GLM 5.3 Abliterated: чат, API и практическая проверка

Проверка функции: сначала контракт, потом реализация

Возьмите функцию, поведение которой уже можно описать несколькими примерами. Передайте сигнатуру, версии языка и библиотек, формат входа и ожидаемый выход. Если речь об ошибке, приложите полный текст исключения и минимальные данные для воспроизведения. Отдельно напишите, какие части интерфейса нельзя менять: имя функции, тип результата, порядок записей или совместимость с вызывающим кодом. Такой запрос позволяет проверить ответ независимо от уверенного тона объяснения.

Например, при объединении записей по идентификатору заранее решите, какая версия побеждает при повторе, сохраняется ли исходный порядок и что делать с отсутствующим идентификатором. Попросите сначала перечислить спорные случаи, затем предложить реализацию и тесты. Не принимайте скрытое решение модели за ваше требование. Если правило не было задано, уточните его до применения исправления. Это экономит повторные запросы и упрощает сравнение нескольких вариантов.

Проверь merge_records(records) в Python 3.11.
Повторы определяются по id; последняя запись побеждает.
Порядок — по первому появлению id. Вход не мутировать.
Сначала укажи недостающие условия, затем предложи тесты.
После согласования условий покажи минимальное изменение.
Не добавляй зависимости и не меняй публичную сигнатуру.

Как проверять патч, а не объяснение

Сохраните исходную функцию и текущие тесты перед запросом. После ответа прочитайте каждую изменённую ветку, запустите тесты в своей среде и добавьте хотя бы один случай, который вы сформулировали самостоятельно. Тесты из того же ответа могут повторять ошибочную трактовку задачи. Синтаксически правильный код ещё не доказывает нужное поведение, а успешная проверка маленького примера не подтверждает совместимость со всем проектом.

Для следующей итерации отправляйте актуальную версию функции и фактический вывод команды, а не фразу «не работает». Если исправление касается базы данных, отделяйте предложение SQL от его исполнения: браузерный чат не запускает миграции. В редакторе команды выполняет клиент при предоставленных ему инструментах и доступе. Модель может предложить действие, но наличие вызова функции в ответе само по себе не означает, что действие было выполнено.

GLM 5.3 Abliterated и Dikaya Pro 2 — разные варианты

В каталоге остаётся Dikaya Pro 2 с ID seller-pro-2: это доработанная версия на основе GLM-5.3, но не та же API-запись. Не переносите автоматически настройки, тарифы или результаты между ними. Для честного сравнения используйте одинаковый материал, одинаковый лимит ответа и один критерий приёмки. Запишите точные ID вместе с результатом: подпись «GLM» недостаточна для воспроизводимого вывода.

Сначала измерьте полезность на небольшой функции, затем переходите к связанным файлам. Отсутствие обнаруженных ошибок не является доказательством их отсутствия. Нужны обычные инженерные проверки: типы, тесты, сборка и чтение изменений. В этом руководстве нет сравнительного бенчмарка или обещания превосходства одной версии. Назначение примера — дать повторяемую процедуру выбора под ваш проект, а не заменить вашу оценку готовым рейтингом.

Доступ, контекст и настройки разговора

Точный публичный идентификатор этой модели — seller-glm-5-3. Новые модели требуют оплаченного доступа; доступность конкретному ключу и персональные цены проверяются через /v1/models с авторизацией. Демо новых подходящих аккаунтов даёт до 3 запросов на существующей Pro 2, а не бесплатную проверку всей новой линейки. Старые снимки демо сохраняются. В браузерном селекторе выбирайте полное название; переход по ссылке с черновиком сам ничего не отправляет.

Окно модели в каталоге — 1048576 токенов. Это не размер одного ответа. Общий платный default — 16384 выходных токена, если клиент не указал предел и у ключа нет собственного default; явный верхний предел шлюза — 65536. Браузер отправляет до 40 сообщений и 60000 байт JSON, удаляя старую часть контекста при необходимости. История остаётся в аккаунте. Индикатор байтов не выдаёт приблизительный пересчёт символов за точную токенизацию.

Системный промпт до 8000 символов сохраняется с конкретным разговором после принятого запроса. Для поддерживаемых моделей доступны low, high и max; выбор по умолчанию не добавляет явный reasoning_effort. Рассуждение расходует выходной бюджет и уже входит в output usage. Больший уровень не является гарантией лучшего результата. Для сравнения меняйте одну настройку за раз и фиксируйте её вместе с точным ID модели.

Python: первый запрос с явным пределом

Установите пакет openai в отдельном окружении и сохраните свой ключ в переменной DIKAYA_API_KEY. Пример ниже задаёт небольшой явный предел и отключает автоматические повторы SDK. Он отправляет реальный оплачиваемый запрос только при вашем запуске. Наличие примера на странице не означает, что модель уже сгенерировала такой ответ. Не помещайте рабочий ключ в исходники публичного сайта или репозиторий клиента.

После выполнения проверьте финальный текст, usage и причину завершения. Обрезанный ответ отличается от полного: часть бюджета могла уйти на рассуждение, а полезный текст не поместиться. Если требуется продолжение, сформулируйте его явно и учитывайте отдельный запрос. Браузерная панель API-запрос показывает текущую историю и настройки с заполнителем ключа; она не раскрывает секрет и не выполняет пример при открытии или копировании.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://dikaya.cloud/v1",
    api_key=os.environ["DIKAYA_API_KEY"],
    max_retries=0,
)
response = client.chat.completions.create(
    model="seller-glm-5-3",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Предложи три критерия проверки этой задачи."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

Цена запроса и предварительный резерв

Обычный розничный тариф при множителе ×2: вход $4, кэшированный вход $0.7, выход $6 за 1 млн токенов. Пример: 1000 входных токенов без кэша и 500 выходных стоят $0.007. Это арифметический пример, не измерение длины конкретной заметки или ответа. Кэшированный вход входит в общий input и не должен добавляться к нему повторно. Рассуждение также не прибавляется второй раз поверх output.

До обращения к модели резервируется оценка максимальной стоимости. После известного usage учитывается фактическая сумма и возвращается остаток; при неизвестном исходе резерв сохраняется для сверки. Поэтому доступного остатка должно хватать не только на предполагаемый короткий ответ, но и на выбранный выходной предел. Персональный бюджет кода или оптовый тариф может отличаться от обычной розницы. Смотрите цены своего ключа, не пересчитывайте старую историю по сегодняшней ставке.

Чат сам по себе не обещает доступ к интернету, проектным файлам или запуску команд. Эти возможности появляются у интеграции, только если клиент действительно предоставляет соответствующие инструменты и разрешения. Для изображений текстовых моделей Dikaya использует отдельно оплачиваемое описание через Flash; это не собственное зрение выбранной модели. Если дополнительная обработка не нужна, используйте dikaya_image_handling=reject. Для первой проверки достаточно короткого текстового запроса без медиа.

Вопросы и ответы