GLM 5.3 è il modello di chat a contesto lungo di Z.ai in versione completa, dietro una chiamata compatibile con OpenAI. Legge fino a 1.048.576 token, risponde fino a 131.072, con reasoning effort fino a max, 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
- $1.05 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.195 / 1 milione di token
- Output
- $3.30 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$1.05/3.30per 1 milione di token · input / output
contradiction-audit Il caso per cui esiste la finestra: più documenti insieme, con la risposta che poggia su una coppia di passaggi molto distanti.
- 32000
- 0
- max
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $1.05 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.195 / 1 milione di token
- Output
- $3.30 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$1.05/3.30per 1 milione di token · input / output
incident-chain Prove eterogenee – cronologia, log, diff, trascrizione – ridotte a un'unica catena causale con le citazioni.
- 16000
- 0.2
- high
- Tipi di input
- Testo
- Tipi di output
- Testo
- Input
- $1.05 / 1 milione di token
- Input in cache
- $0.195 / 1 milione di token
- Output
- $3.30 / 1 milione di token
- Contesto
- 1,048,576
- Output max
- 131,072
$1.05/3.30per 1 milione di token · input / output
json-brief response_format più temperature 0: è questo che rende la risposta sicura da passare a un parser.
- 16000
- 0
- max
Questo esempio parte da Input $1.05 / Output $3.30 per 1 milione di token. Il Playground aggiorna la stima quando cambi le impostazioni.