AIREITER
ZhipuText Chat

GLM-5.3

Kodlama, yapılandırılmış akıl yürütme, iki dilli araştırma, akış yanıtları, önbellek kullanımı ve Messages API erişimi için GLM-5.3'ü çevrimiçi deneyin.

GirdiResmi $1.40 1 milyon token basinaAIReiter $0.42 1 milyon token basinaÇıktıResmi $4.40 1 milyon token basinaAIReiter $1.32 1 milyon token basinaCache okumaResmi $0.26 1 milyon token basinaAIReiter $0.078 1 milyon token basina
API ile çalıştır

GIRDI

ÇIKTI

Example
Generated in
42.7 seconds
Girdi Token
134
Çıktı Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

Model ayrıntıları

Aynı model anahtarını Playground'da, API isteklerinde ve dahili iş akışlarında kullanın.

Model ID
glm-5.3
Sağlayıcı
Zhipu
Protokol
Anthropic Messages
Bağlam penceresi
1,000,000 token
Maksimum çıktı
128,000 token
Girdi Token
42 credits / 1 Mn token
Çıktı Token
132 credits / 1 Mn token
Önbellek okuma
7.8 credits / 1 Mn token
Önbellek yazma
-

GLM-5.3 ile Neler Yapabilirsiniz

Mühendislik ve iki dilli bilgi işleri için uzun bağlamlı bir akıl yürütme yolu.

Depo ölçeğinde kodlama

Uygulama işini planlarken mimari notları, kod alıntılarını ve taşıma kısıtlarını bir arada tutun.

Yapılandırılmış akıl yürütme

Belirsiz soruları varsayımlara, ödünleşimlere, karar ölçütlerine ve savunulabilir bir öneriye dönüştürün.

İki dilli araştırma

Çince ve İngilizce kaynak materyali, kanıtları dile göre ayırmadan tek bir iş akışında analiz edin.

Uzun süre çalışan ajan incelemesi

Otomatik bir iş akışının ikinci bir görüşe ihtiyaç duyduğu durumlarda planları, araç izlerini, hataları ve korunan durumu inceleyin.

GLM-5.3 Kullanım Senaryoları

Bağlamı ve akıl yürütme kalitesini korumanın yeniden iş yapmayı önleyebileceği durumlarda kullanın.
01

Teknik planlama

Geniş gereksinimleri uygulama aşamalarına, risklere, bağımlılıklara ve doğrulama ölçütlerine dönüştürün.

02

Kod ve güvenlik incelemesi

Değişiklikleri doğruluk, güvensiz varsayımlar, eksik testler ve olası hata yolları açısından inceleyin.

03

Araştırma sentezi

Uzun kaynak paketleri arasında iddiaları karşılaştırın ve belirsizliği koruyarak kısa bir sonuç üretin.

04

Karar desteği

Ürün, mühendislik ve operasyonel seçimler için karşılaştırma tabloları ve öneriler oluşturun.

GLM-5.3'ün Model Yığınındaki Yeri

Her istemi en yeni modele göndermek yerine iş yüküne göre yönlendirin.

GLM-5.2 ile karşılaştırıldığında

Daha yeni kodlama ve ajan iş akışları için önce GLM-5.3'ü değerlendirin, ancak mevcut trafiği taşımadan önce bir regresyon seti saklayın.

Hızlı toplu işlemler için

Çıkarma, sınıflandırma ve kısa, tekrarlayan istekler için daha hafif bir Flash veya Turbo model kullanın.

Kod yoğun eskalasyon için

Genel sıralamalara güvenmek yerine, GLM-5.3'ü aynı depo görevi üzerinde DeepSeek V4 Pro ile karşılaştırın.

Uzun bağlamlı iş yükleri için

Sonuç kalitesini, gecikmeyi ve önbellek yeniden kullanımını MiniMax M3 veya Kimi kodlama yollarına karşı karşılaştırın.

GLM-5.3 Nasıl Kullanılır

Temsili bir prompt'tan üretim Messages entegrasyonuna geçin.

01

Gerçek bir iş yükünü test edin

Üretimdekiyle aynı bağlamı ve çıktı yapısını içeren bir görevle playground'u kullanın.

02

Kullanımı ve önbelleğe almayı inceleyin

Girdi, çıktı ve önbellekten okunan tokenları inceleyin. Yalnızca tekrarlanan metin, önbellek isabetini kanıtlamaz.

03

Messages API'ye bağlanın

Gerekirse akışı etkinleştirerek model "glm-5.3" ile POST https://aireiter.com/api/v1/messages çağrısı yapın.

GLM-5.3 API Soruları

Üretim trafiğini yönlendirmeden önce ekiplerin doğrulaması gereken ayrıntılar.

/ 01

GLM-5.3 en çok ne için uygundur?

Uzun bağlamlı kodlama, yapılandırılmış akıl yürütme, iki dilli araştırma ve ajan iş akışı incelemesi için güçlü bir adaydır.

/ 02

GLM-5.3 hangi endpoint'i kullanmalı?

POST https://aireiter.com/api/v1/messages kullanın. Chat Completions endpoint'i bu AIReiter yolu ile uyumlu değildir.

/ 03

Hangi bağlam ve çıktı sınırları gösteriliyor?

Sayfa 1M token'lık bir context window ve 128K'ya kadar output token gösterir. İstemci ve sağlayıcı istek sınırları yine de daha düşük olabilir.

/ 04

Bir cache hit'i nasıl doğrularım?

usage.cache_read_input_tokens değerini kontrol edin. AIReiter testlerinde, aynı uygun önekler sonraki istekte pozitif bir cache-read değeri döndürdü.

/ 05

GLM-5.3 için resmi genel API fiyatlandırması mevcut mu?

Yayınlandığı tarihte Z.AI modeli belgeliyor ancak herkese açık API fiyatlandırma sayfasında GLM-5.3 için ayrı bir ücret listelenmiyor. AIReiter mevcut route fiyatını yukarıda gösterir.