GLM 5.3 ist Z.ais vollwertiges Langkontext-Chat-Modell hinter einem OpenAI-kompatiblen Aufruf. Es liest bis zu 1.048.576 Token, antwortet mit bis zu 131.072, mit Reasoning-Aufwand bis max, 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
- $1.05 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.195 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.30 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$1.05/3.30pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
contradiction-audit Der Fall, für den dieses Fenster da ist: mehrere Dokumente auf einmal, mit einer Antwort, die an zwei weit auseinanderliegenden Stellen hängt.
- 32000
- 0
- max
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $1.05 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.195 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.30 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$1.05/3.30pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
incident-chain Gemischte Belege – Zeitleiste, Log, Diff, Protokoll – zusammengeführt zu einer Ursachenkette mit Fundstellen.
- 16000
- 0.2
- high
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $1.05 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.195 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.30 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 131,072
$1.05/3.30pro 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
- max
Dieses Beispiel beginnt bei Eingabe $1.05 / Ausgabe $3.30 je 1 Mio. Token. Der Playground aktualisiert die Schätzung, sobald Sie die Einstellungen ändern.