GLM 5.3 Flash è il modello di chat a contesto lungo di Z.ai dietro una chiamata compatibile con OpenAI. Legge fino a 1.048.576 token, risponde fino a 131.072 e offre tre livelli di reasoning effort, 128 schemi di tool per richiesta e output JSON.
Playground
Questi esempi sono stati scritti per questo endpoint. Sostituisci il prompt e gli URL dei media di esempio con input tuoi e raggiungibili, poi controlla il preventivo aggiornato e la disponibilità del modello prima di inviare.
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $0.1275 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.0255 / 1 milione di token
- Output
- $0.425 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$0.128/0.425per 1 milione di token · input / output
source-review Una lettura lunga con una risposta breve e strutturata: la forma per cui questa finestra è costruita.
- 6000
- 0.2
- high
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $0.1275 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.0255 / 1 milione di token
- Output
- $0.425 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$0.128/0.425per 1 milione di token · input / output
million-token-digest Il caso corpus: migliaia di ticket in una chiamata, con il modello a cui si chiedono gli schemi ricorrenti invece di un riassunto di ciascuno.
- 12000
- 0
- high
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $0.1275 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.0255 / 1 milione di token
- Output
- $0.425 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$0.128/0.425per 1 milione di token · input / output
json-brief response_format più temperature a 0: è questo che rende la risposta sicura da passare a un parser.
- 16000
- 0
- high
Questo esempio parte da Input $0.1275 / Output $0.425 per 1 milione di token. Il Playground aggiorna la stima quando cambi le impostazioni.