GLM 5.3 Flash API
GLM 5.3 Flash to multimodalny model agentowy od Z.ai z kontekstem 1 miliona tokenów, natywnym wejściem tekstowym i obrazowym oraz niższymi kosztami wnioskowania niż flagowy GLM 5.3.
Z.ai: GLM 5.3 Flash to model typu Mixture-of-Experts z 320 miliardami parametrów ogółem i 18 miliardami aktywnych parametrów na token. Został zbudowany na nowo wytrenowanej podstawie, a nie na bazie GLM 5.2, i wykorzystuje hybrydową architekturę łączącą uwagę liniową i rzadką. Model ma 45 warstw i został wytrenowany na 30-bilionowym korpusie multimodalnym. Obsługuje natywne wejście tekstowe i obrazowe oraz generuje tekst, a rozumowanie jest domyślnie włączone.
Dzięki oknu kontekstu wynoszącemu 1 milion tokenów model nadaje się do zadań wymagających długiego kontekstu, takich jak asystenci kodowania świadomi repozytorium, agenci dokumentowi i automatyzacja oparta na zrzutach ekranu. Wykorzystuje 3,0 razy mniej obliczeń uwagi niż GLM 5.3 i ma 4,4 razy mniejszy cache KV, co przekłada się na niższe koszty wnioskowania. Model obsługuje wywoływanie narzędzi, wyjście strukturalizowane oraz natywny interfejs graficzny i automatyzację interfejsu.
GLM 5.3 Flash sprawdza się w powtarzalnych przepływach pracy związanych z przeglądem kodu, masowym refaktoringiem i łataniem bezpieczeństwa starszych baz kodu, a także w automatycznym audycie dokumentów biurowych, w tym plików PDF, PPTX, DOCX i XLSX. Sprawdza się również w analizie zrzutów ekranu na kod, konwersji nagrań ekranu i projektów na aplikacje Next.js oraz w generowaniu wykonywalnego parametrycznego CAD 3D z fizycznych planów. Model jest licencjonowany na MIT i dostępny przez Gate.AI, Lyceum oraz platformę API Z.ai.
Zaktualizowano:
MODEL ID
glm-5.3-flash- Kontekst
- 1.049M
- Maks. wyjście
- 943.718K
- Polecane API
- messages
- Wejście
- text / image / video
- Wyjście
- text
Najważniejsze informacje
- Okno kontekstu 1 miliona tokenów
- Natywne wejście tekstowe i obrazowe
- 320 mld parametrów ogółem, 18 mld aktywnych
- 3,0 razy mniej obliczeń uwagi niż GLM 5.3
- 4,4 razy mniejszy cache KV niż GLM 5.3
- Licencja MIT do użytku komercyjnego
Dostawcy
Najlepsza cenaPorównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.
| $0.15 | $0.5 | $0.03 | |
| $0.0413 | $0.12 | $0.00375 | |
| $0.15 | $0.5 | $0.03 | |
| $0.15 | $0.5 | $0.03 |
Co można kupić za $10
- Wejście
- 66,7 mln tokenów
- Wyjście
- 20 mln tokenów
Szacunek na podstawie obecnych cen wejścia i wyjścia, bez rabatów.
Benchmarki
- 29.0
Code Bench v1.0
maksymalny wysiłek; porównanie z Claude Opus 4.8 przy 29.5
Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.
Rozumowanie
- Domyślny poziom wysiłku
- max
- Włączone domyślnie
- Tak
- Zawsze włączone
- Tak
- Dostępne poziomy wysiłku
- max / high / low
Szybki start
Gotowy kod do wywołania tego modelu przez zgodne API Felo API Platform. Zacznij w Playground, gdy chcesz przetestować prompty przed pisaniem kodu.
Pobierz klucz API
Utwórz klucz w swoim koncie Felo API Platform i ustaw go jako zmienną środowiskową.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Wyślij pierwsze żądanie
Użyj tego identyfikatora modelu z endpointem Felo API Platform. Opcjonalne nagłówki żądania, takie jak X-Request-Id, mogą pomóc w diagnostyce.
glm-5.3-flashTen model obsługuje rozumowanie. Jeśli wybrany protokół i trasa modelu udostępniają elementy sterujące rozumowaniem, zachowaj zwrócone metadane rozumowania podczas kontynuowania rozmowy.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "glm-5.3-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Korzystanie z zewnętrznych SDK
Używaj zgodnych SDK, ustawiając baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Użyj bazowego adresu URL zgodnego z Anthropic dla klientów w stylu Claude. https://openapi.felo.ai/api.
Włącz strumieniowanie
Dodaj stream: true, aby otrzymywać odpowiedzi jako server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform udostępnia zgodne interfejsy wywoływania modeli. Wybierz ten, który Twoja aplikacja lub klient agenta już obsługuje.
Messages
Komunikaty zgodne z Anthropic dla klientów w stylu Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametry
modelstringglm-5.3-flashPubliczny identyfikator modelu do wywołania.max_tokensinteger—Maksymalna liczba generowanych tokenów.messagesarray—Komunikaty rozmowy dla Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———parallel_tool_calls———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Żąda ustrukturyzowanego wyniku, gdy jest obsługiwany.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Steruje różnorodnością odpowiedzi, gdy jest obsługiwane.tool_choicestring or object—Steruje tym, czy narzędzie powinno zostać wywołane.toolsarray—Definicje wywoływania narzędzi zgodne z obsługiwanym schematem.top_k———top_logprobs———top_p———Często zadawane pytania
Co to jest GLM 5.3 Flash?
Z.ai: GLM 5.3 Flash to model typu Mixture-of-Experts z 320 miliardami parametrów ogółem i 18 miliardami aktywnych parametrów na token. Został zbudowany na nowo wytrenowanej podstawie, a nie na bazie GLM 5.2, i wykorzystuje hybrydową architekturę łączącą uwagę liniową i rzadką. Model ma 45 warstw i został wytrenowany na 30-bilionowym korpusie multimodalnym. Obsługuje natywne wejście tekstowe i obrazowe oraz generuje tekst, a rozumowanie jest domyślnie włączone. Dzięki oknu kontekstu wynoszącemu 1 milion tokenów model nadaje się do zadań wymagających długiego kontekstu, takich jak asystenci kodowania świadomi repozytorium, agenci dokumentowi i automatyzacja oparta na zrzutach ekranu. Wykorzystuje 3,0 razy mniej obliczeń uwagi niż GLM 5.3 i ma 4,4 razy mniejszy cache KV, co przekłada się na niższe koszty wnioskowania. Model obsługuje wywoływanie narzędzi, wyjście strukturalizowane oraz natywny interfejs graficzny i automatyzację interfejsu. GLM 5.3 Flash sprawdza się w powtarzalnych przepływach pracy związanych z przeglądem kodu, masowym refaktoringiem i łataniem bezpieczeństwa starszych baz kodu, a także w automatycznym audycie dokumentów biurowych, w tym plików PDF, PPTX, DOCX i XLSX. Sprawdza się również w analizie zrzutów ekranu na kod, konwersji nagrań ekranu i projektów na aplikacje Next.js oraz w generowaniu wykonywalnego parametrycznego CAD 3D z fizycznych planów. Model jest licencjonowany na MIT i dostępny przez Gate.AI, Lyceum oraz platformę API Z.ai.
Jak rozliczane jest użycie?
Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.
Jakie wejścia obsługuje GLM 5.3 Flash?
Model obsługuje natywne wejście tekstowe i obrazowe. Generuje wyjście tekstowe.
Jak duże okno kontekstu ma ten model?
GLM 5.3 Flash ma okno kontekstu wynoszące 1 milion tokenów. Limit długości wyjścia nie jest wyraźnie ujawniony.
Do jakich zadań najlepiej nadaje się GLM 5.3 Flash?
Sprawdza się w zadaniach takich jak asystenci kodowania świadomi repozytorium, analiza zrzutów ekranu na kod, agenci dokumentowi oraz automatyczny audyt plików PDF, PPTX, DOCX i XLSX.
Czym GLM 5.3 Flash różni się od GLM 5.3?
GLM 5.3 Flash zużywa 3,0 razy mniej obliczeń uwagi i ma 4,4 razy mniejszy cache KV niż GLM 5.3. Jest też tańszy w wnioskowaniu, ale nie należy automatycznie traktować go jako odpowiednika modelu flagowego w najtrudniejszych zadaniach rozumowania i inżynierii oprogramowania.
Czy model obsługuje wywoływanie narzędzi i wyjście strukturalizowane?
Tak, GLM 5.3 Flash obsługuje wywoływanie narzędzi oraz wyjście strukturalizowane. Ma również natywny interfejs graficzny i automatyzację interfejsu.