GLM-5.3 للعمل الذي يسبق الإجابة
قدّم إلى GLM-5.3 مسار كود معقداً أو مجموعة مستندات مصدرية أو مهمة تحتاج إلى أدوات. أرفق الأدلة وحدد ما يجب أن تتضمنه الإجابة المفيدة. 1.12 US$ / 1M إدخال و3.52 US$ / 1M إخراج.
- نافذة سياق 1M توكن
- استدلال مفعّل دائمًا
- إدخال نصي
- استدعاء الدوال
- البث المباشر
جرّب GLM-5.3
جرّب مهمة محددة مع GLM-5.3. اختر صيغة الطلب وافحص حقولها وقارن الإجابة بالأدلة التي قدمتها.
glm-5.3لكل مليون توكن: إدخال $1.12 · إخراج $3.52.تُحذف الحقول الفارغة. استخدم JSON للقيم المتداخلة.
تقدير من الاستخدام المُعاد والأسعار الحالية. تعني الشرطة عدم توفر سعر أو بيانات استخدام لازمة.
GLM-5.3 في التطبيق العملي
يراجع GLM-5.3 إعادة محاولة الدفع: فترة احتمال التعطّل، والخصم الخارجي، ومفتاح ثابت لضمان عدم تكرار الأثر.
Review this Python payment handler: def pay(order): charge(order.card, order.total); db.mark_paid(order.id). A worker may retry after crashing between charge and mark_paid. Provide a concise failure timeline, a minimal idempotent design using a stable order key, and three executable-style regression cases. Do not claim a database transaction alone makes the external charge exactly-once.
Nothing ties the two steps together. charge is an external, non-transactional effect; the DB update is a separate operation. A crash (or worker timeout, or process kill, or deployment) between them leaves the order charged but unpaid — a retried worker charges again.
Note: wrapping both lines in a DB transaction doesn't fix it. The charge is external; a rollback at t2 cannot "un-charge" the card, and retry still re-executes the charge. Exactly-once for an external effect requires idempotency, not atomicity.
The key must be stable across attempts and derived from the order, never per-attempt or random, or both dedupe layers are useless.
سُجّلت هذه الإجابة من GLM-5.3 في 29 أكتوبر 2026. مقتطفات مختارة من الإجابة الأصلية بالإنجليزية؛ حُذفت الأجزاء الأخرى. راجع التصاميم والشيفرة المُولّدة قبل استخدامها.
أسعار GLM-5.3
تعتمد أسعار GLM-5.3 على التوكنات التي يستخدمها طلبك. يقرأ الجدول أسعار الإدخال والإخراج والذاكرة المؤقتة الحالية من إعدادات الفوترة.
الإدخال المخزّن مؤقتاً جزء من إجمالي الإدخال. والاستدلال جزء من الإخراج. أعداد التوكنات في الأمثلة توضح الحساب؛ ويحدد الاستخدام المُعاد الرسوم.
- إدخال
- $1.12السعر · مليون توكن
- إخراج
- $3.52السعر · مليون توكن
- الإدخال المخزّن مؤقتاً
- $0.208السعر · مليون توكن
- الكتابة إلى الذاكرة المؤقتة
- $1.12السعر · مليون توكن
ما هو GLM-5.3؟
GLM-5.3 نموذج استدلال نصي من Z.ai للبرمجة والمهام التي تحتاج إلى سياق عمل كبير. توفر نافذته ذات المليون توكن مساحة للملفات المصدرية والمواصفات والمحادثات المتواصلة. اختر المواد ذات الصلة واطلب الإشارة إلى الأدلة.
يستدل GLM-5.3 دائماً. اختر مستوى low أو high أو max، والافتراضي max. يستهلك الاستدلال والإجابة الظاهرة ميزانية الإخراج المشتركة التي قد تصل إلى 131,072 توكن. ابدأ بمهمة محددة وميزانية تكفي لإنهائها، ثم قارن النتيجة بمعيار قبول واضح.
النموذج: GLM-5.3 · الإدخال: نص · الإخراج: نص واستدعاءات أدوات · الصيغ: Chat Completions وResponses وMessages.
استخدم GLM-5.3 من تطبيقك أو مساعد البرمجة
احتفظ بصيغة طلب مألوفة أثناء اختبار عبء عملك.
اربط GLM-5.3
اربط GLM-5.3 بالصيغة التي يتوقعها تطبيقك. تتضمن الوثائق طلبات كاملة وجداول معاملات خاصة بكل بروتوكول وأمثلة للحفاظ على محادثة الأدوات.
- 1أنشئ مفتاح API.
- 2انسخ طلباً من الوثائق.
- 3تحقق من النتيجة باستخدام بياناتك.
طوّر باستخدام GLM-5.3
اطلب من مساعدك البرمجي ربط GLM-5.3 مع حفظ المفتاح في متغير بيئة. حدد النتيجة المتوقعة ووافق على حد للإنفاق قبل التشغيل.
- 1انسخ تعليمات الإعداد.
- 2احفظ المفتاح في متغير بيئة.
- 3راجع قبل التشغيل.
ما الذي يساعدك GLM-5.3 على إنجازه؟
يتضمن الموجّه المفيد لـ GLM-5.3 مهمة محددة وأدلة كافية لتنفيذها ونتيجة يمكنك التحقق منها.
تتبّع خللاً عبر الملفات
قدّم إلى GLM-5.3 معالج الطلب والأنواع المرتبطة والإدخال الذي يسبب الخلل. اطلب توضيح موضع فشل الافتراض واقتراح تعديل بسيط مع اختبار انحدار كان سيكشف الخلل.
قارن مجموعة مصادر طويلة
استخدم GLM-5.3 لمقارنة المتطلبات بين السياسات أو الملاحظات أو المواصفات. اطلب مقطعاً داعماً لكل استنتاج وقائمة واضحة بالأسئلة المفتوحة قبل تحويل التحليل إلى قرار.
استخرج JSON مفيداً
اطلب من GLM-5.3 كائن JSON بالحقول المحددة في تعليماتك. وضّح طريقة تمثيل القيم المفقودة. تحقق من النتيجة في تطبيقك؛ فوضع كائن JSON لا يفرض الالتزام بمخطط JSON Schema المقدم.
أنشئ محادثة أدوات
دع GLM-5.3 يقترح استدعاء دالة، ثم تحقق من المعاملات ونفّذ دالتك. أعد النتيجة مع معرّف الاستدعاء الأصلي. يمكن للنموذج الاستدلال على النتيجة بينما يتحكم تطبيقك في التنفيذ.
استخدامات عملية لـ GLM-5.3
اكتشف خطأ تكرار إجراء
اعرض على GLM-5.3 الكود الذي ينفذ إجراء ويسجل اكتماله. اسأل عن نقاط التعطل التي قد تكرر الإجراء، وما يضمن ثبات أثر العملية عند تكرارها، والاختبارات التي تثبت الإصلاح.
حوّل المواصفات إلى اختبارات
قدّم إلى GLM-5.3 عقداً مكتوباً واطلب حالات اختبار عند حدوده. افصل السلوك المطلوب عن الافتراضات، ثم راجع كل حالة مقابل المتطلب الأصلي.
خطط لترحيل صغير
قدّم إلى GLM-5.3 الواجهة الحالية والمطلوبة وقيود التوافق. اطلب تسلسلاً للتعديلات مع خطوة تحقق وشرط رجوع لكل مرحلة.
ابدأ مع GLM-5.3
- 01
أضف رصيداً
أنشئ حساباً وأضف المبلغ الذي تحتاجه. رصيدك لا تنتهي صلاحيته.
- 02
اختر صيغة
استخدم glm-5.3 معرّفاً للنموذج. انسخ مثال Chat Completions أو Responses أو Messages من الوثائق؛ لكل صيغة أسماء حقولها.
- 03
جرّب مهمة صغيرة
قدّم إلى GLM-5.3 سؤالاً يمكنك التحقق من إجابته. حدد ميزانية إخراج تتيح مساحة للاستدلال.
- 04
افحص وتابع
راجع إخراج GLM-5.3 والاستخدام. احتفظ بسجل المساعد والأدوات كاملاً عند متابعة المحادثة في تطبيقك.
قدرات GLM-5.3 في لمحة
طابق الصيغة وعناصر التحكم مع المهمة قبل الدمج.
- نافذة السياق
- 1,048,576 توكن
- مستوى الاستدلال
- low أو high أو max؛ مفعّل دائمًا
- المخرجات المنظّمة
- وضع كائن JSON في Chat وResponses
- نوع الإدخال
- نص فقط؛ دون إدخال صور أو صوت أو فيديو
- سجل المحادثة
- حافظ على ترتيب الاستدلال ومعرّفات الأدوات والنتائج
هذه قدرات موثقة للنموذج. قيّم الدقة وزمن الاستجابة على مهامك الفعلية.
خطّط لطلب ناجح مع GLM-5.3
اترك مجالًا للاستدلال
يحتسب GLM-5.3 التفكير ضمن حد الإخراج. استخدم ميزانية مناسبة للمهمة وافحص حالة الاكتمال. بلوغ حد التوكنات يختلف عن الحصول على إجابة كاملة.
قدّم أدلة نصية
يقبل GLM-5.3 النص، لا لقطات الشاشة أو الفيديو. استخرج النص المطلوب قبل طلب المراجعة. أرفق أسماء الملفات أو عناوين الأقسام لتتمكن الإجابة من الإشارة إلى مصدر محدد.
اقرأ الاستخدام الفعلي للذاكرة المؤقتة
يستخدم GLM-5.3 التخزين المؤقت التلقائي للسياق. قد تفيد البادئات الثابتة القابلة لإعادة الاستخدام، لكن تطابق الموجّه لا يضمن إصابة الذاكرة المؤقتة. استخدم عدد التوكنات المخزّنة مؤقتاً في الاستجابة لحساب التكلفة.
تحقق من الاستنتاجات المهمة
اطلب من GLM-5.3 مقاطع من المصادر أو اختبارات قابلة للتنفيذ. راجع الكود الناتج والمبالغ المستخرجة والادعاءات الواقعية قبل استخدامها لإحداث تغيير خارجي.
GLM-5.3 على SeedRouter
راجع الأسعار هنا
قارن أسعار إدخال GLM-5.3 وإخراجه والذاكرة المؤقتة قبل إرسال طلب. يُحدّث جدول الأسعار من إعدادات الفوترة الحالية.
الدفع حسب الاستخدام
استخدم GLM-5.3 من رصيد مدفوع مسبقاً. لا يوجد اشتراك شهري، ولا تُحتسب رسوم الطلبات الفاشلة.
احتفظ بالسجل الكامل
في طلبات Chat لـ GLM-5.3 يحافظ clear_thinking=false على الاستدلال السابق. احتفظ بحقول الاستدلال ورسائل الأدوات دون تغيير وبالترتيب؛ فنسخ الإجابة الظاهرة فقط قد يحذف معلومات لازمة للدور التالي.
فضّل عقد إخراج محددًا
حدد أسماء الحقول وأنواعها وسلوك القيم المفقودة في الموجّه. اطلب من GLM-5.3 إخراج كائن JSON ثم حلله وتحقق منه قبل الحفظ. عالج إخفاقات التحقق صراحة بدلاً من افتراض أن JSON الصالح يعني بيانات صحيحة.
قارن GLM-5.3 بنماذج أخرى
راجع الأسعار الحالية وعناصر التحكم الخاصة بالمهمة قبل الاختيار.
استدعِ DeepSeek V4.1 Flash عبر SDK من OpenAI أو Anthropic: سياق 1M توكن، وتفكير يمكن تشغيله أو إيقافه، وإدخال الصور، وأسعار مباشرة في ساعات الذروة وخارجها، وساحة لعب للتجربة.
عرض النموذجاستدعِ Kimi K3 عبر SDK من OpenAI أو Anthropic: سياق 1M توكن، واستدلال مفعّل دائمًا بمستوى low أو high أو max، وأسعار مباشرة لكل توكن، وساحة لعب للتجربة.
عرض النموذججرّب Kimi K3.1 Pro للبرمجة ومراجعة المستندات والعمل بالأدوات. اكتشف سياقه الذي يتسع لمليون توكن، ومستويات الاستدلال وأسعار التوكنات الحالية.
عرض النموذجاستدعِ Claude Fable 5 باستخدام SDK الخاص بـ Anthropic أو OpenAI. التفكير العميق وسياق يبلغ مليون توكن وفرض استدعاءات الأدوات وأسعار فورية لكل توكن وملعب لاختباره.
عرض النموذجاستدعِ Claude Fable 5.1 باستخدام SDK من Anthropic أو OpenAI. التفكير العميق، نافذة سياق بـ 1 مليون توكن، قراءة محفوظة رخيصة، أسعار مباشرة وPlayground لتجربتها الآن.
عرض النموذججرّب Claude Haiku 5.5 لتصنيف النصوص واستخراج البيانات والتلخيص. راجع أسعار الرموز الحالية، واختبر تعليماتك، واربط تطبيقك بواجهة Messages مع مراجعة الاستهلاك.
عرض النموذجأدلة GLM-5.3
افهم فوترة التوكنات وسلوك الذاكرة المؤقتة وخيارات الدمج العملية قبل توسيع حجم العمل.
أسئلة حول GLM-5.3
ما هو GLM-5.3؟+
GLM-5.3 نموذج استدلال من Z.ai للبرمجة وتحليل النصوص الطويلة ومحادثات الأدوات. يقبل النص ويعيد نصاً أو استدعاءات أدوات. وهو مختلف عن GLM-5.3-Flash.
هل GLM-5.3 مجاني؟+
تستخدم طلبات GLM-5.3 هنا الرصيد المدفوع مسبقاً بالأسعار الحالية أعلاه. لا يُشترط اشتراك. ولا تُحتسب رسوم الطلبات الفاشلة.
هل يمكن تعطيل التفكير في GLM-5.3؟+
لا. يستدل GLM-5.3 دائماً. اختر low أو high أو max؛ والافتراضي max. تُحتسب توكنات الاستدلال ضمن الإخراج حتى لو كانت الإجابة النهائية قصيرة.
ما حجم السياق الذي يستخدمه GLM-5.3؟+
يوفر GLM-5.3 نافذة سياق بمليون توكن، مع 1,048,576 توكن في البيانات الوصفية الرسمية للعميل. الحد الأقصى للإخراج 131,072 توكن. يحدد الاستخدام الفعلي للإدخال رسومه، لا حجم النافذة الأقصى.
ما صيغ الطلبات التي يدعمها GLM-5.3؟+
توثّق GLM-5.3 الوصول عبر Chat Completions وResponses وMessages المتوافق مع Anthropic. تختلف معاملاتها. يفصل مرجع API عقد GLM المنشور عن حقول التوافق التي تحتاج إلى تحقق خاص بعبء العمل.
كم تبلغ تكلفة GLM-5.3؟+
تبدأ أسعار GLM-5.3 حالياً من 1.12 US$ / 1M للإدخال و3.52 US$ / 1M للإخراج. يعرض الجدول أيضاً الإدخال المخزّن مؤقتاً وأي كتابة للذاكرة المؤقتة مُبلّغ عنها منفصلة. استخدم الاستهلاك الفعلي للتوكنات بدلاً من طول الإجابة الظاهرة لتقدير الطلب.
جرّب GLM-5.3 على مهمتك
اطرح على GLM-5.3 سؤالًا يمكنك التحقق منه. راجع الإجابة والاستخدام.
