AIREITER
ZhipuText Chat

GLM-5.3 Flash

GLM-5.3 Flash’ı çevrimiçi deneyin: çok modlu metin ve görüntü girişi, 1M-token bağlam, 128K çıktı, streaming Messages API, prompt caching ve flash-tier fiyatlandırma.

GirdiResmi $0.15 1 milyon token basinaAIReiter $0.075 1 milyon token basinaÇıktıResmi $0.50 1 milyon token basinaAIReiter $0.25 1 milyon token basinaCache okumaResmi $0.03 1 milyon token basinaAIReiter $0.015 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-flash
Sağlayıcı
Zhipu
Protokol
Anthropic Messages
Bağlam penceresi
1,000,000 token
Maksimum çıktı
128,000 token
Girdi Token
7.5 credits / 1 Mn token
Çıktı Token
25 credits / 1 Mn token
Önbellek okuma
1.5 credits / 1 Mn token
Önbellek yazma
-

GLM-5.3 Flash ile Neler Yapabilirsiniz

GLM-5.3 metin kalitesi artı görüntü girişi; gün boyu çalıştırdığınız trafik için boyutlandırılmış, maliyetin çok küçük bir kısmına.

Yüksek hacimli sohbet

İstek başına maliyetin, akıl yürütme derinliğinde son noktayı sıkıştırmaktan daha önemli olduğu asistan ve destek trafiğine hizmet edin.

Yapılandırılmış çıkarım

Transkriptleri, destek taleplerini ve belgeleri sabit bir şemayla JSON'a dönüştürün; üstelik bunu günde binlerce kez çalıştırmaya dayanacak bir fiyata.

Ajanın iç döngüleri

Bir ajanın ucuz ve sık yapılan adımlarını — yönlendirme, araç çıktısını özetleme, sonraki eyleme karar verme — yürütün; yalnızca zor karar noktalarını yükseltin.

Milyon token bağlam

GLM-5.3 ile aynı 1M-token pencereyi koruyun; böylece uzun belge paketleri ve tam konuşma geçmişi önceden parçalamayı gerektirmez.

Görüntü anlama

Görüntüleri aynı istekte metinle birlikte gönderin. GLM-5.3 Flash yerleşik olarak çok modludur, GLM-5.3 ise yalnızca metin kabul eder.

GLM-5.3 Flash Kullanım Senaryoları

Bütçeyi belirleyen şeyin en yüksek akıl yürütme değil, istek hacmi olduğu yerlerde kullanın.
01

Toplu sınıflandırma

Doğruluğun doğrulanabildiği ve throughput'un kısıt olduğu büyük metin kuyruklarını etiketleyin, sınıflandırın ve yönlendirin.

02

Belge iş akışları

Uzun dosyaları küçük bir pencereye sığdırmak için bölmeden özetleyin, normalize edin ve alanları çıkarın.

03

İki dilli destek akışları

Her dil için ayrı bir model sürdürmek yerine, Çince ve İngilizce müşteri trafiğini tek bir rotada yönetin.

04

Değerlendirme ve ön eleme

İlk geçiş notlandırması veya filtrelemesini çalıştırın, ardından yalnızca belirsiz vakaları amiral gemisi bir modele gönderin.

05

Ekran görüntüsü ve belge önceliklendirme

Rutin veri alımı için amiral gemisi vision ücretleri ödemek yerine, ekran görüntülerini, taranmış formları ve grafik görsellerini flash-tier fiyatlarla okuyun.

GLM-5.3 Flash Fiyatlandırması ve Yanıt Başına Gerçek Maliyet

Z.AI, GLM-5.3 Flash'i 1M giriş tokenı başına $0.15, önbelleğe alınmış giriş için $0.03 ve çıktı için $0.50 olarak listeliyor. Liste fiyatı faturanın tamamı değildir - işte ölçtüklerimiz.
01

GLM-5.3'ün yaklaşık onda biri

GLM-5.3, 1M token başına girişte $1.40 ve çıkışta $4.40 olarak listelenir. Flash ise $0.15 ve $0.50 olarak listelenir; böylece aynı token sayısı yaklaşık onda biri kadar tutar.

02

Akıl yürütme token'ları çıktı olarak ücretlendirilir

AIReiter testlerinde 2026-08-27 tarihinde, 33 token'lık bir soru ilk görünür karakterden önce yaklaşık 1.900 reasoning token'ı ve toplamda 2.656 output token'ı üretti. Bütçeyi yalnızca yanıta değil, akıl yürütmeye göre yapın.

03

Tasarrufun geldiği yer önbelleklemedir

4.420 token'lık önbelleğe alınmış öneki iki kez gönderdik. İkinci çağrı input_tokens 4 ve cache_read_input_tokens 4,416 bildirdi; böylece yeniden kullanılan önek tam giriş ücreti yerine önbellek oranından ücretlendirildi.

04

Tahmini token başına değil, yanıt başına yapın

Ölçtüğünüz çıktı tokenlarını - akıl yürütme dahil - çıktı oranıyla çarpın. Uzun bir akıl yürütme izi içeren kısa bir istem, girdi satırının ima ettiğinden çok daha pahalıya mal olur.

GLM-5.3 Flash ve GLM-5.3 Karşılaştırması

İş yüküne göre yönlendirin. Daha ucuz model her zaman daha ucuz yanıt değildir.

Flash'ı seçin, eğer

Görev iyi tanımlanmıştır, çıktı biçimi sabittir ve bunu, token başına maliyetin baskın hale gelecek kadar sık çalıştırırsınız.

GLM-5.3'ü seçin, eğer

Görev, yanlış bir yanıtın token tasarrufundan daha pahalıya mal olduğu açık uçlu mühendislik ya da araştırma işidir.

Aynı bağlam, aynı endpoint

Her ikisi de Messages API üzerinden 1M token'lık bir pencere ve 128K'ya kadar çıktı sunar; bu nedenle geçiş yalnızca bir model-id değişikliğidir.

Yalnızca Flash görselleri alır

GLM-5.3 Flash görüntü girdisini kabul eder; GLM-5.3 yalnızca metindir. Ekran görüntüleri veya taramalarla ilgili her şey için, daha ucuz model işi gerçekten yapabilen modeldir.

Her ikisi de yanıtlamadan önce düşünür

Testlerimizde her iki model de önce uzun bir akıl yürütme izi üretti ve max_tokens 1,200 olarak ayarlandığında ikisi de görünür bir yanıt vermedi. Her iki yolda da akıl yürütme için yer bırakın.

Geçiş yapmadan önce ölçün

İkisini de kendi kabul edilen yanıt oranınıza göre test edin. Flash'ta bir yeniden deneme, GLM-5.3'te tek bir temiz çağrıdan daha pahalıya mal olabilir.

GLM-5.3 Flash'ın Diğer Flash-Seviyesi Modellerle Karşılaştırması

Flash sınıfı modeller birbirinin yerine kullanılamaz. Sonucu gerçekten değiştiren eksenler bunlardır.
01

Bağlam penceresi

1M token'lık bir pencere bu fiyat noktasında alışılmadık bir özelliktir. İş yükünüz uzun belgeler veya tam sohbet geçmişiyse, bu tek başına 128K ya da 256K pencereli daha ucuz modelleri eler.

02

Akıl yürütme davranışı

Bazı Flash-seviyesi modeller hemen yanıt verir. GLM-5.3 Flash önce akıl yürütür; bu da hem gecikmeyi hem de çıktı-token maliyetini artırır, ancak çok kısıtlı çıkarım görevlerinde genellikle yardımcı olur.

03

İlk görünen token'a kadar geçen süre

Basit bir istemde ilk görünür karakterden önce yaklaşık 56 saniye ölçtük; saniyede 24 ila 33 çıktı tokenı hızında. Ürününüz anında bir ilk token gerektiriyorsa, karar vermeden önce bunu kendi istemlerinizle test edin.

04

Tek bir rotada metin ve görüntü

Birçok Flash-seviyesi model yalnızca metindir ya da görüntü için ayrıca ücret alır. GLM-5.3 Flash, AIReiter testlerinde 2026-08-27 tarihinde doğrulandığı üzere, aynı endpoint'te aynı ücretle görüntü alır.

05

İki dilli kapsama

Çince ve İngilizceyi tek bir rotada işleyebilmek, ağırlıklı olarak İngilizceye göre ayarlanmış Flash modellerine kıyasla pratik bir avantajdır.

06

Kendi değerlendirme setinizde karşılaştırın

GLM-5.3 Flash, DeepSeek V4 Flash ve Gemini 3.7 Flash'ı aynı 50 gerçek istek üzerinde çalıştırın ve kabul edilen yanıt oranını ile toplam maliyeti karşılaştırın. Genel lider tablolar, hangisinin istemlerinize uygun olduğunu söylemez.

GLM-5.3 Flash Nasıl Kullanılır

Temsili bir prompt'tan üretim Messages entegrasyonuna geçin.

01

Akıl yürütmeye alan tanıyın

max_tokens değerini, akıl yürütme izini ve yanıtı kapsayacak kadar yüksek ayarlayın. Testlerimizde küçük bir bütçe boş bir yanıt döndürdü çünkü akıl yürütme bunun tamamını tüketti.

02

Gerçek bir iş yükünü test edin

Genel bir benchmark sorusu yerine, üretimde göndermeyi planladığınızla aynı bağlam uzunluğunu ve çıktı yapısını kullanarak playground'u kullanın.

03

Kullanımı ve önbelleğe almayı inceleyin

Girdi, çıktı ve cache-read token'larını inceleyin. Yalnızca tekrarlanan metin bir cache hit olduğunu kanıtlamaz - cache_read_input_tokens değerinin pozitif olduğunu kontrol edin.

04

Messages API'ye bağlanın

Gerekli olduğunda streaming'i etkinleştirerek model "glm-5.3-flash" ile POST https://aireiter.com/api/v1/messages çağrısını yapın.

GLM-5.3 Flash API Soruları

Üretim trafiğini yönlendirmeden önce ekiplerin doğrulaması gereken ayrıntılar.

/ 01

GLM-5.3 Flash en çok ne için uygundur?

Yüksek hacimli sohbet, yapılandırılmış çıkarım, toplu sınıflandırma ve bir agent döngüsünün ucuz, sık tekrarlanan adımları.

/ 02

GLM-5.3 Flash ne kadar tutar?

Z.AI, 1M girdi token'ı için $0.15, 1M cache'lenmiş girdi token'ı için $0.03 ve 1M çıktı token'ı için $0.50 listeliyor. AIReiter kendi rota fiyatını yukarıda gösteriyor. Akıl yürütme token'larının çıktı olarak ücretlendirildiğini unutmayın.

/ 03

GLM-5.3'ten farkı nedir?

Aynı 1M token'lık bağlam penceresi ve aynı metin parametreleri, token başına yaklaşık onda bir oranında - ve GLM-5.3'ün aksine görüntüleri de kabul eder. Zor görevlerde ayrıştıkları nokta akıl yürütme derinliğidir, bu yüzden kendi iş yükünüzü test edin.

/ 04

Neden isteğim boş bir yanıt döndürdü?

Neredeyse her zaman max_tokens yüzünden. Model, yanıttan önce bir akıl yürütme izi üretir ve küçük bir bütçe bunun tamamı tarafından tüketilir. Testlerimizde 1,200 token'lık bir bütçe görünür metin üretmedi; limiti yükseltip yeniden deneyin.

/ 05

GLM-5.3 Flash çok modlu mu?

Evet. Doğal olarak çok modludur ve metinle birlikte görüntü girdisini kabul eder. 2026-08-27 tarihinde yapılan AIReiter testinde, bir test görüntüsünün yerleşimini ve renklerini ilk denemede doğru şekilde tarif etti. GLM-5.3'ün kendisi yalnızca metindir.

/ 06

Bir görüntüyü nasıl gönderirim?

Standart Messages içerik bloklarını kullanın: base64 kaynağı ve media_type içeren bir image bloğu, ardından metin bloğunuz. Bu sayfadaki playground PNG, JPEG, WebP ve GIF yüklemelerini kabul eder.

/ 07

GLM-5.3 Flash hangi uç noktayı kullanmalı?

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

/ 08

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.

/ 09

Prompt caching gerçekten çalışıyor mu?

Evet. 2026-08-27 tarihinde yapılan AIReiter testinde, 4,420 token'lık cache'lenmiş bir ön ek, sonraki çağrıda input_tokens 4 ve cache_read_input_tokens 4,416 döndürdü. Bunu kendi prompt'larınızda usage.cache_read_input_tokens kontrol ederek doğrulayın.

/ 10

GLM-5.3 Flash ne kadar hızlı?

Çıktı hızı saniyede 24 ila 33 token arasında ölçtük; basit bir prompt'ta, akıl yürütme izi nedeniyle ilk görünür karakterden önce yaklaşık 56 saniye geçti. Streaming, akıl yürütmeyi geldikçe gösterir.