GLM 5.3 es el modelo de chat de contexto largo de tamaño completo de Z.ai tras una llamada compatible con OpenAI. Lee hasta 1.048.576 tokens, responde hasta 131.072, con esfuerzo de razonamiento hasta max, 128 esquemas de herramientas y salida JSON.
Playground
Estos ejemplos se escribieron para este endpoint. Cambia el prompt y las URL de ejemplo por archivos tuyos accesibles y, antes de enviar, revisa la estimación al día y la disponibilidad del modelo.
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $1.05 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.195 / 1 millón de tokens
- Salida
- $3.30 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 131,072
$1.05/3.30por 1 millón de tokens · entrada / salida
contradiction-audit El caso para el que existe esta ventana: varios documentos de una vez, con la respuesta colgada de dos pasajes muy separados.
- 32000
- 0
- max
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $1.05 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.195 / 1 millón de tokens
- Salida
- $3.30 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 131,072
$1.05/3.30por 1 millón de tokens · entrada / salida
incident-chain Evidencia de distinta naturaleza —línea de tiempo, log, diff, bitácora— reducida a una sola cadena causal con citas.
- 16000
- 0.2
- high
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $1.05 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.195 / 1 millón de tokens
- Salida
- $3.30 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 131,072
$1.05/3.30por 1 millón de tokens · entrada / salida
json-brief response_format más temperature en 0: eso es lo que vuelve segura la respuesta para entregarla a un parser.
- 16000
- 0
- max
Este ejemplo parte de Entrada $1.05 / Salida $3.30 por 1 millón de tokens. El Playground actualiza la estimación cada vez que cambias los ajustes.