GLM-5.3 per il lavoro dietro la risposta
Porta a GLM-5.3 un percorso di codice complesso, una raccolta di documenti o un compito che richiede strumenti. Fornisci le prove e definisci cosa deve contenere una risposta utile. 1,12 USD / 1M input e 3,52 USD / 1M output.
- Finestra di contesto da 1M di token
- Ragionamento sempre attivo
- Input testuale
- Chiamate di funzione
- Streaming
Prova GLM-5.3
Prova un compito mirato con GLM-5.3. Scegli il formato della richiesta, esamina i campi e confronta la risposta con le prove fornite.
glm-5.3Per milione di token: $1.12 in input · $3.52 in output.I campi vuoti vengono omessi. Usa JSON per i valori annidati.
Stima basata sull’utilizzo restituito e sulle tariffe attuali. Un trattino indica che una tariffa o un dato di utilizzo necessario non è disponibile.
Prova GLM-5.3 con un compito verificabile
Le richieste usano il credito del tuo account.
GLM-5.3 nella pratica
GLM-5.3 esamina un nuovo tentativo di pagamento: la finestra in cui può verificarsi un arresto anomalo, l’addebito esterno e una chiave di idempotenza stabile.
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.
Registrato con GLM-5.3 il 29 ottobre 2026. Estratti selezionati dell’originale in inglese; le altre sezioni sono omesse. Esamina i progetti e il codice generati prima di utilizzarli.
Prezzi di GLM-5.3
I prezzi di GLM-5.3 dipendono dai token utilizzati dalla richiesta. La tabella legge le tariffe attuali di input, output e cache dalle impostazioni di fatturazione.
L’input in cache fa parte dell’input totale. Il ragionamento fa parte dell’output. I conteggi di esempio illustrano il calcolo; l’utilizzo restituito determina l’addebito.
- Input
- $1.12Prezzo · 1M di token
- Output
- $3.52Prezzo · 1M di token
- Input in cache
- $0.208Prezzo · 1M di token
- Scrittura della cache
- $1.12Prezzo · 1M di token
Che cos’è GLM-5.3?
GLM-5.3 è un modello di ragionamento testuale di Z.ai per la programmazione e i compiti che richiedono un ampio contesto di lavoro. La finestra da un milione di token offre spazio per file sorgente, specifiche e una conversazione continuativa. Seleziona il materiale pertinente e chiedi riferimenti alle prove.
GLM-5.3 ragiona sempre. Scegli lo sforzo low, high o max; max è il valore predefinito. Ragionamento e risposta visibile consumano entrambi il budget di output, fino a 131.072 token. Inizia con un compito delimitato e spazio sufficiente per concluderlo, poi confronta il risultato con un criterio di accettazione esplicito.
Modello: GLM-5.3 · Input: testo · Output: testo e chiamate agli strumenti · Formati: Chat Completions, Responses e Messages.
Usa GLM-5.3 dalla tua applicazione o dal tuo assistente di programmazione
Mantieni un formato di richiesta familiare mentre provi il tuo carico di lavoro.
Collega GLM-5.3
Collega GLM-5.3 usando il formato previsto dalla tua applicazione. La documentazione include richieste complete, tabelle dei parametri specifiche per protocollo ed esempi per conservare una conversazione con strumenti.
- 1Crea una chiave API.
- 2Copia una richiesta dalla documentazione.
- 3Verifica il risultato con i tuoi dati.
Sviluppa con GLM-5.3
Chiedi al tuo assistente di programmazione di collegare GLM-5.3 usando una variabile d’ambiente per la chiave. Specifica il risultato atteso e approva un limite di spesa prima dell’esecuzione.
- 1Copia le istruzioni di configurazione.
- 2Conserva la chiave in una variabile d’ambiente.
- 3Controlla prima di eseguire.
In cosa può aiutarti GLM-5.3
Un prompt utile per GLM-5.3 contiene un compito concreto, prove sufficienti per svolgerlo e un risultato verificabile.
Rintraccia un errore tra più file
Fornisci a GLM-5.3 il gestore, i tipi pertinenti e l’input che causa l’errore. Chiedi dove viene meno l’ipotesi e una modifica minima, con un caso di regressione che avrebbe rilevato il problema.
Confronta un ampio insieme di fonti
Usa GLM-5.3 per confrontare requisiti tra politiche, appunti o specifiche. Richiedi un passaggio a sostegno di ogni conclusione e un elenco esplicito di domande irrisolte prima di trasformare l’analisi in una decisione.
Estrai JSON utile
Chiedi a GLM-5.3 un oggetto JSON con i campi definiti nelle istruzioni. Specifica come rappresentare i valori mancanti. Convalida il risultato nella tua applicazione; la modalità oggetto JSON non impone il rispetto di un JSON Schema fornito.
Crea una conversazione con strumenti
Lascia che GLM-5.3 proponga una chiamata di funzione, poi convalida gli argomenti ed esegui la funzione. Restituisci il risultato con l’identificatore originale della chiamata. Il modello può ragionare sul risultato mentre la tua applicazione controlla l’esecuzione.
Usi pratici di GLM-5.3
Trova un bug che duplica un’azione
Mostra a GLM-5.3 il codice che esegue un’azione e ne registra il completamento. Chiedi quali punti di arresto possono ripetere l’azione, cosa rende l’operazione idempotente e quali test dimostrano la correzione.
Trasforma una specifica in verifiche
Fornisci a GLM-5.3 un contratto scritto e chiedi casi di test ai suoi limiti. Separa il comportamento richiesto dalle ipotesi, poi verifica ogni caso rispetto al requisito originale.
Pianifica una piccola migrazione
Fornisci a GLM-5.3 l’interfaccia attuale, quella desiderata e i vincoli di compatibilità. Richiedi una sequenza di modifiche con una verifica e una condizione di ripristino per ogni fase.
Inizia con GLM-5.3
- 01
Aggiungi credito
Crea un account e aggiungi l’importo necessario. Il credito non scade.
- 02
Scegli un formato
Usa glm-5.3 come ID del modello. Copia dalla documentazione un esempio Chat Completions, Responses o Messages; ogni formato ha nomi di campo propri.
- 03
Prova un piccolo compito
Poni a GLM-5.3 una domanda con una risposta verificabile. Imposta un budget di output che lasci spazio al ragionamento.
- 04
Esamina e prosegui
Esamina l’output e l’utilizzo di GLM-5.3. Conserva l’intera cronologia dell’assistente e degli strumenti quando continui la conversazione nella tua applicazione.
Le capacità di GLM-5.3 in breve
Adatta formato e controlli al compito prima dell’integrazione.
- Finestra di contesto
- 1.048.576 token
- Sforzo di ragionamento
- low, high o max; sempre attivo
- Output strutturato
- Modalità oggetto JSON in Chat e Responses
- Modalità di input
- Solo testo; nessun input di immagini, audio o video
- Cronologia della conversazione
- Mantieni in ordine ragionamento, identificatori e risultati degli strumenti
Queste sono capacità documentate del modello. Valuta precisione e tempi di risposta sulle tue attività.
Prepara una richiesta GLM-5.3 efficace
Lascia spazio al ragionamento
GLM-5.3 include il ragionamento nel limite di output. Usa un budget adeguato al compito ed esamina lo stato di completamento. Raggiungere il limite di token non equivale a ricevere una risposta completa.
Fornisci prove testuali
GLM-5.3 accetta testo, non schermate o video. Estrai il testo pertinente prima di richiedere una revisione. Includi nomi di file o etichette di sezione per consentire alla risposta di citare una fonte precisa.
Leggi l’utilizzo effettivo della cache
GLM-5.3 usa la cache automatica del contesto. Prefissi stabili e riutilizzabili possono aiutare, ma un prompt corrispondente non garantisce un riscontro. Usa il conteggio dei token in cache restituito nella risposta per calcolare il costo.
Verifica le conclusioni importanti
Chiedi a GLM-5.3 passaggi delle fonti o verifiche eseguibili. Controlla codice generato, importi estratti e affermazioni fattuali prima di usarli per una modifica esterna.
GLM-5.3 su SeedRouter
Consulta qui le tariffe
Confronta le tariffe di input, output e cache di GLM-5.3 prima di inviare una richiesta. La tabella prezzi si aggiorna dalle impostazioni di fatturazione attuali.
Paga in base all’utilizzo
Usa GLM-5.3 con un saldo prepagato. Non c’è abbonamento mensile e le richieste non riuscite non vengono addebitate.
Conserva la cronologia completa
Nelle richieste Chat di GLM-5.3, clear_thinking=false conserva il ragionamento precedente. Mantieni invariati e in ordine questi campi di ragionamento e i messaggi degli strumenti; copiare solo la risposta visibile può rimuovere informazioni necessarie al turno successivo.
Definisci un contratto di output concreto
Definisci nel prompt nomi dei campi, tipi e comportamento dei valori mancanti. Chiedi a GLM-5.3 un output come oggetto JSON, analizzalo e convalidalo prima di salvarlo. Gestisci esplicitamente gli errori di convalida senza presumere che un JSON valido contenga dati corretti.
Confronta GLM-5.3 con altri modelli
Consulta prezzi attuali e controlli specifici per il compito prima di scegliere.
Usa DeepSeek V4.1 Flash con l'SDK OpenAI o Anthropic: contesto da 1M di token, ragionamento attivabile o disattivabile, input di immagini, prezzi in fascia di punta e fuori punta in tempo reale e un Playground.
Vedi modelloUsa Kimi K3 con l'SDK OpenAI o Anthropic: contesto da 1M di token, ragionamento sempre attivo con sforzo low, high o max, prezzi per token in tempo reale e un Playground.
Vedi modelloProva Kimi K3.1 Pro per codice, analisi di documenti e strumenti. Esplora il contesto da un milione di token, il ragionamento e i prezzi attuali.
Vedi modelloChiama Claude Fable 5 con gli SDK Anthropic oppure OpenAI. Ragionamento profondo, finestra di contesto da 1M token, chiamate agli strumenti forzate, prezzi per token in tempo reale e un Playground per testarla.
Vedi modelloChiama Claude Fable 5.1 con gli SDK Anthropic o OpenAI. Ragionamento profondo, finestra di contesto da 1M token, letture cache economiche, prezzi in tempo reale e Playground per provarlo oggi.
Vedi modelloProva Claude Haiku 5.5 per classificare, estrarre dati e riassumere. Consulta i prezzi attuali dei token, prova i tuoi prompt e usa Messages nella tua app.
Vedi modelloGuide a GLM-5.3
Comprendi fatturazione dei token, comportamento della cache e scelte d’integrazione prima di ampliare il carico di lavoro.
Domande su GLM-5.3
Che cos’è GLM-5.3?+
GLM-5.3 è un modello di ragionamento di Z.ai per programmazione, analisi di testi lunghi e conversazioni con strumenti. Accetta testo e restituisce testo o chiamate agli strumenti. È distinto da GLM-5.3-Flash.
GLM-5.3 è gratuito?+
Le richieste GLM-5.3 su questo servizio usano credito prepagato alle tariffe attuali indicate sopra. Non è richiesto un abbonamento. Le richieste non riuscite non vengono addebitate.
Si può disattivare il ragionamento di GLM-5.3?+
No. GLM-5.3 ragiona sempre. Scegli lo sforzo low, high o max; max è il valore predefinito. I token di ragionamento contano come output anche quando la risposta finale è breve.
Quanto contesto può usare GLM-5.3?+
GLM-5.3 offre una finestra di contesto da un milione di token, con 1.048.576 token indicati nei metadati ufficiali del client. L’output massimo è di 131.072 token. L’addebito dell’input dipende dall’utilizzo effettivo, non dalla dimensione massima della finestra.
Quali formati di richiesta supporta GLM-5.3?+
GLM-5.3 documenta l’accesso tramite Chat Completions, Responses e Messages compatibile con Anthropic. I parametri differiscono. Il riferimento API distingue il contratto GLM pubblicato dai campi di compatibilità che richiedono verifiche sul proprio carico di lavoro.
Quanto costa GLM-5.3?+
GLM-5.3 parte attualmente da 1,12 USD / 1M per l’input e 3,52 USD / 1M per l’output. La tabella mostra anche l’input in cache ed eventuali scritture della cache segnalate separatamente. Per stimare una richiesta usa l’utilizzo effettivo dei token, non la lunghezza della risposta visibile.
Prova GLM-5.3 sul tuo compito
Poni a GLM-5.3 una domanda verificabile. Esamina risposta e utilizzo.