glm-4-6v-flashx
Comprensión visual, extracción de información y llamadas a herramientas.
Precio: Entrada: 9.6 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.05); salida: 96 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.48).
Precios actualizados
¿En qué puedo ayudarte hoy?
Esta página de demostración no incluye todas las funciones de memoria del cliente. Para disfrutar de la experiencia completa, utiliza el cliente o la CLI.
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GLM-4.6V-FlashX API
Llama a GLM-4.6V-FlashX en ModelFold con el ID de modelo glm-4-6v-flashx.
Para qué sirve este modelo
Ventana de contexto
Contexto de 131,072 tokens para conversaciones largas, análisis de documentos y código.
Comprensión visual
Admite texto e imágenes y devuelve texto. Úsalo para comprender capturas de pantalla, gráficos y documentos.
Razonamiento y herramientas
Admite razonamiento y llamadas a funciones. Define las herramientas con tools y tool_choice; tu aplicación las ejecuta.
Precios
Facturación por uso de tokens. Precios actuales: entrada 9.6 créditos por millón de tokens (aprox. $0.048) y salida 96 créditos (aprox. $0.48). El cargo final sigue el uso real de tokens; las llamadas fallidas no se cobran.
Preguntas frecuentes
¿Qué ID de modelo debo enviar?⌄
Envía model glm-4-6v-flashx a POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions con Authorization: Bearer YOUR_API_KEY y messages en formato OpenAI. stream: true devuelve eventos SSE.
¿Admite herramientas?⌄
Sí. Envía tools y tool_choice como en OpenAI Chat Completions. El modelo devuelve los argumentos; tu aplicación ejecuta la herramienta y envía el resultado.
| Entrada | 9.6 créditos 1M tokens≈ $0.05 |
| Entrada en caché | 0.96 créditos 1M tokens≈ $0.00 |
| Salida | 96 créditos 1M tokens≈ $0.48 |
Se cobra por token, con tarifas separadas para entrada y salida. Los tokens de razonamiento cuentan como salida. El entorno de pruebas aplica exactamente el mismo cálculo.
Leer la documentación de la API →AI Agents · Claude Code / Cursor / Trae →curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"glm-4-6v-flashx","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'