより豊かで微妙に理解する高度な AI ソリューションを構築できるようにします。今すぐ Novita AI の無料 API Playground でその機能を探索し始めましょう。
よくある質問
GLM 4.1V 9B が VL モデルの中でユニークな理由は何ですか？
GLM 4.1V 9B は、高度な推論を示す最初の VL モデルです。見たものを説明するだけでなく、関係性を分析し、感情や意図を推測し、複雑なシーンに関する論理的な説明を構築します。
GLM 4.1V 9B の推論能力を試すにはどうすればよいですか？
Novita AI API Playground にアクセスすると、GLM 4.1V 9B を無料で使用できます。ログインしてモデルを選択し、詳細なビデオや画像の説明などのプロンプトを入力するだけで、そのステップバイステップの分析推論を体験できます。
GLM 4.1V 9B はどのような種類の推論タスクを実行できますか？
このモデルは、視覚的な質問応答、シーン分析、関係性推論、視覚とテキストの両方の手がかりを反映した詳細で論理的に構造化された説明の生成などのタスクに優れています。
Novita AI は、AI の野心を強化するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンス — 必要なコスト効率の高いツール。インフラストラクチャを排除し、無料で開始し、AI のビジョンを現実にしましょう。
