glm-4-6v
画像理解、情報抽出、ツール呼び出し。
料金： 入力：100 万トークンあたり 72 クレジット（約 $0.36）、出力：100 万トークンあたり 216 クレジット（約 $1.08）。
料金更新日
今日はどんなお手伝いができますか？
このデモページにはクライアントの完全な記憶機能はありません。すべての機能をご利用いただくには、クライアントまたは CLI から接続してください。
GLM-4.6V API
画像理解、情報抽出、ツール呼び出し。
パラメーター
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| model | glm-4-6v |
| messages | user / assistant / system; text / image_url |
| context | 128K トークン。テキスト・画像の入力、テキストの出力。 |
| max_tokens | integer |
| stream | true / false (SSE) |
| thinking.type | enabled / disabled |
| tools / tool_choice | function / auto |
料金
100万トークンあたりの現在の料金：入力 72 クレジット、キャッシュ入力 12 クレジット、出力 216 クレジット。実行前に仮引き落としし、実際の使用量で一度精算します。整数に切り上げ、失敗時は返金します。
入力画像
実際の API 応答例 1
プロンプト: Count blue and orange squares; return JSON counts. 応答: {"blue": 3, "orange": 2}
実際の API 応答例 2
プロンプト: Extract JSON with item and quantity: 3 blue notebooks. Output JSON only. 応答: ```json { "item": "blue notebooks", "quantity": 3 } ```
コード例 · OpenAI
curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"glm-4-6v","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1024,"stream":true}'
コード例 · Anthropic
from anthropic import Anthropic client = Anthropic(api_key="YOUR_MODELFOLD_KEY", base_url="https://modelfold.ai/anthropic") message = client.messages.create(model="glm-4-6v", max_tokens=1024, messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]) print(message.content)
よくある質問
ストリーミングとツールの使い方は？⌄
stream: true で SSE を返します。tools と tool_choice で関数を指定します。実際のツールはアプリ側で実行してください。
API は会話を記憶しますか？⌄
自動では保存しません。以前の user と assistant のメッセージを messages に含めてください。
初回からキャッシュされますか？⌄
初回は通常キャッシュされません。同一の接頭辞を再利用するとヒットする場合があります。API の使用量を確認してください。ヒットは保証されません。
Anthropic プロトコルに対応していますか？⌄
対応しています。Anthropic SDK の base_url を /anthropic に設定し、同じ ModelFold キーとモデル ID を使用します。Responses API は非対応です。
画像を読み取れますか？⌄
対応しています。OpenAI では image_url、Anthropic では image ブロックを使用します。
| 入力 | 72 クレジット 1M tokens≈ $0.36 |
| キャッシュ入力 | 12 クレジット 1M tokens≈ $0.06 |
| 出力 | 216 クレジット 1M tokens≈ $1.08 |
トークン単位で課金し、入力と出力は別料金です。思考トークンは出力に含まれます。Playground でも同じ計算を使います。
API ドキュメントを見る →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","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'