glm-5.3-flashModelsell で glm-5.3-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $0.12 | $0.418 | $0.035 | ||||
Baidu | -35% | $0.078 | $0.2717 | $0.02275 |
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標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·GLM 5.3 Flash
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GLM-5.3-Flash 在GLM-5系列中采用原生多模态设计,可以结合文字、图片和视频理解任务,输出文本结果。它适合需要看懂界面、图表或操作过程的编程与智能体应用,也适合将多种素材整理成可执行的工作说明。
例如维护一个管理系统,可以把页面截图与相关代码一起提供,让模型解释界面状态和实现之间的关系;整理操作流程时,可以结合录像与文字手册,找出遗漏步骤或容易出错的环节。视觉素材应围绕明确问题提交,说明要关注的对象、区域或动作,避免只得到宽泛的画面描述。
模型面向能力与效率兼顾的工作,可用于多轮编程、资料整理与自动化流程。应用接入工具后,可以把分析连接到实际查询、执行和检查;每次工具结果都应进入后续上下文,帮助模型决定下一步。
GLM-5.3-Flash支持low、high和max推理等级,未指定时默认max。想减少思考投入时,应明确传入受支持的等级,再用真实任务比较效果。长材料任务要保留关键约束与出处,复杂视觉判断则应检查原图或录像,避免把模糊区域当作确定事实。
“结合这段后台操作录像、页面截图和现有手册,检查创建项目流程。列出录像实际经过的步骤,指出手册遗漏或顺序不同的地方,再写一版简洁操作说明。看不清的控件名称标为待确认,不要自行编造。”
代码任务可同时提供相关组件,使问题能对应到实现。
先确认明确传入low或high。该模型未指定推理等级时默认max,其他不受支持的值也不能代替正确设置。
视频用于理解过程,清晰截图用于补充关键细节;在提示词中说明两者的关系和关注位置。
/v1/chat/completions| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| official | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で glm-5.3-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
glm-5.3-flash へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 943717 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
