GLM 5.3 Flash ist Z.ais Langkontext-Chat-Modell hinter einem OpenAI-kompatiblen Aufruf. Es liest bis zu 1.048.576 Token, antwortet mit bis zu 131.072 und bietet drei Reasoning-Stufen, 128 Tool-Schemas pro Anfrage und JSON-Ausgabe.
Playground
Diese Beispiele wurden eigens für diesen Endpunkt geschrieben. Ersetzen Sie Prompt und Beispiel-URLs durch eigene erreichbare Eingaben und prüfen Sie vor dem Absenden den aktuellen Preis und die Verfügbarkeit des Modells.
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.1275 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0255 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $0.425 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$0.128/0.425pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
source-review Ein langes Lesen mit kurzer, strukturierter Antwort – die Form, für die dieses Fenster gebaut ist.
- 6000
- 0.2
- high
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.1275 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0255 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $0.425 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$0.128/0.425pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
million-token-digest Der Korpusfall: Tausende Tickets in einem Aufruf, mit der Bitte um Muster statt um eine Zusammenfassung jedes einzelnen.
- 12000
- 0
- high
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $0.1275 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.0255 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $0.425 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$0.128/0.425pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
json-brief response_format plus temperature 0 – das macht die Antwort sicher genug, um sie einem Parser zu übergeben.
- 16000
- 0
- high
Dieses Beispiel beginnt bei Eingabe $0.1275 / Ausgabe $0.425 je 1 Mio. Token. Der Playground aktualisiert die Schätzung, sobald Sie die Einstellungen ändern.