GLM 4.1V 9B Thinking API Provider: всё, что нужно знать

Релиз GLM 4.1V 9B стал поворотным моментом в эволюции искусственного интеллекта. Будучи первой в мире визуально-языковой (VL) моделью с подлинными способностями к рассуждению, GLM 4.1V 9B выходит за рамки простого распознавания изображений или создания подписей. Она может анализировать визуальные сцены, интерпретировать сложные взаимосвязи и логически выводить контекст — устраняя разрыв между восприятием и пониманием.

Благодаря доступному API вы можете быстро лично оценить мощные возможности рассуждения модели. Но с несколькими API-провайдерами и вариантами интеграции, как выбрать лучший способ начать работу? На что обращать внимание при оценке провайдеров? Эта статья ответит на эти вопросы и поможет вам принять обоснованное решение, чтобы уверенно раскрыть весь потенциал GLM 4.1V 9B.

Почему GLM 4.1V 9B так известна?

Рассуждения GLM 4.1V 9B

Prompt: Пожалуйста, подробно опишите это видео.
Ответ модели:
thinking Понял, давайте проанализируем видео шаг за шагом. Сначала наблюдаем сцену: два человека взаимодействуют в комнате с белыми шторами. Обстановка indoor, вероятно, жилая комната или спальня.
Первый персонаж (сидящий): одет в темно-синюю рубашку с зелеными и желтыми полосками. Он держит что-то похожее на предмет одежды (возможно, детский комбинезон) и иглу, значит, он, возможно, шьет или ремонтирует. Его поза указывает на сосредоточенность на задаче.
Второй персонаж (стоящий сзади): одет в бирюзовый свитер. Он держит руки на плечах и спине сидящего, что является поддерживающим жестом — возможно, направляет или успокаивает. Язык тела указывает на близость и заботу. Теперь проследим взаимодействие во времени: - Начальные кадры: Оба сосредоточены; стоящий держит руки на плечах, сидящий шьет. По мере развития кадров стоящий меняет положение руки (с плеча на голову), проявляя нежность (как касание волос). Сидящий время от времени поглядывает на него, что указывает на общение. - Выражения: Сидящий выглядит вовлеченным в разговор, возможно, объясняет что-то о шитье. Стоящий внимательно слушает, затем улыбается, что говорит о позитивном обмене. Объекты: На столе клетчатая сумка и несколько цветных предметов, что добавляет ощущение домашнего уюта. Освещение мягкое, от штор, создает теплую атмосферу. Общее настроение: интимное, заботливое, совместное. Взаимодействие предполагает близкие отношения, возможно, семейные (родитель-ребенок или романтические партнеры), которые вместе проводят тихий момент за рукоделием. Нужно убедиться, что все детали охвачены: действия персонажей, выражения, окружение, объекты и общая атмосфера. response Видео демонстрирует интимную сцену в помещении с двумя людьми, занимающимися совместным рукоделием. В комнате с белыми шторами, создающими теплую, домашнюю атмосферу, один человек сидит, сосредоточенно шьет предмет одежды (возможно, детский комбинезон) в темно-полосатой рубашке. Второй, стоящий сзади в бирюзовом свитере, оказывает поддержку — сначала держит руки на плечах, затем мягко перемещает их на голову сидящего, проявляя заботу. Они общаются взглядами и слушают, стоящий положительно улыбается. Клетчатая сумка и цветные предметы на столе усиливают уютную, семейную или романтическую атмосферу, в результате получается интимное, заботливое взаимодействие.

Оценка:

• Всестороннее наблюдение деталей: Подробно описывает одежду персонажей (например, сидящий в темно-синей рубашке с полосками, стоящий в бирюзовом свитере), действия (переход от рук на плечах к голове, швейные движения и т.д.), выражения (манера общения сидящего, улыбка стоящего после слушания) и окружение (белые шторы, предметы на столе и т.д.), тем самым создавая насыщенную сцену.
• Связная логика: Рассуждает организованно, следуя шагам наблюдения за сценой, анализа персонажей, отслеживания взаимодействия (изменения действий по ходу кадров) и обобщения предметов и атмосферы. Выводит отношения из поведения (например, интимные отношения, возможно, семья или романтические партнеры), логическая цепочка завершена.
• Разумная интерпретация эмоций и отношений: На основе действий (расположение рук, общение и взаимодействие) и окружения (теплое освещение, предметы обихода) точно интерпретирует атмосферу интимности, заботы и сотрудничества, а также возможные отношения персонажей, что соответствует эмоциональному тону сцены.

Как оценивать AI API-провайдеров: 5 ключевых метрик

1. Длина контекста

Максимальное количество токенов, которое модель может обработать за один запрос.
Большая длина контекста позволяет модели обрабатывать более длинные тексты или сложные беседы за одно взаимодействие.

2. Стоимость токенов

Цена за миллион входных и выходных токенов.
Стоимость токенов напрямую влияет на общие расходы на использование, особенно для крупномасштабных или высокочастотных приложений.

3. Задержка

Время от отправки запроса до получения первого ответа, обычно измеряется в миллисекундах или секундах.
Меньшая задержка обеспечивает более плавный пользовательский опыт, особенно для интерактивных приложений реального времени.

4. Пропускная способность

Количество запросов, которые API может обработать в секунду.
Высокая пропускная способность позволяет API обслуживать больше пользователей или задач одновременно, что важно для приложений с высокой нагрузкой.

5. Интеграционные возможности

Совместимость API и простота интеграции с различными приложениями, фреймворками и средами разработки.
Сильные интеграционные возможности часто проявляются в наличии SDK, подробной документации, примеров кода и поддержки популярных языков программирования или платформ.

API-провайдеры GLM 4.1V 9B Thinking

Согласно OpenRouter, GLM‑4.1V 9B Thinking в настоящее время предлагается только Novita AI. Однако наш поиск показывает, что есть и другие API-провайдеры. Далее мы подробно их сравним.

1. Novita AI

Novita AI — это облачная платформа для ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывания AI-моделей с помощью нашего простого API, а также предлагает доступное и надежное GPU-облако для создания и масштабирования.

Почему стоит выбрать Novita AI?

1. Эффективность разработки

• Встроенные мультимодальные модели: Передовые модели, такие как DeepSeek V3, DeepSeek R1 и LLaMA 3.3 70B, уже интегрированы и доступны для немедленного использования — никакой дополнительной настройки не требуется.
• Упрощенное развертывание: Разработчики могут быстро и легко запускать AI-модели без необходимости в специализированной AI-команде или сложных процедурах.

2. Преимущество в цене

• Собственная оптимизация: Уникальные технологии оптимизации снижают стоимость вывода (inference) на 30–50% по сравнению с крупными провайдерами, делая AI более доступным.

Как получить доступ к GLM 4.1V 9B Thinking через API Novita?

Шаг 1: Войдите и перейдите в библиотеку моделей

Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Model Library.

Попробовать GLM 4.1V9B сейчас!

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Settings», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API, используя менеджер пакетов для вашего языка программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования chat completions API для 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 как API-провайдер предлагает несколько ключевых преимуществ:

• Скорость: Чрезвычайно быстрый вывод (inference) как для языковых, так и для мультимодальных моделей.
• Гибкость: Варианты serverless, выделенных или пользовательских развертываний — запускайте модели своим способом.
• Эффективность: Высокая пропускная способность, низкая задержка и экономичное ценообразование.
• Конфиденциальность: Никакие данные никогда не сохраняются; ваши модели и данные остаются приватными.
• Готовность для разработчиков: Поставляется с SDK, средствами наблюдения и простым масштабированием из коробки.
• Простота: Единый API для всех моделей, полностью совместимый со стандартами OpenAI.

Эти преимущества сосредоточены на скорости, надежности, конфиденциальности и удобстве для разработчиков — решая то, что разработчики ценят больше всего.

Python-руководство по API

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)

Цены на API GLM 4.1V 9B Thinking

Novita AI

• Цена ввода: $0.035 / млн токенов
• Цена вывода: $0.138 / млн токенов

Silicon Flow

• Цена ввода: $0.035 / млн токенов
• Цена вывода: $0.14 / млн токенов

Эти цены показывают, что Novita AI и Silicon Flow взимают одинаковую плату за входные токены, а стоимость выходных токенов практически идентична, с небольшой разницей: $0.138 за миллион токенов у Novita AI и $0.14 за миллион токенов у Silicon Flow. Это позволяет легко сравнивать затраты между провайдерами и выбирать наиболее подходящего для ваших нужд.

Доступ к API GLM 4.1V 9B Thinking на Hugging Face

Novita AI рада присоединиться к Hugging Face Hub в качестве serverless Inference Provider. Эта интеграция обеспечивает прямой доступ к API через Hugging Face, предоставляя мощные возможности вывода (inference) на страницах моделей Hub.

Novita также предлагает следующие интеграции:

• Agent и оркестровочные фреймворки: Легко подключайте Novita AI к платформам-партнерам, таким как Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify и Langflow через официальные коннекторы и пошаговые руководства по интеграции.
• API, совместимый с OpenAI: Наслаждайтесь безболезненной миграцией и интеграцией с такими инструментами, как Cline и Cursor, разработанными для стандарта OpenAI API.

Доступ к API GLM 4.1V 9B Thinking через Free Tier

Novita AI позволяет пользователям бесплатно тестировать модели прямо в API Playground, обеспечивая немедленное практическое знакомство с их возможностями.

API GLM 4.1V 9B с SDK

Создавайте продвинутые мультиагентные системы, интегрируя Novita AI с OpenAI Agents SDK:

Function Calling: Вы можете проверить, поддерживает ли каждая модель function calling, непосредственно на странице консоли. Если модель не поддерживает эту функцию, вы все равно можете реализовать function calling, следуя нашему руководству и интегрировав Novita AI с LangChain.

Plug-and-play: Используйте LLM от Novita AI в любом рабочем процессе OpenAI Agents.

Поддерживает handoffs, routing и tool use: Проектируйте агентов, которые могут делегировать, сортировать или выполнять функции, все на основе моделей Novita AI.

GLM 4.1V 9B устанавливает новый стандарт для ИИ, внедряя истинное рассуждение в визуально-языковые модели. Ее способность наблюдать, анализировать и выводить взаимосвязи как из изображений, так и из текста обеспечивает более естественные, глубокие и человекоподобные взаимодействия. Благодаря доступным API, удобным для разработчиков SDK и поддержке популярных агентных фреймворков, GLM 4.1V 9B дает пользователям и организациям возможность создавать продвинутые AI-решения, которые понимают мир более богатым и нюансированным способом. Начните изучать ее возможности уже сегодня на бесплатном API-playground от Novita AI.

Часто задаваемые вопросы

Что делает GLM 4.1V 9B уникальной среди VL-моделей?

GLM 4.1V 9B — это первая VL-модель, демонстрирующая продвинутые рассуждения. Она не только описывает то, что видит, но и анализирует взаимосвязи, выводит эмоции и намерения, а также строит логические объяснения для сложных сцен.

Как я могу опробовать способность GLM 4.1V 9B к рассуждению?

Посетите API Playground Novita AI, где вы можете бесплатно использовать GLM 4.1V 9B. Просто войдите, выберите модель и введите свои запросы, например, подробные описания видео или изображений, чтобы испытать ее пошаговые аналитические рассуждения.

Какие задачи рассуждения может выполнять GLM 4.1V 9B?

Модель отлично справляется с такими задачами, как ответы на визуальные вопросы, анализ сцен, вывод взаимосвязей и создание подробных, логически структурированных объяснений, отражающих как визуальные, так и текстовые сигналы.

Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая поддерживает ваши AI-амбиции. Интегрированные API, serverless, GPU-инстансы — экономичные инструменты, которые вам нужны. Откажитесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите свое AI-видение в реальность.

Рекомендуемое чтение

• GLM 4.1V 9B Thinking против Qwen2.5 VL 72B: что для чего подходит?
• Deepseek v3 против Llama 3.3 70b: языковые задачи против кода и математики
• Llama 3.2 3B против DeepSeek V3: сравнение эффективности и производительности