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ZhipuText Chat

GLM-5.3

Essayez GLM-5.3 en ligne pour le codage, le raisonnement structuré, la recherche bilingue, les réponses en streaming, l’utilisation du cache et l’accès à Messages API.

EntréeOfficiel $1.40 par million de tokensAIReiter $0.42 par million de tokensSortieOfficiel $4.40 par million de tokensAIReiter $1.32 par million de tokensLecture cacheOfficiel $0.26 par million de tokensAIReiter $0.078 par million de tokens
Exécuter avec l'API

ENTRÉE

SORTIE

Example
Generated in
42.7 seconds
Token d’entrée
134
Token de sortie
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

Détails du modèle

Utilisez la même clé de modèle dans le Playground, les requêtes API et les workflows internes.

ID du modèle
glm-5.3
Fournisseur
Zhipu
Protocole
Anthropic Messages
Fenêtre de contexte
1,000,000 tokens
Sortie maximale
128,000 tokens
Token d’entrée
42 crédits / 1 M de tokens
Token de sortie
132 crédits / 1 M de tokens
Lecture du cache
7.8 crédits / 1 M de tokens
Écriture du cache
-

Ce que vous pouvez faire avec GLM-5.3

Une voie de raisonnement à long contexte pour l’ingénierie et le travail de connaissance bilingue.

Codage à l’échelle d’un dépôt

Conservez ensemble les notes d’architecture, les extraits de code et les contraintes de migration tout en planifiant les travaux d’implémentation.

Raisonnement structuré

Transformez des questions ambiguës en hypothèses, compromis, critères de décision et recommandation défendable.

Recherche bilingue

Analysez des sources en chinois et en anglais dans un seul flux de travail, sans séparer les preuves par langue.

Revue d’agent de longue durée

Inspectez les plans, les traces d’outils, les échecs et l’état conservé lorsqu’un flux de travail automatisé a besoin d’un second avis.

Cas d’usage de GLM-5.3

Utilisez-le lorsque la préservation du contexte et de la qualité du raisonnement peut éviter des reprises.
01

Planification technique

Convertissez des exigences générales en étapes d’implémentation, risques, dépendances et critères de vérification.

02

Revue de code et de sécurité

Examinez les changements pour vérifier la correction, les hypothèses dangereuses, les tests manquants et les chemins de défaillance possibles.

03

Synthèse de recherche

Comparez les affirmations à travers de grands ensembles de sources et produisez une conclusion concise tout en préservant l’incertitude.

04

Aide à la décision

Créez des tableaux comparatifs et des recommandations pour les choix produit, ingénierie et opérations.

Où GLM-5.3 s’inscrit dans une pile de modèles

Acheminez selon la charge de travail au lieu d’envoyer chaque prompt au modèle le plus récent.

Comparé à GLM-5.2

Évaluez d’abord GLM-5.3 pour les workflows de codage et d’agent plus récents, mais conservez un jeu de régression avant de migrer le trafic existant.

Pour les lots rapides

Utilisez un modèle Flash ou Turbo plus léger pour l’extraction, la classification et les demandes répétitives courtes.

Pour une escalade axée sur le code

Comparez GLM-5.3 à DeepSeek V4 Pro sur la même tâche de dépôt plutôt que de vous fier à des classements génériques.

Pour les charges de travail à long contexte

Comparez la qualité des résultats, la latence et la réutilisation du cache avec les routes de codage MiniMax M3 ou Kimi.

Comment utiliser GLM-5.3

Passez d’un prompt représentatif à une intégration Messages en production.

01

Testez une charge de travail réelle

Utilisez le playground avec une tâche qui inclut le même contexte et la même structure de sortie qu’en production.

02

Inspecter l’utilisation et la mise en cache

Examinez les jetons d’entrée, de sortie et de cache-read. Un texte répété à lui seul ne prouve pas un cache hit.

03

Connectez l’API Messages

Appelez POST https://aireiter.com/api/v1/messages avec le modèle "glm-5.3" et activez le streaming lorsque nécessaire.

Questions sur l’API GLM-5.3

Les points que les équipes doivent confirmer avant de router le trafic de production.

/ 01

À quoi GLM-5.3 convient-il le mieux ?

C’est un excellent candidat pour le codage avec un contexte long, le raisonnement structuré, la recherche bilingue et l’analyse des workflows d’agent.

/ 02

Quel endpoint GLM-5.3 doit-il utiliser ?

Utilisez POST https://aireiter.com/api/v1/messages. L’endpoint Chat Completions n’est pas compatible avec cette route AIReiter.

/ 03

Quelles limites de contexte et de sortie sont indiquées ?

La page indique une fenêtre de contexte de 1M tokens et jusqu’à 128K tokens de sortie. Les limites de requête du client et du fournisseur peuvent toutefois être inférieures.

/ 04

Comment confirmer un cache hit ?

Vérifiez usage.cache_read_input_tokens. Lors des tests AIReiter, des préfixes éligibles identiques ont renvoyé une valeur cache-read positive lors des requêtes suivantes.

/ 05

Le prix officiel de l’API publique GLM-5.3 est-il disponible ?

Au moment de la publication, Z.AI documente le modèle mais n’indique pas un tarif GLM-5.3 séparé sur sa page de tarification de l’API publique. AIReiter affiche ci-dessus le prix actuel de sa route.