Z.ai

GLM 5.3 Flash

Z.aiトークンベース
エイリアス:glm-5.3-flash
APIキーを作成

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。

textimagevideofilestreamingfunction_callingtoolsjson_modevisionreasoningcachingcontext:1048576
最低料金
入力 / 出力 · 1M
コンテキスト
1M
最大入力ウィンドウ
最大出力
943.7K
1 回の応答あたりの最大トークン数
モダリティ
→

サプライヤー別料金

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2
USD · 1M トークン あたりパフォーマンス · 直近 24 時間
サプライヤー割引入力/M出力/Mキャッシュ読み取り/M
official

官方接口直连

—
$0.12
$0.418
$0.035
Baidu
-35%
$0.078$0.12
$0.2717$0.418
$0.02275$0.035
取り消し線付きの金額は標準価格です。過去24時間のパフォーマンスです。実際の結果はリクエストによって異なります。

横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。

機能 / サポートされるモダリティ

ストリーミング関数呼び出しツールJSON モード構造化出力理由ビジョン
入力
出力

プロバイダーとデータ保護

プロバイダー
トークナイザー
GLM tokenizer
ライセンス
GLM-4 License公開ウェイト
データ保持60 日デフォルトで上流の学習には使用されません

パフォーマンス

ベンチマーク

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

このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。

モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。

ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。

GLM 5.3 Flash について

把视觉材料带进工程工作

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。

适合边看边分析的场景

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。

思考强度需要明确选择

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。

使用例とプロンプト

操作手册检查示例

“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。

想加快简单任务,为什么没明显变化?

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。

图片和视频应该怎么搭配?

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。

API を利用

API ドキュメント

コードサンプル

リクエストPOST/v1/chat/completions
リクエスト例
パラメータ
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
integer0 ~ 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。

認証

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。

対応パラメータ

Generation parameters
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
integer0 ~ 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

レート制限

サプライヤーRPMTPMRPD
Baidu無制限無制限無制限
official無制限無制限無制限

制限なし

glm-5.3-flash に関するよくある質問

glm-5.3-flash とは?

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 を呼び出すには?

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。

glm-5.3-flash の料金体系は?

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。

glm-5.3-flash のコンテキストウィンドウは?

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。

glm-5.3-flash の最大出力は?

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。

自分のプロジェクトに glm-5.3-flash が適しているか評価するには?

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。