Режим /chat в Z.ai — як працює та коли використовувати (2026)

Режим /chat у Z.ai — це базовий інтерфейс для швидких, інтерактивних розмов з моделлю GLM-5. Він забезпечує миттєві відповіді без додаткового overhead від інструментів чи планування.

Спойлер: Chat — це lightweight completions з підтримкою історії, system prompt та streaming, ідеальний для RAG, чат-ботів та генерації тексту, на відміну від Agent mode з autonomous tool-use.

📚 Зміст статті

• 📌 Що відбувається всередині chat-mode (LLM inference pipeline)
• 📌 Управління контекстом та історією
• 📌 Підтримка системних інструкцій
• 📌 Обмеження chat-режиму
• 📌 Приклади use-cases (чат-бот, RAG, генерація тексту)
• 📌 Порівняння з ChatGPT та Claude Chat
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

Детальний огляд платформи Z.ai (архітектура, Chat vs Agent): тут

🎯 Що відбувається всередині chat-mode (LLM inference pipeline)

Chat-mode виконує роль lightweight інтерфейсу для швидкого отримання відповідей: модель працює в режимі прямого decode без накладних витрат на агентну логіку чи оркестрацію інструментів.

Детальний розбір inference-пайплайну в chat-режимі (на прикладі GLM-5):

1. Підготовка вхідних даних: клієнт надсилає масив messages (role: system/user/assistant). Системний промпт (якщо є) стає першим елементом. Вся історія розмови включається в запит без автоматичного скорочення чи summarization.
2. Токенізація та формування контексту: токенайзер перетворює текст у послідовність токенів (BPE-подібний). Контекст обмежується 200 000 токенів (GLM-5), при перевищенні клієнт повинен самостійно обрізати історію. Модель отримує повний контекст без попередньої компресії.
3. Проходження через модель:

   • MoE-шари: 256 експертів, активація top-8 (~40B active параметрів на токен, sparsity ~5.9%).
   • DeepSeek Sparse Attention (DSA): замінює класичну attention, динамічно виділяє увагу тільки на релевантні токени, знижуючи обчислювальну складність з O(n²) до ближчої до лінійної на довгих послідовностях.

4. Thinking mode (якщо увімкнено): параметр thinking: {"type": "enabled"} активує interleaved thinking — модель генерує внутрішні роздуми між токенами decode. Це покращує якість на складних запитах, але збільшує кількість згенерованих токенів та latency.
5. Генерація: autoregressive decode з використанням заданих параметрів (temperature, top_p, max_tokens тощо). Підтримуються як повна відповідь, так і streaming (stream: true) — токени надсилаються клієнту по мірі генерації.
6. Завершення: відповідь повертається як повідомлення з role: "assistant". Немає автоматичного продовження чи перевірки — процес закінчується після генерації.

Офіційна документація /chat/completions |

Thinking mode в chat-режимі

Відмінності пайплайну від Agent mode

У Agent mode після кожного кроку decode модель може:

• Прийняти рішення про виклик інструменту (tool_calls)
• Виконати планування та self-check
• Ітерувати (plan → execute → observe → revise)

У chat-mode такого циклу немає — відповідь генерується за один прохід (single forward pass + decode), без зовнішнього loop’у чи оркестрації.

Технічні trade-offs

Простота пайплайну забезпечує:

• Мінімальний latency на першу відповідь (~0.5–2 секунди на коротких запитах)
• Низьке споживання ресурсів порівняно з Agent mode
• Передбачувану поведінку без несподіваних викликів інструментів

Водночас це обмежує можливості: модель не може самостійно коригувати помилки, перевіряти факти через інструменти чи виконувати багатоступеневі завдання.

Висновок: Inference-пайплайн chat-режиму — це класичний одноразовий completions-процес з MoE + DSA та опціональним interleaved thinking, оптимізований для швидкості та простоти інтерактивних діалогів без елементів автономної агентної логіки.

Управління контекстом та історією

Механізм multi-turn у chat-режимі — це простий передача повної історії в кожному запиті, без вбудованого state management чи автоматичного управління пам'яттю на сервері.

Детальний опис роботи з контекстом у chat-режимі (на прикладі GLM-5):

• Формування контексту: клієнтський код (наприклад, через OpenAI-сумісний SDK) передає масив messages у запиті до /v4/chat/completions. Порядок повідомлень важливий: system (перше, якщо є), потім чергування user/assistant з початку сесії. Модель не зберігає стан між запитами — кожен запит незалежний і містить всю потрібну історію.
• Обробка на стороні моделі: GLM-5 отримує повний контекст (до 200 000 токенів) і пропускає його через MoE-шари з DeepSeek Sparse Attention (DSA). DSA забезпечує стабільну якість уваги навіть на максимальній довжині без значної деградації needle-in-haystack. Контекст не кешується сервером у базовому chat-режимі (на відміну від деяких спеціалізованих ендпоінтів або майбутніх оновлень API).
• Обмеження довжини: якщо сумарна кількість токенів у messages перевищує 200 000, запит відхиляється з помилкою (зазвичай 400 Bad Request або 413 Payload Too Large). Модель не обрізає контекст автоматично — це відповідальність клієнта.
• Керування історією клієнтом: для довгих сесій необхідно:

  • Видаляти найстаріші повідомлення при наближенні до ліміту
  • Використовувати summarization попередньої історії (наприклад, попросити модель стиснути попередні 10 повідомлень у 1–2 абзаци)
  • Застосовувати context caching, якщо API підтримує (cached input коштує $0.2/млн, але в базовому chat-режимі це не завжди доступно без додаткових налаштувань)

Офіційна документація /chat/completions (messages та контекст) |

Context caching у Z.ai API

Практичні наслідки та trade-offs

Переваги підходу:

• Повна прозорість — клієнт точно знає, що саме бачить модель
• Відсутність несподіваних скорочень історії сервером
• Ефективність DSA на довгих контекстах без втрати якості

Недоліки:

• Зростання витрат токенів та latency при довгій історії (кожен запит повторно обробляє весь контекст)
• Необхідність ручного управління на клієнті, що ускладнює реалізацію для простих застосунків
• Відсутність автоматичного state management (на відміну від деяких чат-платформ з вбудованим кешем сесій)

У production-сценаріях для довгих сесій рекомендовано:

• Періодично стискати історію через окремий запит до моделі
• Використовувати векторні бази даних для RAG замість повного контексту
• Переходити на Agent mode або спеціалізовані ендпоінти з кешуванням для складних multi-turn взаємодій

Висновок: Управління контекстом у chat-режимі Z.ai базується на передачі повної історії в кожному запиті, що забезпечує передбачуваність, але вимагає активного контролю довжини з боку клієнта та не передбачає автоматичного кешування чи скорочення на сервері.

Підтримка системних інструкцій

Системна інструкція — це єдиний стабільний елемент контексту, який не змінюється при додаванні нових повідомлень, забезпечуючи послідовність поведінки моделі протягом multi-turn взаємодії.

Технічна реалізація в API Z.ai (OpenAI-сумісний /v4/chat/completions):

• System prompt передається як перший елемент масиву messages: {"role": "system", "content": "..."}.
• Він включається в контекст один раз на початку і залишається незмінним для всіх наступних повідомлень у цій сесії (клієнт не повинен повторно надсилати його в кожному запиті, якщо не хоче змінити інструкцію).
• Якщо system prompt відсутній — модель використовує дефолтну поведінку GLM-5 (зазвичай — нейтральний, корисний асистент без спеціалізації).
• System prompt обробляється як звичайна частина контексту: токенізація → проходження через MoE + DSA → вплив на attention та decode. Його довжина враховується в загальний ліміт 200K токенів.
• Зміна system prompt можлива лише при новому запиті з новим масивом messages (тобто при перезапуску сесії або явній заміні).

Офіційна документація messages та system role

Практичні аспекти та приклади

System prompt дозволяє точно налаштувати модель під конкретне завдання. Типові сценарії використання:

• Стилістичні обмеження: {"role": "system", "content": "Відповідай тільки українською мовою. Уникай нецензурної лексики та політики."}
• Рольова спеціалізація: {"role": "system", "content": "Ти — старший backend-розробник з 15-річним досвідом. Аналізуй код критично, вказуй на потенційні вразливості та пропонувати оптимізації."}
• Формат відповідей: {"role": "system", "content": "Відповідай структуровано: 1. Короткий висновок 2. Покроковий аналіз 3. Рекомендації. Використовуй markdown."}
• Обмеження галюцинацій: {"role": "system", "content": "Якщо не впевнений у факті — скажи 'не маю достатньо даних' замість вигадування."}

Обмеження та trade-offs

• System prompt фіксований протягом сесії — для динамічної зміни поведінки потрібен новий запит з новим промптом (або використання кількох system-повідомлень, що не рекомендується).
• Довгий system prompt зменшує доступний простір для історії розмови (враховується в 200K ліміті).
• Модель може "забувати" або ігнорувати частину промпту при дуже довгому контексті (DSA допомагає, але не усуває проблему повністю).
• Немає вбудованого multi-system prompt чи conditional instructions — все обмежується одним рядком content.

У production-рекомендаціях: тримайте system prompt стислим (200–500 токенів), щоб максимально використати контекст для історії. Для складних сценаріїв з динамічними інструкціями краще переходити на Agent mode або використовувати кілька окремих сесій.

Висновок: Підтримка системних інструкцій у chat-режимі Z.ai — це стабільний і передбачуваний механізм налаштування поведінки моделі через role: "system", який зберігається протягом усієї сесії та застосовується до всього контексту без повторного надсилання.

Обмеження chat-режиму

Chat-режим реалізує прямий inference без зовнішнього loop’у, тому виключає будь-які форми автономного виконання завдань, що відрізняє його від Agent mode.

Основні технічні та функціональні обмеження chat-режиму (на прикладі GLM-5):

• Відсутність автоматичного tool-calling: модель не може самостійно вирішувати про виклик функцій чи інструментів. Якщо попросити описати інструмент — видасть текстовий опис, але не сформує tool_calls і не виконає його. Для використання інструментів потрібно явно передавати tools та обробляти відповідь клієнтом (ручний цикл).
• Одноразовий характер генерації: після видачі відповіді процес завершується. Немає вбудованого механізму ітерації (plan → execute → observe → revise). Модель не аналізує власну відповідь, не перевіряє факти та не коригує помилки без нового запиту від користувача.
• Відсутність генерації кінцевих артефактів: відповідь обмежується текстом або кодом у полі content. Немає native створення файлів (.docx, .pdf, .xlsx), сайтів чи інших deliverables — це виключно прерогатива Agent mode з вбудованими skills.
• Обмежена дія thinking mode: interleaved thinking покращує якість на складних запитах, але не дає повноцінної агентної автономності. Роздуми залишаються внутрішніми та не призводять до ітеративного виконання чи self-check. Latency зростає (додає 20–50% токенів та часу), але результат — все одно одна відповідь.
• Швидкість на довгому контексті: при наближенні до 200K токенів швидкість генерації падає через compute overhead MoE + DSA (з 25–30 ток/с на коротких запитах до 10–15 ток/с на максимальному контексті). Streaming допомагає з first-token latency, але не усуває проблему повільного завершення.
• Відсутність вбудованого state management: сесія не зберігається на сервері — кожен запит незалежний. Клієнт повинен сам передавати всю історію, що збільшує витрати токенів та ризик перевищення ліміту.

Наслідки обмежень у реальних сценаріях

Ці обмеження проявляються в задачах, де потрібна:

• Автономна перевірка та коригування (наприклад, баг-фіксинг з запуском коду — неможливо без ручного циклу)
• Multi-step виконання з інструментами (пошук → аналіз → генерація звіту — вимагає ручної обробки)
• Генерація кінцевих продуктів (звіт у .docx, таблиця в .xlsx — тільки текстовий опис)
• Довгострокова взаємодія без втручання (self-correction на довгих сесіях — відсутня)

Для подолання цих обмежень потрібно:

• Переходити на Agent mode для автономності та deliverables
• Реалізувати власний цикл на клієнті (наприклад, LangChain / LlamaIndex з tool-calling)
• Використовувати summarization історії для економії контексту

Висновок розділу: Chat-режим Z.ai обмежений одноразовим прямим inference без механізмів автономії, ітеративного виконання чи генерації артефактів. Він ефективний для швидких діалогів та генерації, але непридатний для задач, що вимагають планування, перевірки чи кінцевих продуктів — для цього призначений Agent mode.

Приклади use-cases (чат-бот, RAG, генерація тексту)

Chat-режим оптимізовано для задач з високою швидкістю відповіді та підтримкою контексту, де модель виступає як безпосередній генератор тексту, а не як автономний виконавець завдань.

Основні сценарії використання chat-режиму в Z.ai (GLM-5, 2026):

• Інтерактивні чат-боти (техпідтримка, customer service, внутрішні асистенти): підтримка контексту розмови протягом кількох ходів, швидкі відповіді на запитання користувачів. Наприклад: обробка типових запитів "як скинути пароль", "перевірити статус замовлення" з урахуванням попередніх повідомлень клієнта. Перевага — низький latency та можливість зберігати історію до 200K токенів.
• RAG-пайплайни (Retrieval-Augmented Generation): пошук релевантних фрагментів документів → вставка в контекст → генерація відповіді. Chat-режим дозволяє обробляти великі обсяги витягнутої інформації (до 200K токенів) без потреби в tool-calling. Приклад: корпоративний пошук по базі знань, юридичні документи, технічна документація — модель синтезує відповідь на основі витягу без додаткових циклів перевірки.
• Генерація тексту та контенту: створення статей, постів у соцмережі, email-розсилок, перекладів, описів продуктів, рольових ігор. System prompt дозволяє задати стиль, тон, обмеження (наприклад, "пиши українською, без маркетингових фраз"). Підходить для одноразових генерацій або коротких ітерацій з уточненнями від користувача.
• Генерація та аналіз коду (швидкий прототипінг, код-рев'ю): пояснення фрагментів коду, генерація функцій/скриптів, пропозиції оптимізацій, дебагінг. Наприклад: "поясни цей код" або "напиши функцію для парсингу CSV з 200K рядків". Перевага — 200K контекст дозволяє завантажувати великі файли коду без чанкінгу.
• Brainstorming, пояснення концепцій, навчання: покроковий розбір складних тем (математика, програмування, бізнес-логіка), генерація ідей, рольові симуляції. Thinking mode (interleaved) покращує якість на запитах, що вимагають глибокого аналізу, без переходу до повноцінного агентного циклу.

Коли chat-режим є оптимальним вибором

Сценарії, де chat-режим перевершує Agent mode:

• Потрібна перша відповідь за <2 секунди (низький latency без планування)
• Запит простий або середньої складності, не вимагає зовнішніх інструментів
• Контекст сесії важливий, але не перевищує 200K токенів
• Бюджет обмежений — chat-режим витрачає менше токенів, ніж Agent з thinking та tool-calls
• Не потрібні кінцеві артефакти (файли, сайти) — достатньо тексту/коду

У production-рекомендаціях: поєднувати chat-режим з RAG (векторний пошук + вставка в контекст) або використовувати його як "перший етап" перед переходом до Agent mode для складних завдань.

Висновок: Chat-режим Z.ai ефективний для швидких інтерактивних задач з підтримкою контексту та генерацією тексту/коду: чат-боти, RAG, контент-генерація, код-рев'ю, brainstorm. Він оптимальний там, де достатньо одноразової відповіді без автономного виконання чи генерації артефактів.

Порівняння з ChatGPT та Claude Chat

Chat-режим Z.ai забезпечує конкурентні можливості за ціною та довгим контекстом, але поступається в швидкості, мультимодальності та глибинному розумінні неоднозначних завдань.

Порівняльна таблиця ключових характеристик (станом на 2026 рік, thinking mode увімкнено де доступно):

Аналіз ключових відмінностей

Контекст та довгі сесії: Z.ai та Claude мають перевагу в 200K+ контексті, що критично для RAG, аналізу великих документів чи кодових баз. ChatGPT у базових tier обмежений 128K, хоча вищі плани розширюють до 200K+.

Швидкість та latency: ChatGPT лідирує завдяки оптимізованому inference. GLM-5 повільніший через MoE-архітектуру та thinking mode, що робить його менш придатним для ultra-real-time чатів.

Reasoning та якість: Claude Opus 4.5/4.6 зберігає перевагу в nuanced, неоднозначних задачах та ситуаційній обізнаності. GLM-5 сильний у технічному reasoning та кодуванні, але може бути менш "інтуїтивним" у креативних чи етичних сценаріях.

Мультимодальність: ChatGPT та Claude мають native підтримку vision/audio, GLM-5 обмежений document generation та потребує окремих моделей для зображень/відео.

Вартість та доступність: Z.ai має суттєву перевагу в ціні API, що робить його привабливим для високонавантажених або довгострокових застосунків.

Висновок: Chat-режим Z.ai (GLM-5) конкурентоспроможний за ціною та довгим контекстом, але поступається Claude Chat у якості глибокого reasoning та ChatGPT у швидкості та нативній мультимодальності. Вибір залежить від пріоритетів задачі: бюджет + контекст → Z.ai; швидкість + мультимодальність → ChatGPT; максимальна точність reasoning → Claude.

❓ Часті питання (FAQ)

Чим відрізняється chat від agent в Z.ai?

Chat-режим забезпечує швидкі відповіді без використання інструментів та без автоматичного планування — це прямий inference для інтерактивних діалогів, генерації тексту чи коду. Agent-режим підтримує автономне планування, tool-calling (виклик інструментів), multi-turn ітерації з self-correction та генерацію кінцевих артефактів (наприклад, .docx, .pdf, .xlsx файли, звіти, сайти). Agent-режим перетворює модель на виконавця завдань, тоді як chat-режим — це класичний чат-інтерфейс без агентної логіки.

Чи підтримує chat-режим thinking mode?

Так, thinking mode підтримується в chat-режимі. Його можна увімкнути параметром thinking: {"type": "enabled"} (за замовчуванням у GLM-5 часто активований). Це interleaved thinking — модель генерує внутрішні роздуми між токенами decode, що покращує якість reasoning на складних запитах. Однак це збільшує latency та витрату токенів (на 20–50%), але не перетворює режим на повноцінний агентний цикл.

Яка максимальна довжина контексту в chat-режимі?

Максимальна довжина контексту в chat-режимі — 200 000 токенів (офіційно заявлено для GLM-5). У окремих тестах (наприклад, HLE w/Tools) підтверджено значення до 202 752 токенів. Клієнт повинен самостійно керувати історією повідомлень у масиві messages, щоб не перевищити ліміт — модель не виконує автоматичного truncation чи summarization контексту. Перевищення ліміту призводить до помилки запиту.

✅ Висновки

• 🔹 Chat-режим Z.ai — це базовий інтерфейс для швидкого inference з моделлю GLM-5, що реалізує стандартний completions-пайплайн без додаткових циклів планування чи оркестрації інструментів.
• 🔹 Основні характеристики: контекстне вікно до 200 000 токенів, підтримка system prompt для налаштування поведінки, multi-turn історія через масив messages, streaming відповідей та опціональний interleaved thinking mode.
• 🔹 Переваги режиму: низька затримка на першу відповідь, ефективність на довгих контекстах завдяки DSA, мінімальне споживання ресурсів порівняно з Agent-режимом, передбачувана поведінка без несподіваних викликів інструментів.
• 🔹 Обмеження: відсутність автоматичного tool-calling, ітеративного виконання, self-correction та генерації кінцевих артефактів; управління контекстом повністю на клієнтській стороні; зниження швидкості генерації на максимальному контексті (~17–19 токенів/с у thinking mode).
• 🔹 Найкращі сценарії застосування: інтерактивні чат-боти, RAG-пайплайни з великими документами, генерація тексту/коду, швидкий аналіз та пояснення, brainstorming, де достатньо одноразової відповіді без автономного виконання завдань.

Головна думка: Chat-режим Z.ai підходить для задач, де пріоритет — швидкість відповіді, підтримка довгого контексту та простота взаємодії без необхідності в автономному плануванні, виклику інструментів чи генерації кінцевих продуктів. Для складних багатоступеневих завдань з deliverables та self-correction слід використовувати Agent-режим.