GLM-5.3 pour le travail derrière la réponse
Confiez à GLM-5.3 un chemin de code difficile, des documents sources ou une tâche nécessitant des outils. Fournissez les éléments probants et définissez le contenu d’une réponse utile. 1,12 $US / 1M en entrée et 3,52 $US / 1M en sortie.
- Fenêtre de contexte d'1M tokens
- Raisonnement toujours actif
- Texte en entrée
- Appels de fonctions
- Streaming
Tester GLM-5.3
Testez une tâche précise avec GLM-5.3. Choisissez le format de requête, examinez ses champs et confrontez la réponse aux éléments fournis.
glm-5.3Par million de tokens : $1.12 en entrée · $3.52 en sortie.Les champs vides sont omis. Utilisez JSON pour les valeurs imbriquées.
Estimation à partir de l’usage renvoyé et des tarifs actuels. Un tiret indique qu’un tarif ou un usage requis est indisponible.
Testez GLM-5.3 avec une tâche vérifiable
Les requêtes utilisent le crédit de votre compte.
GLM-5.3 en pratique
GLM-5.3 examine une nouvelle tentative de paiement : la fenêtre de défaillance, le débit externe et une clé d’idempotence stable.
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.
Enregistré avec GLM-5.3 le 29 octobre 2026. Extraits sélectionnés dans leur version anglaise originale ; les autres sections sont omises. Vérifiez les solutions et le code générés avant de les utiliser.
Tarifs de GLM-5.3
Les tarifs de GLM-5.3 suivent les tokens consommés par votre requête. Le tableau lit les tarifs actuels d’entrée, de sortie et de cache dans les paramètres de facturation.
L’entrée en cache fait partie de l’entrée totale. Le raisonnement fait partie de la sortie. Les quantités d’exemple illustrent le calcul ; l’usage renvoyé détermine le montant facturé.
- Entrée
- $1.12Prix · 1 million de tokens
- Sortie
- $3.52Prix · 1 million de tokens
- Entrée en cache
- $0.208Prix · 1 million de tokens
- Écriture en cache
- $1.12Prix · 1 million de tokens
Qu’est-ce que GLM-5.3 ?
GLM-5.3 est un modèle de raisonnement textuel de Z.ai pour le code et les tâches exigeant un vaste contexte de travail. Sa fenêtre d’un million de tokens accueille fichiers sources, spécifications et conversation suivie. Sélectionnez les documents pertinents et demandez des références aux éléments probants.
GLM-5.3 raisonne toujours. Choisissez l’effort low, high ou max, avec max par défaut. Le raisonnement et la réponse visible consomment le même budget de sortie, jusqu’à 131 072 tokens. Commencez par une tâche délimitée avec assez de marge pour la terminer, puis vérifiez le résultat selon un critère d’acceptation explicite.
Modèle : GLM-5.3 · Entrée : texte · Sortie : texte et appels d’outils · Formats : Chat Completions, Responses et Messages.
Utilisez GLM-5.3 dans votre application ou assistant de programmation
Gardez un format de requête familier pour tester votre propre charge de travail.
Connecter GLM-5.3
Connectez GLM-5.3 avec le format attendu par votre application. La documentation contient des requêtes complètes, des tableaux de paramètres par protocole et des exemples pour préserver une conversation avec des outils.
- 1Créez une clé API.
- 2Copiez une requête depuis la documentation.
- 3Vérifiez le résultat avec vos propres données.
Développer avec GLM-5.3
Demandez à votre assistant de programmation de connecter GLM-5.3 en stockant la clé dans une variable d’environnement. Précisez le résultat attendu et approuvez un plafond de dépenses avant l’exécution.
- 1Copiez les instructions de configuration.
- 2Conservez votre clé dans une variable d’environnement.
- 3Vérifiez avant d’exécuter.
Ce que GLM-5.3 peut vous aider à faire
Un prompt GLM-5.3 utile contient une tâche concrète, assez d’éléments pour l’accomplir et un résultat vérifiable.
Suivre une erreur dans plusieurs fichiers
Fournissez à GLM-5.3 le gestionnaire, les types pertinents et l’entrée en échec. Demandez où l’hypothèse cesse de tenir et une modification minimale, accompagnée d’un test de régression qui aurait détecté l’erreur.
Comparer un vaste ensemble de sources
Utilisez GLM-5.3 pour comparer les exigences de politiques, notes ou spécifications. Exigez un passage justificatif pour chaque conclusion et une liste explicite des questions ouvertes avant de transformer l’analyse en décision.
Extraire un JSON exploitable
Demandez à GLM-5.3 un objet JSON avec les champs définis dans vos consignes. Précisez la représentation des valeurs manquantes. Validez le résultat dans votre application ; le mode objet JSON n’impose pas un JSON Schema fourni.
Construire une conversation avec des outils
Laissez GLM-5.3 proposer un appel de fonction, puis validez les arguments et exécutez votre fonction. Renvoyez le résultat avec l’identifiant d’appel d’origine. Le modèle peut raisonner sur ce résultat tandis que votre application contrôle l’exécution.
Usages concrets de GLM-5.3
Détecter une action exécutée deux fois
Montrez à GLM-5.3 le code qui exécute une action et enregistre sa fin. Demandez quels points de plantage peuvent répéter l’action, ce qui rend l’opération idempotente et quels tests démontrent la correction.
Transformer une spécification en vérifications
Fournissez à GLM-5.3 un contrat écrit et demandez des tests aux limites. Séparez comportement requis et hypothèses, puis confrontez chaque cas à l’exigence d’origine.
Planifier une petite migration
Fournissez à GLM-5.3 l’interface actuelle, l’interface visée et les contraintes de compatibilité. Demandez une suite de modifications avec une vérification et une condition de retour arrière à chaque étape.
Démarrer avec GLM-5.3
- 01
Ajouter du crédit
Créez un compte et ajoutez le montant nécessaire. Votre crédit n’expire pas.
- 02
Choisir un format
Utilisez glm-5.3 comme identifiant de modèle. Copiez un exemple Chat Completions, Responses ou Messages dans la documentation ; chaque format a ses propres noms de champs.
- 03
Essayer une petite tâche
Posez à GLM-5.3 une question dont vous pouvez vérifier la réponse. Prévoyez un budget de sortie laissant de la place au raisonnement.
- 04
Examiner et poursuivre
Examinez la sortie et l’usage de GLM-5.3. Préservez tout l’historique de l’assistant et des outils pour poursuivre la conversation dans votre application.
Les capacités de GLM-5.3 en un coup d’œil
Adaptez le format et les réglages à la tâche avant l’intégration.
- Fenêtre de contexte
- 1 048 576 tokens
- Effort de raisonnement
- low, high ou max ; toujours activé
- Sortie structurée
- Mode objet JSON dans Chat et Responses
- Modalité d’entrée
- Texte uniquement ; aucune entrée image, audio ou vidéo
- Historique de conversation
- Conserver dans l’ordre le raisonnement, les identifiants d’outils et les résultats
Il s’agit de capacités documentées. Évaluez la précision et le temps de réponse sur vos propres tâches.
Préparer une requête GLM-5.3 réussie
Prévoir de la place pour le raisonnement
GLM-5.3 inclut le raisonnement dans sa limite de sortie. Prévoyez un budget adapté et examinez l’état de fin. Atteindre la limite de tokens ne signifie pas obtenir une réponse complète.
Fournir des preuves textuelles
GLM-5.3 accepte du texte, pas des captures d’écran ni des vidéos. Extrayez le texte pertinent avant de demander une analyse. Ajoutez noms de fichiers ou titres de sections pour permettre à la réponse de citer une source précise.
Lire l’usage réel du cache
GLM-5.3 utilise un cache de contexte automatique. Des préfixes stables et réutilisables peuvent aider, mais un prompt correspondant ne garantit pas un accès au cache. Calculez les coûts avec le nombre de tokens en cache renvoyé dans la réponse.
Vérifier les conclusions importantes
Demandez à GLM-5.3 des passages sources ou des vérifications exécutables. Examinez le code généré, les montants extraits et les affirmations factuelles avant de les utiliser pour une modification externe.
GLM-5.3 sur SeedRouter
Consulter les tarifs ici
Comparez les tarifs d’entrée, de sortie et de cache de GLM-5.3 avant une requête. Le tableau se met à jour depuis les paramètres de facturation actuels.
Payer à l’utilisation
Utilisez GLM-5.3 avec un solde prépayé. Aucun abonnement mensuel ; les requêtes échouées ne sont pas facturées.
Conserver l’historique complet
Pour les requêtes Chat GLM-5.3, clear_thinking=false conserve le raisonnement historique. Gardez ces champs et les messages d’outils inchangés et dans l’ordre ; copier uniquement la réponse visible peut retirer des informations nécessaires au tour suivant.
Définir un contrat de sortie concret
Définissez les noms de champs, leurs types et le traitement des valeurs manquantes dans le prompt. Demandez une sortie objet JSON à GLM-5.3, analysez-la et validez-la avant enregistrement. Traitez explicitement les échecs de validation au lieu de supposer qu’un JSON valide contient des données correctes.
Comparer GLM-5.3 à d’autres modèles
Consultez les tarifs actuels et les réglages propres à chaque tâche avant de choisir.
DeepSeek V4.1 Flash via le SDK OpenAI ou Anthropic : contexte d'1M tokens, réflexion activable, images, tarifs heures pleines/creuses en direct, Playground.
Voir le modèleAppelez Kimi K3 avec le SDK OpenAI ou Anthropic. Contexte d'1M tokens, raisonnement toujours actif (low, high ou max), tarifs par token en direct et Playground.
Voir le modèleTestez Kimi K3.1 Pro pour coder, examiner des documents et utiliser des outils. Explorez son vaste contexte, le raisonnement et les tarifs des tokens.
Voir le modèleAppelez Claude Fable 5 avec le SDK Anthropic ou OpenAI. Réflexion profonde, fenêtre de contexte 1M tokens, appels d'outils forcés, tarification en direct par token et Playground pour le tester.
Voir le modèleAppelez Claude Fable 5.1 avec le SDK Anthropic ou OpenAI. Réflexion profonde, contexte de 1M de tokens, lectures en cache bon marché, tarification en direct et un Playground pour l'essayer dès aujourd'hui.
Voir le modèleTestez Claude Haiku 5.5 pour classer, extraire et résumer. Consultez les prix des tokens en direct, testez vos prompts et connectez votre app via Messages.
Voir le modèleGuides GLM-5.3
Comprenez la facturation des tokens, le cache et les choix d’intégration avant d’augmenter votre volume de tâches.
Questions sur GLM-5.3
Qu’est-ce que GLM-5.3 ?+
GLM-5.3 est un modèle de raisonnement de Z.ai pour le code, l’analyse de textes longs et les conversations avec des outils. Il accepte du texte et renvoie du texte ou des appels d’outils. Il est distinct de GLM-5.3-Flash.
GLM-5.3 est-il gratuit ?+
Les requêtes GLM-5.3 sur ce service utilisent un crédit prépayé aux tarifs actuels ci-dessus. Aucun abonnement n’est requis. Les requêtes échouées ne sont pas facturées.
Peut-on désactiver le raisonnement de GLM-5.3 ?+
Non. GLM-5.3 raisonne toujours. Choisissez low, high ou max ; max est la valeur par défaut. Les tokens de raisonnement comptent en sortie, même pour une réponse finale courte.
Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5.3 ?+
GLM-5.3 offre une fenêtre d’un million de tokens, soit 1 048 576 tokens dans les métadonnées officielles du client. Sa sortie maximale est de 131 072 tokens. L’entrée réellement consommée détermine son coût, pas la capacité maximale.
Quels formats de requête GLM-5.3 prend-il en charge ?+
GLM-5.3 documente Chat Completions, Responses et l’accès Messages compatible Anthropic. Leurs paramètres diffèrent. La référence API distingue le contrat GLM publié des champs de compatibilité à vérifier pour vos tâches.
Combien coûte GLM-5.3 ?+
GLM-5.3 commence actuellement à 1,12 $US / 1M en entrée et 3,52 $US / 1M en sortie. Le tableau indique aussi l’entrée en cache et les écritures signalées séparément. Estimez une requête à partir des tokens réels plutôt que de la longueur visible de la réponse.
Testez GLM-5.3 sur votre propre tâche
Posez à GLM-5.3 une question vérifiable. Examinez la réponse et l’usage.