GLM-5.3 para el trabajo detrás de cada respuesta
Presenta a GLM-5.3 una ruta de código compleja, documentos fuente o una tarea que requiera herramientas. Aporta las pruebas y define qué debe incluir una respuesta útil. 1,12 US$ / 1M de entrada y 3,52 US$ / 1M de salida.
- Ventana de contexto de 1M de tokens
- Razonamiento siempre activo
- Entrada de texto
- Llamadas a funciones
- Streaming
Prueba GLM-5.3
Prueba una tarea concreta con GLM-5.3. Elige el formato de solicitud, revisa sus campos y contrasta la respuesta con las pruebas que has aportado.
glm-5.3Por millón de tokens: $1.12 de entrada · $3.52 de salida.Se omiten los campos vacíos. Usa JSON para valores anidados.
Estimación a partir del uso devuelto y las tarifas actuales. Un guion indica que falta una tarifa o un dato de uso necesario.
Prueba GLM-5.3 con una tarea verificable
Las solicitudes usan el crédito de tu cuenta.
GLM-5.3 en la práctica
GLM-5.3 revisa un reintento de pago: el intervalo en el que puede producirse un fallo, el cobro externo y una clave de idempotencia estable.
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.
Registrado con GLM-5.3 el 29 de octubre de 2026. Extractos seleccionados del original en inglés; se omiten las demás secciones. Revisa los diseños y el código generados antes de utilizarlos.
Precios de GLM-5.3
El precio de GLM-5.3 depende de los tokens utilizados en tu solicitud. La tabla muestra las tarifas actuales de entrada, salida y caché de la configuración de facturación.
La entrada en caché forma parte de la entrada total. El razonamiento forma parte de la salida. Los recuentos de ejemplo ilustran el cálculo; el uso devuelto determina el cargo.
- Entrada
- $1.12Precio · 1M de tokens
- Salida
- $3.52Precio · 1M de tokens
- Entrada en caché
- $0.208Precio · 1M de tokens
- Escritura de caché
- $1.12Precio · 1M de tokens
¿Qué es GLM-5.3?
GLM-5.3 es un modelo de razonamiento de texto de Z.ai para programación y tareas que necesitan un contexto de trabajo amplio. Su ventana de un millón de tokens ofrece espacio para archivos fuente, especificaciones y conversaciones continuadas. Selecciona material pertinente y solicita referencias a las pruebas.
GLM-5.3 siempre razona. Elige el nivel de esfuerzo low, high o max; max es el predeterminado. Tanto el razonamiento como la respuesta visible consumen el presupuesto de salida, que puede alcanzar 131.072 tokens. Empieza con una tarea acotada y margen para completarla; después contrasta el resultado con un criterio de aceptación explícito.
Modelo: GLM-5.3 · Entrada: texto · Salida: texto y llamadas a herramientas · Formatos: Chat Completions, Responses y Messages.
Usa GLM-5.3 desde tu aplicación o asistente de programación
Mantén un formato de solicitud conocido al probar tu propia carga de trabajo.
Conecta GLM-5.3
Conecta GLM-5.3 con el formato que espera tu aplicación. La documentación incluye solicitudes completas, tablas de parámetros por protocolo y ejemplos para conservar una conversación con herramientas.
- 1Crea una clave API.
- 2Copia una solicitud de la documentación.
- 3Comprueba el resultado con tus propios datos.
Desarrolla con GLM-5.3
Pide a tu asistente de programación que conecte GLM-5.3 con una variable de entorno para la clave. Especifica el resultado esperado y aprueba un límite de gasto antes de ejecutarlo.
- 1Copia las instrucciones de configuración.
- 2Guarda tu clave en una variable de entorno.
- 3Revisa antes de ejecutar.
Qué puedes hacer con GLM-5.3
Un prompt útil para GLM-5.3 incluye una tarea concreta, pruebas suficientes para realizarla y un resultado que puedas comprobar.
Rastrea un fallo entre archivos
Proporciona a GLM-5.3 el controlador, los tipos pertinentes y la entrada que falla. Pídele que explique dónde deja de cumplirse el supuesto y proponga un cambio mínimo, con un caso de regresión que hubiera detectado el fallo.
Compara un conjunto extenso de fuentes
Usa GLM-5.3 para comparar requisitos entre políticas, notas o especificaciones. Exige un pasaje de respaldo para cada conclusión y una lista explícita de preguntas sin resolver antes de tomar una decisión a partir del análisis.
Extrae JSON útil
Pide a GLM-5.3 un objeto JSON con los campos definidos en tus instrucciones. Indica cómo representar los valores ausentes. Valida el resultado en tu aplicación; el modo de objeto JSON no impone un JSON Schema proporcionado.
Crea una conversación con herramientas
Deja que GLM-5.3 proponga una llamada a función; valida los argumentos y ejecuta tu función. Devuelve su resultado con el identificador original de la llamada. El modelo puede razonar sobre el resultado mientras tu aplicación controla la ejecución.
Usos prácticos de GLM-5.3
Detecta un error de acciones duplicadas
Muestra a GLM-5.3 el código que realiza una acción y registra su finalización. Pregunta qué fallos pueden repetir la acción, qué hace que la operación sea idempotente y qué pruebas demuestran la corrección.
Convierte una especificación en comprobaciones
Proporciona a GLM-5.3 un contrato escrito y solicita casos de prueba en sus límites. Separa el comportamiento exigido de los supuestos y revisa cada caso frente al requisito original.
Planifica una migración pequeña
Proporciona a GLM-5.3 la interfaz actual, la deseada y las restricciones de compatibilidad. Solicita una secuencia de cambios con una comprobación y una condición de reversión en cada etapa.
Empieza con GLM-5.3
- 01
Añade crédito
Crea una cuenta y añade el importe que necesites. Tu crédito no caduca.
- 02
Elige un formato
Usa glm-5.3 como ID del modelo. Copia un ejemplo de Chat Completions, Responses o Messages de la documentación; cada formato tiene sus propios nombres de campo.
- 03
Prueba una tarea pequeña
Plantea a GLM-5.3 una pregunta cuya respuesta puedas comprobar. Fija un presupuesto de salida que deje espacio para el razonamiento.
- 04
Revisa y continúa
Revisa la salida y el uso de GLM-5.3. Conserva todo el historial del asistente y las herramientas al continuar la conversación en tu aplicación.
Las capacidades de GLM-5.3 de un vistazo
Ajusta el formato y los controles a la tarea antes de integrar.
- Ventana de contexto
- 1.048.576 tokens
- Esfuerzo de razonamiento
- low, high o max; siempre activado
- Salida estructurada
- Modo de objeto JSON en Chat y Responses
- Modalidad de entrada
- Solo texto; sin entrada de imagen, audio ni vídeo
- Historial de conversación
- Conserva en orden el razonamiento, los identificadores de herramientas y los resultados
Estas son capacidades documentadas del modelo. Evalúa la precisión y el tiempo de respuesta con tus propias tareas.
Prepara una solicitud de GLM-5.3 satisfactoria
Deja espacio para el razonamiento
GLM-5.3 incluye el razonamiento en su límite de salida. Usa un presupuesto adecuado para la tarea y revisa el estado de finalización. Alcanzar el límite de tokens no equivale a recibir una respuesta completa.
Aporta pruebas en texto
GLM-5.3 acepta texto, no capturas de pantalla ni vídeo. Extrae el texto pertinente antes de solicitar una revisión. Incluye nombres de archivo o etiquetas de sección para que la respuesta pueda señalar una fuente concreta.
Consulta el uso real de caché
GLM-5.3 utiliza caché automática de contexto. Los prefijos estables y reutilizables pueden ayudar, pero un prompt coincidente no garantiza un acierto. Usa el recuento de tokens en caché de la respuesta para calcular el coste.
Verifica las conclusiones importantes
Pide a GLM-5.3 pasajes fuente o comprobaciones ejecutables. Revisa el código generado, los importes extraídos y las afirmaciones fácticas antes de usarlos para realizar un cambio externo.
GLM-5.3 en SeedRouter
Consulta las tarifas aquí
Compara las tarifas de entrada, salida y caché de GLM-5.3 antes de enviar una solicitud. La tabla de precios se actualiza con la configuración de facturación vigente.
Pago por uso
Usa GLM-5.3 con saldo de prepago. No hay suscripción mensual y las solicitudes fallidas no se cobran.
Conserva todo el historial
En las solicitudes Chat de GLM-5.3, clear_thinking=false conserva el razonamiento histórico. Mantén esos campos de razonamiento y los mensajes de herramientas sin cambios y en orden; copiar solo la respuesta visible puede eliminar información necesaria para el siguiente turno.
Define un contrato de salida concreto
Define en el prompt los nombres de campo, los tipos y el tratamiento de valores ausentes. Pide a GLM-5.3 una salida de objeto JSON, analízala y valídala antes de guardarla. Gestiona los fallos de validación explícitamente en vez de suponer que un JSON válido contiene datos correctos.
Compara GLM-5.3 con otros modelos
Consulta los precios actuales y los controles específicos de cada tarea antes de elegir.
Usa DeepSeek V4.1 Flash con el SDK de OpenAI o Anthropic: contexto de 1M, pensamiento activable, imágenes, precios en vivo en horas pico y valle y Playground.
Ver modeloUsa Kimi K3 con el SDK de OpenAI o Anthropic. Contexto de 1M de tokens, razonamiento siempre activo (low, high o max), precios por token en vivo y Playground.
Ver modeloPrueba Kimi K3.1 Pro para programar, revisar documentos y usar herramientas. Explora su amplio contexto, razonamiento y precios actuales por token.
Ver modeloLlama a Claude Fable 5 con el SDK de Anthropic u OpenAI. Razonamiento profundo, contexto de 1M tokens, llamadas forzadas a herramientas, precios por token en vivo y un Playground para probar.
Ver modeloLlama a Claude Fable 5.1 con el SDK de Anthropic u OpenAI. Razonamiento profundo, contexto de 1M de tokens, lecturas en caché baratas, precios en vivo y Playground para probar hoy.
Ver modeloPrueba Claude Haiku 5.5 para clasificar, extraer información y resumir. Consulta precios actuales de tokens, prueba tus prompts y usa la API Messages en tu app.
Ver modeloGuías de GLM-5.3
Comprende la facturación por tokens, el comportamiento de caché y las opciones de integración antes de ampliar tu carga de trabajo.
Preguntas sobre GLM-5.3
¿Qué es GLM-5.3?+
GLM-5.3 es un modelo de razonamiento de Z.ai para programación, análisis de textos extensos y conversaciones con herramientas. Acepta texto y devuelve texto o llamadas a herramientas. Es distinto de GLM-5.3-Flash.
¿GLM-5.3 es gratis?+
Las solicitudes de GLM-5.3 en este servicio consumen saldo de prepago según las tarifas actuales de arriba. No se requiere suscripción. Las solicitudes fallidas no se cobran.
¿Se puede desactivar el razonamiento de GLM-5.3?+
No. GLM-5.3 siempre razona. Elige el esfuerzo low, high o max; max es el predeterminado. Los tokens de razonamiento cuentan como salida aunque la respuesta final sea breve.
¿Cuánto contexto admite GLM-5.3?+
GLM-5.3 ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens; los metadatos del cliente oficial indican 1.048.576 tokens. Su salida máxima es de 131.072 tokens. El uso real de entrada, no el tamaño máximo de la ventana, determina el cargo de entrada.
¿Qué formatos de solicitud admite GLM-5.3?+
GLM-5.3 documenta el acceso mediante Chat Completions, Responses y Messages compatible con Anthropic. Sus parámetros difieren. La referencia de la API separa el contrato publicado de GLM de los campos de compatibilidad que requieren verificación para cada carga de trabajo.
¿Cuánto cuesta GLM-5.3?+
GLM-5.3 parte actualmente de 1,12 US$ / 1M de entrada y 3,52 US$ / 1M de salida. La tabla también muestra la entrada en caché y las escrituras de caché registradas por separado. Usa el consumo real de tokens, no la longitud de la respuesta visible, para estimar una solicitud.
Prueba GLM-5.3 con tu propia tarea
Plantea a GLM-5.3 una pregunta que puedas verificar. Revisa la respuesta y el uso.