GLM 4.1V 9B 的发布标志着人工智能发展中的一个关键转折点。作为世界上首个具备真正推理能力的视觉-语言（VL）模型，GLM 4.1V 9B 超越了简单的图像识别或描述功能。它能够分析视觉场景、解释复杂关系，并逻辑推断上下文——弥合了感知与理解之间的鸿沟。
借助其便捷的 API，您可以快速亲身体验该模型强大的推理能力。然而，面对多个 API 提供商和集成选项，您该如何选择最佳入门方式？评估提供商时应关注哪些方面？本文将解答这些问题，帮助您做出明智决策，从而自信地释放 GLM 4.1V 9B 的全部潜力。
为什么 GLM 4.1V 9B 如此著名？
GLM 4.1V 9B 的推理能力
提示：请详细描述该视频。
模型输出：
思考过程：明白了，让我们逐步分析视频。首先，观察场景：两个人在一个挂着白色窗帘的房间里互动。环境是室内，可能是起居室或卧室。
第一个人物（坐着）：身穿深蓝色条纹（黄绿相间）衬衫。他们拿着一件看起来像衣物（可能是婴儿服）的东西和一根针，可能正在进行缝补。姿势表明专注于手头任务。
第二个人物（站在后面）：身穿青绿色毛衣。他们的手放在坐着的人的肩膀和背上，显示出支持性的姿态——可能是指导或安慰。肢体语言表明亲密和关心。现在，随时间推移跟踪互动： - 初始帧：两者都专注；站着的人手放在坐着的人肩上，坐着的人正在缝补。随着帧推进，站着的人调整手的位置（从肩膀到头），表现出爱意（如抚摸头发）。坐着的人偶尔看他们一眼，暗示交流。 - 表情：坐着的人似乎在交谈，可能是在解释缝补相关的事。站着的人专注地倾听，然后微笑，表明这是积极的交流。物品：桌上有一个格子包和一些彩色物品，增添了居家感。透过窗帘的光线柔和，营造出温暖氛围。整体情绪：亲密、关爱、协作。互动表明关系亲近，可能是家庭成员（如亲子或恋人）一起做手工时的安静时光。需要确保覆盖所有细节：人物动作、表情、环境、物品和整体基调。
回答视频描绘了一个亲密的家居场景，包含两个人一起做手工时的协作时刻。在一个白色窗帘营造出温暖家居氛围的房间里，一个人穿着深色条纹衬衫坐着，专注于缝补一件衣物（可能是婴儿服）。另一个人站在身后，穿着青绿色毛衣，提供支持——开始手放在肩膀，然后轻柔地移到坐着的人头上，表现出关心。他们通过眼神和倾听交流，站着的人露出积极的微笑。一个格子包和彩色桌面物品增强了舒适的家庭或浪漫氛围，最终形成亲密而充满关爱的互动。
评估：
- 对细节的全面观察：能够细致描述人物的衣着（如坐着的人身穿条纹深蓝衬衫，站着的人身穿青绿毛衣）、动作（从放肩膀到换到头部、缝补动作等）、表情（坐着的人交流神态，站着的人倾听微笑）以及环境（白色窗帘、桌上物品等），从而构建出丰富的场景。
- 连贯的逻辑：按照场景观察、人物分析、互动跟踪（随着帧推进动作变化）以及物品和氛围总结的步骤进行有条理的推理。从行为推断关系（如亲密关系可能是家人或恋人），逻辑链条完整。
- 对情绪和关系的合理解读：基于动作（手放置、沟通互动）和环境（温暖光线、居家物品）准确解读亲密、关怀、协作的氛围以及可能的角色关系，符合场景呈现的情感基调。
如何评估 AI API 提供商：5 个关键指标
1. 上下文长度
模型一次请求能处理的最大 token 数量。
上下文长度越大，模型就能在单次交互中处理更长的文本或更复杂的对话。
2. Token 成本
每百万输入和输出 token 的处理价格。
Token 成本直接影响整体使用费用，尤其对于大规模或高频应用。
3. 延迟
从发送请求到收到第一个响应的时间，通常以毫秒或秒计。
延迟越低，用户体验越流畅，尤其对于实时或交互式应用。
4. 吞吐量
API 每秒能处理的请求数量。
高吞吐量允许 API 同时服务更多用户或任务，这对于高并发应用非常重要。
5. 集成能力
API 与各种应用、框架和开发环境的兼容性及集成便捷程度。
强大的集成能力通常体现在提供 SDK、全面的文档、代码示例以及支持流行的编程语言或平台上。
GLM 4.1V 9B Thinking 的 API 提供商
根据 OpenRouter，GLM‑4.1V 9B Thinking 目前仅由 Novita AI 提供。然而，我们的搜索表明还有其他 API 提供商。接下来我们将详细比较。
1. Novita AI
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供经济可靠 GPU 云用于构建和扩展。
为什么选择 Novita AI？
1. 开发效率
- 内置多模态模型： 先进模型如 DeepSeek V3、DeepSeek R1 和 LLaMA 3.3 70B 已集成并可立即使用，无需额外设置。
- 简化部署： 开发者可以快速轻松地启动 AI 模型，无需专门 AI 团队或复杂流程。
2. 成本优势
- 专有优化： 独特的优化技术相比主要提供商将推理成本降低 30%-50%，使 AI 更经济实惠。
如何通过 Novita API 访问 GLM 4.1V 9B Thinking？
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图片所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用适用于您编程语言的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
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 作为 API 提供商提供以下关键优势：
- 速度： 语言和多模态模型的极快推理。
- 灵活性： 提供无服务器、专用或自定义部署选项，按您的方式运行模型。
- 效率： 高吞吐量、低延迟和成本效益的定价。
- 隐私： 从不存储数据；您的模型和数据保持私有。
- 开发者就绪： 附带 SDK、可观测性，开箱即用轻松扩展。
- 简洁性： 所有模型通用一个 API，完全兼容 OpenAI 标准。
这些优势侧重于速度、可靠性、隐私和开发者友好特性——解决了开发者最关心的问题。
API Python 指南
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 的 API 价格
Novita AI
- 输入价格： 0.035 美元 / 百万 token
- 输出价格： 0.138 美元 / 百万 token
Silicon Flow
- 输入价格： 0.035 美元 / 百万 token
- 输出价格： 0.14 美元 / 百万 token
这些价格显示，Novita AI 和 Silicon Flow 对输入 token 的收费完全相同，而输出 token 的价格也几乎相同，只有细微差异——Novita AI 为每百万 token 0.138 美元，Silicon Flow 为每百万 token 0.14 美元。这使得跨提供商比较成本变得容易，并选择最符合您需求的提供商。
在 Hugging Face 上访问 GLM 4.1V 9B Thinking API
Novita AI 很高兴加入 Hugging Face Hub，成为无服务器推理提供商。此次集成可通过 Hugging Face 直接访问 API，为中心模型页面带来强大的推理能力。
Novita 还提供以下集成：
- Agent 与编排框架： 通过官方连接器和分步集成指南，轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作伙伴平台连接。
- 兼容 OpenAI 的 API： 享受与 Cline 和 Cursor 等工具的无缝迁移与集成，专为 OpenAI API 标准设计。
GLM 4.1V 9B Thinking API 的免费层级访问
Novita AI 允许用户直接在 API Playground 中免费试用模型，即可立即动手体验其功能。
GLM 4.1V 9B API 与 SDK
通过将 Novita AI 与 OpenAI Agents SDK 集成，构建高级多智能体系统：
函数调用： 您可以直接在控制台页面检查每个模型是否支持函数调用。如果模型不支持此功能，您仍可通过我们的教程并将 Novita AI 与 LangChain 集成来实现函数调用。
即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
支持移交、路由和工具使用： 设计能够委托、分类或运行函数的智能体，全部由 Novita AI 的模型驱动。
GLM 4.1V 9B 通过将真正的推理引入视觉-语言模型，为 AI 树立了新的标杆。它能够观察、分析并从图像和文本中推断关系，从而实现更自然、更具洞察力和更类人的交互。凭借便捷的 API、开发者友好的 SDK 以及对流行智能体框架的支持，GLM 4.1V 9B 赋能用户和组织构建能够以更丰富、更细致的方式理解世界的先进 AI 解决方案。立即在 Novita AI 的免费 API Playground 上开始探索其能力。
常见问题
GLM 4.1V 9B 在 VL 模型中独特之处是什么？
GLM 4.1V 9B 是首个展示高级推理的 VL 模型。它不仅描述所见，还能分析关系、推断情绪和意图，并对复杂场景构建合乎逻辑的解释。
如何试用 GLM 4.1V 9B 的推理能力？
访问 Novita AI API Playground，在那里您可以免费使用 GLM 4.1V 9B。只需登录，选择模型，输入提示（如详细的视频或图像描述），即可体验其逐步分析推理。
GLM 4.1V 9B 能执行哪些推理任务？
该模型擅长视觉问答、场景分析、关系推断以及生成详细且逻辑结构清晰的解释，这些解释既反映视觉线索也反映文本线索。
Novita AI 是一个一体化云平台，助力您的 AI 梦想。集成 API、无服务器、GPU 实例——您需要的成本效益工具。消除基础设施，免费开始，让您的 AI 愿景成为现实。
