glm-5.3-flashGLM-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。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 折扣 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $0.12 | $0.418 | $0.035 | ||||
Baidu | 省35% | $0.078 | $0.2717 | $0.02275 |
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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。
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| 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 | integer | 0 ~ 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。
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。
| 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 | integer | 0 ~ 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 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
| official | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
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。
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。
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。
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。
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。
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。
