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GLM 5.3 Flash

Z.ai按量计费
别名:glm-5.3-flash

GLM-5.3-Flash 是原生多模态模型,适合结合文字、图片和视频完成编程分析、视觉问答与工具协作。

textimagevideofilestreamingfunction_callingtoolsjson_modevisionreasoningcachingcontext:1048576
起始价格
输入 / 输出 · 1M
上下文
1M
最大输入窗口
最大输出
943.7K
单次响应最大 token 数
模态
→

按供应商定价

比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。

供应商2
USD · 每 1M tokens性能 · 最近 24 小时
供应商折扣输入/M输出/M缓存读取/M
official

官方接口直连

—
$0.12
$0.418
$0.035
Baidu
省35%
$0.078$0.12
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$0.02275$0.035
划线金额为标准价。性能统计覆盖最近 24 小时,实际表现随请求变化。

左右滑动表格,查看完整价格与性能。

能力 / 支持的模态

流式输出函数调用工具JSON 模式结构化输出推理视觉
输入
输出

厂商与数据隐私

厂商
Zhipu AI文档
分词器
GLM tokenizer
许可证
GLM-4 License开放权重
数据保留60 天默认不会用于上游训练

性能

基准测试

标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。

指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·GLM 5.3 Flash

当前基准快照不包含此模型。

缺失的模型或测量值不代表零分。

基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。

关于 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。

使用场景与提示词

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。

接入 API

API 接口文档

调用示例

请求POST/v1/chat/completions
请求示例
参数
参数类型默认值 / 范围说明信息
temperature
number
=10 ~ 2
采样温度;越低越稳定
top_p
number
=10 ~ 1
核采样累计概率
max_tokens
integer>= 1响应中最大 token 数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
惩罚高频 token 的重复出现
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓励引入新话题
stop
array—最多 4 个停止生成的字符串
seed
integer—尽量保证可复现的采样种子
n
integer
=1>= 1
生成的候选条数
stream
boolean
=false
通过 SSE 流式返回 token
response_format
object—强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果
tools
array—模型可调用的工具 / 函数声明
tool_choice
string
autononerequired
工具选择策略或具体工具名
logprobs
boolean
=false
返回每个 token 的对数概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每个 token 返回的 top 概率数量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用于风险审计的终端用户标识

替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。

身份验证

所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。

在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。

支持的参数

Generation parameters
参数类型默认值 / 范围说明信息
temperature
number
=10 ~ 2
采样温度;越低越稳定
top_p
number
=10 ~ 1
核采样累计概率
max_tokens
integer>= 1响应中最大 token 数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
惩罚高频 token 的重复出现
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓励引入新话题
stop
array—最多 4 个停止生成的字符串
seed
integer—尽量保证可复现的采样种子
n
integer
=1>= 1
生成的候选条数
stream
boolean
=false
通过 SSE 流式返回 token
response_format
object—强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果
tools
array—模型可调用的工具 / 函数声明
tool_choice
string
autononerequired
工具选择策略或具体工具名
logprobs
boolean
=false
返回每个 token 的对数概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每个 token 返回的 top 概率数量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用于风险审计的终端用户标识

速率限制

供应商RPMTPMRPD
Baidu无限制无限制无限制
official无限制无限制无限制

无限制

关于 glm-5.3-flash 的常见问题

glm-5.3-flash 是什么?

GLM-5.3-Flash 是原生多模态模型,适合结合文字、图片和视频完成编程分析、视觉问答与工具协作。

如何调用 glm-5.3-flash?

创建具有 glm-5.3-flash 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

glm-5.3-flash 如何计费?

费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。

glm-5.3-flash 的上下文窗口有多大?

模型目录配置的上下文窗口为 1048576 tokens。具体请求限制请查看所选接口。

glm-5.3-flash 的最大输出是多少?

模型目录配置的最大输出为 943717 tokens。请求设置可能指定更低的上限。

如何评估 glm-5.3-flash 是否适合我的项目?

请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。