GLM 5.3 Flash
glm-5.3-flashСравнивайте на Modelsell цены API glm-5.3-flash, поддерживаемые конечные точки, возможности и варианты доступа.
- Цена от
- Вход / Выход · 1M
- Контекст
- 1M
- Максимальное окно ввода
- Макс. вывод
- 943.7K
- Максимум токенов на ответ
- Модальности
- →
Цены по поставщикам
Сравните цены и качество обслуживания этой модели у разных поставщиков.
| Поставщик | Скидка | Вход/M | Выход/M | Чтение кэша/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $0.12 | $0.418 | $0.035 | ||||
Baidu | -35% | $0.078 | $0.2717 | $0.02275 |
Прокрутите по горизонтали, чтобы сравнить все цены и показатели производительности.
Возможности / Поддерживаемые модальности
Поставщик и конфиденциальность
GLM tokenizerПроизводительность
Бенчмарки
Оценки стандартизированных тестов. Более высокие проценты лучше; показан процентиль рейтинга.
Источник метрик:Artificial Analysis 2026-09-30·GLM 5.3 Flash
Эта модель отсутствует в текущем снимке бенчмарка.
Отсутствие модели или измерения не означает нулевой балл.
Графики сохраняют выбор моделей и настройки рассуждений из источника. Отсутствующие модели или измерения не означают нулевой балл, а стоимость и скорость бенчмарков не являются гарантией сервиса.
О модели GLM 5.3 Flash
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。
Сценарии использования и промпты
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。
Доступ к API
Документация API
Примеры кода
/v1/chat/completions| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Температура сэмплирования; чем ниже, тем детерминированнее |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Накопленная вероятность для nucleus-сэмплинга |
max_tokens | integer | >= 1 | Максимальное число токенов в ответе |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Штрафует повторение частых токенов |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Поощряет введение новых тем |
stop | array | — | До 4 строк, останавливающих генерацию |
seed | integer | — | Сид детерминированного сэмплирования (по возможности) |
n | integer | = 1>= 1 | Число генерируемых вариантов |
stream | boolean | = false | Стримить токены через Server-Sent Events |
response_format | object | — | Принудительно вернуть JSON или соответствующий схеме вывод |
tools | array | — | Объявления инструментов и функций, которые модель может вызывать |
tool_choice | string | autononerequired | Политика выбора инструмента или конкретное имя |
logprobs | boolean | = false | Возвращать логарифмические вероятности по токенам |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Количество top-вероятностей на токен |
logit_bias | object | — | Карта смещений логитов по токенам |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
Заменить <YOUR_API_KEY> на API-ключ из настроек токенов.
Аутентификация
Все запросы должны содержать Authorization: Bearer <TOKEN> . Эндпоинты формата Anthropic вместо этого принимают x-api-key .
Создавайте токены на странице «Токены». Их можно ограничить моделями, группами, IP и лимитами частоты.
Поддерживаемые параметры
| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Температура сэмплирования; чем ниже, тем детерминированнее |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Накопленная вероятность для nucleus-сэмплинга |
max_tokens | integer | >= 1 | Максимальное число токенов в ответе |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Штрафует повторение частых токенов |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Поощряет введение новых тем |
stop | array | — | До 4 строк, останавливающих генерацию |
seed | integer | — | Сид детерминированного сэмплирования (по возможности) |
n | integer | = 1>= 1 | Число генерируемых вариантов |
stream | boolean | = false | Стримить токены через Server-Sent Events |
response_format | object | — | Принудительно вернуть JSON или соответствующий схеме вывод |
tools | array | — | Объявления инструментов и функций, которые модель может вызывать |
tool_choice | string | autononerequired | Политика выбора инструмента или конкретное имя |
logprobs | boolean | = false | Возвращать логарифмические вероятности по токенам |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Количество top-вероятностей на токен |
logit_bias | object | — | Карта смещений логитов по токенам |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
Ограничения частоты
| Поставщик | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | Без ограничений | Без ограничений | Без ограничений |
| official | Без ограничений | Без ограничений | Без ограничений |
Без ограничений
Частые вопросы о glm-5.3-flash
Что такое glm-5.3-flash?
Сравнивайте на Modelsell цены API glm-5.3-flash, поддерживаемые конечные точки, возможности и варианты доступа.
Как вызвать glm-5.3-flash?
Создайте API-ключ с доступом к glm-5.3-flash, затем используйте точный ID модели и поддерживаемый эндпоинт из раздела доступа к API. Поля запроса зависят от выбранного эндпоинта.
Как тарифицируется glm-5.3-flash?
Цена зависит от выбранной группы поставщиков и единицы тарификации модели. Текущая стоимость ввода, вывода, запроса или медиа показана на этой странице до регистрации.
Каков размер контекста glm-5.3-flash?
В каталоге указано контекстное окно 1048576 токенов. Ограничения запроса уточняйте для выбранного эндпоинта.
Каков максимальный вывод glm-5.3-flash?
В каталоге указан максимальный вывод 943717 токенов. Параметры запроса могут задавать меньший предел.
Как оценить glm-5.3-flash для своего проекта?
Изучите сценарии и рекомендации по промптам на этой странице, затем оцените модель на типичных входных данных вашего проекта.