GLM 5.3 Flash
glm-5.3-flashSo sánh giá API glm-5.3-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
- Giá từ
- Đầu vào / Đầu ra · 1M
- Ngữ cảnh
- 1M
- Cửa sổ nhập tối đa
- Đầu ra tối đa
- 943.7K
- Số token tối đa mỗi phản hồi
- Phương thức
- →
Giá theo nhà cung cấp
So sánh giá và hiệu suất dịch vụ của mô hình này giữa các nhà cung cấp.
| Nhà cung cấp | Chiết khấu | Đầu vào/M | Đầu ra/M | Đọc bộ nhớ đệm/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $0.12 | $0.418 | $0.035 | ||||
Baidu | -35% | $0.078 | $0.2717 | $0.02275 |
Cuộn ngang để so sánh tất cả giá và chỉ số hiệu suất.
Khả năng / Phương thức hỗ trợ
Nhà cung cấp & quyền riêng tư
GLM tokenizerHiệu suất
Đánh giá chuẩn
Điểm từ các đánh giá tiêu chuẩn. Tỷ lệ phần trăm cao hơn tốt hơn và hiển thị phân vị xếp hạng.
Nguồn số liệu:Artificial Analysis 2026-09-30·GLM 5.3 Flash
Mô hình này không có trong ảnh chụp đánh giá hiện tại.
Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không.
Biểu đồ giữ nguyên lựa chọn mô hình và cài đặt suy luận từ nguồn. Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không; chi phí hay tốc độ đánh giá không phải cam kết dịch vụ của trang.
Giới thiệu 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。
Tình huống sử dụng và prompt
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。
Truy cập API
Tài liệu API
Mẫu mã
/v1/chat/completions| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.
Xác thực
Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .
Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.
Tham số hỗ trợ
| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Giới hạn tốc độ
| Nhà cung cấp | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
| official | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
Không giới hạn
Câu hỏi thường gặp về glm-5.3-flash
glm-5.3-flash là gì?
So sánh giá API glm-5.3-flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
Làm thế nào để gọi glm-5.3-flash?
Tạo khóa API có quyền truy cập glm-5.3-flash, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.
glm-5.3-flash được tính phí như thế nào?
Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.
Cửa sổ ngữ cảnh của glm-5.3-flash lớn bao nhiêu?
Danh mục ghi cửa sổ ngữ cảnh là 1048576 token. Xem endpoint đã chọn để biết giới hạn yêu cầu.
Đầu ra tối đa của glm-5.3-flash là bao nhiêu?
Danh mục ghi đầu ra tối đa là 943717 token. Cài đặt yêu cầu có thể đặt giới hạn thấp hơn.
Làm thế nào để đánh giá glm-5.3-flash cho dự án của tôi?
Tham khảo hướng dẫn về tình huống sử dụng và prompt trên trang này, sau đó đánh giá mô hình bằng đầu vào tiêu biểu từ dự án của bạn.