GLM-5.3：從證據到答案，處理複雜任務
向 GLM-5.3 提供複雜的程式碼、一組來源文件，或需要工具協助的任務。提供可供查證的資料，並說明有用的答案應包含哪些內容。US$1.12 / 1M 輸入，US$3.52 / 1M 輸出。
- 100 萬 token 上下文
- 推理始終開啟
- 文字輸入
- 函式呼叫
- 串流輸出
試用 GLM-5.3
用 GLM-5.3 嘗試一項範圍明確的任務。選擇請求格式，檢查欄位，並根據你提供的證據核對答案。
glm-5.3每百萬 token：$1.12 輸入 · $3.52 輸出。空欄位會省略。巢狀值請使用 JSON。
根據傳回用量和即時費率估算。橫線表示缺少必要費率或用量。
GLM-5.3 實際應用
GLM-5.3 檢視一次付款重試：當機發生的時間區間、外部扣款，以及固定的冪等鍵。
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.
本範例於 2026 年 10 月 29 日記錄自 GLM-5.3。此處為原始英文回答的部分節錄，其餘部分已省略。使用前請審查產生的設計與程式碼。
GLM-5.3 價格
GLM-5.3 按請求使用的 token 計費。下表從計費設定讀取目前輸入、輸出和快取費率。
快取輸入屬於總輸入的一部分，推理屬於輸出的一部分。範例 token 數用於說明計算方法；實際費用以傳回的用量為準。
- 輸入
- $1.12價格 · 100 萬 token
- 輸出
- $3.52價格 · 100 萬 token
- 快取輸入
- $0.208價格 · 100 萬 token
- 快取寫入
- $1.12價格 · 100 萬 token
什麼是 GLM-5.3？
GLM-5.3 是 Z.ai 的文字推理模型，適合程式開發及需要大量上下文的任務。百萬 token 視窗可容納原始碼、規格文件和持續對話。請篩選相關資料，並要求答案引用依據。
GLM-5.3 始終進行推理。可選擇 low、high 或 max 強度，預設 max。推理和可見答案共同消耗輸出預算，上限為 131,072 個 token。先從範圍明確且預算足夠的任務開始，再依據明確的驗收檢查核對結果。
模型：GLM-5.3 · 輸入：文字 · 輸出：文字和工具呼叫 · 格式：Chat Completions、Responses 和 Messages。
在應用或程式開發助手中使用 GLM-5.3
沿用熟悉的請求格式，測試自己的工作負載。
串接 GLM-5.3
透過應用需要的格式串接 GLM-5.3。文件提供完整請求、各協定參數表，以及保留工具對話的範例。
- 1建立 API 金鑰。
- 2從技術文件複製請求範例。
- 3使用自己的資料檢查結果。
用 GLM-5.3 開發
讓程式開發助手串接 GLM-5.3，並透過環境變數儲存金鑰。明確預期結果，執行前批准費用上限。
- 1複製設定說明。
- 2將金鑰保存在環境變數中。
- 3執行前先審閱。
GLM-5.3 能幫助你做什麼
有用的 GLM-5.3 提示詞應包含具體任務、足以完成任務的證據，以及可檢查的結果要求。
跨檔案追蹤錯誤
向 GLM-5.3 提供處理函式、相關類型和導致失敗的輸入。要求它解釋假設在哪裡失效，提出最小修改，並給出能偵測到該故障的迴歸案例。
比對大量來源資料
用 GLM-5.3 比較政策、筆記或規格中的要求。每項結論都應附上支持該結論的段落，並在據此決策前列出尚未釐清的問題。
擷取實用 JSON
要求 GLM-5.3 按指令定義的欄位傳回 JSON 物件，並明確缺失值的表示方式。在應用中驗證結果；JSON 物件模式不會強制執行你提供的 JSON Schema。
建立工具對話
讓 GLM-5.3 提出函式呼叫，再驗證參數並執行函式。傳回結果時攜帶原呼叫識別碼。模型可基於結果推理，執行仍由應用控制。
GLM-5.3 的實用場景
找出重複執行問題
向 GLM-5.3 展示執行操作並記錄完成狀態的程式碼。詢問哪些當機點會導致重複執行、如何保證操作冪等，以及哪些測試能證明修復有效。
將規範轉化為檢查
向 GLM-5.3 提供書面契約，要求生成邊界測試案例。區分必要行為與假設，再逐項對照原始要求審閱。
規劃小規模遷移
向 GLM-5.3 提供目前介面、目標介面和相容性約束。要求列出修改順序，並為每個階段給出驗證步驟和復原條件。
開始使用 GLM-5.3
- 01
加值額度
建立帳號並依需求加值，額度永久有效。
- 02
選擇格式
使用 glm-5.3 作為模型 ID。從文件複製 Chat Completions、Responses 或 Messages 範例；各格式的欄位名不同。
- 03
先試一個小任務
給 GLM-5.3 一個答案可驗證的問題。設定輸出預算時為推理留出空間。
- 04
檢查後接續使用
檢查 GLM-5.3 的輸出和用量。在自己的應用中繼續對話時，保留完整的助手與工具歷史。
GLM-5.3 能力一覽
串接前，先根據任務選擇格式與控制參數。
- 上下文視窗
- 1,048,576 個 token
- 推理強度
- low、high 或 max；始終啟用
- 結構化輸出
- Chat 和 Responses 的 JSON 物件模式
- 輸入類型
- 僅文字；不接受圖片、音訊或影片輸入
- 對話紀錄
- 按順序保留推理、工具識別碼和結果
以上為文件記載的模型能力。請使用自己的工作負載評估準確性和回應時間。
規劃一次成功的 GLM-5.3 請求
為推理留出空間
GLM-5.3 的輸出上限包含思考。請為任務設定合理預算，並檢查完成狀態。達到 token 上限與收到完整答案不同。
提供文字證據
GLM-5.3 接受文字，不接受截圖或影片。請求審閱前先擷取相關文字，並附上檔案名稱或章節標記，讓答案能指出具體來源。
讀取實際快取用量
GLM-5.3 使用自動上下文快取。穩定、可重複使用的前綴可能有幫助，但相同提示詞不保證命中。計算費用時，請使用回應中的快取 token 數。
驗證重要結論
要求 GLM-5.3 提供來源段落或可執行的檢查。採取對外操作前，先審閱產生的程式碼、擷取的金額和事實陳述。
在 SeedRouter 使用 GLM-5.3
在此查看費率
發送請求前比較 GLM-5.3 的輸入、輸出和快取費率。價格表根據目前計費設定更新。
依用量付費
透過預付餘額使用 GLM-5.3。無需每月訂閱，失敗的請求不收費。
保留完整紀錄
GLM-5.3 Chat 請求中，clear_thinking=false 會保留歷史推理。請原樣、按順序保留推理欄位和工具訊息；只複製可見答案可能遺失下一輪所需的資訊。
明確輸出契約
在提示詞中定義欄位名、類型和缺失值的處理方式。要求 GLM-5.3 輸出 JSON 物件，儲存前解析並驗證。明確處理驗證失敗，不要將合法 JSON 視為正確資料。
比較 GLM-5.3 與其他模型
選擇前，先查看即時價格與任務相關的控制選項。
用 OpenAI 或 Anthropic SDK 串接 DeepSeek V4.1 Flash：100 萬 token 上下文，思考可開可關，支援圖片輸入，尖峰與離峰時段即時計價，還有 Playground 可線上試用。
查看模型用 OpenAI 或 Anthropic SDK 串接 Kimi K3：100 萬 token 上下文，推理始終開啟，強度可選 low、high 或 max，按 token 即時計價，還有 Playground 可線上試用。
查看模型使用 Kimi K3.1 Pro 撰寫程式碼、審閱文件並建立工具工作流程。了解百萬 token 上下文、推理強度設定與即時 token 價格。
查看模型透過 Anthropic 或 OpenAI SDK 呼叫 Claude Fable 5。深度推理能力、100 萬 token 上下文、強制工具呼叫、即時按 token 計費和線上試用。
查看模型用 Claude Fable 5.1 進行深度推理：支援 Anthropic 與 OpenAI SDK。上下文視窗 100 萬 token、提示快取讀取便宜、即時價格、線上 Playground。
查看模型體驗 Claude Haiku 5.5 的文字分類、文件資訊擷取與摘要功能。查看即時輸入與輸出 token 價格，測試實際任務的提示詞，並透過 Messages API 將模型串接至應用程式。
查看模型GLM-5.3 指南
擴大工作負載前，先了解 token 計費、快取行為及實際串接選擇。
GLM-5.3 常見問題
GLM-5.3 是什麼？+
GLM-5.3 是 Z.ai 的推理模型，適合程式開發、長文字分析和工具對話。它接受文字，傳回文字或工具呼叫，與 GLM-5.3-Flash 不同。
GLM-5.3 免費嗎？+
本服務的 GLM-5.3 請求按上方即時費率使用預付餘額，無需訂閱。失敗的請求不收費。
GLM-5.3 能關閉思考嗎？+
不能。GLM-5.3 始終推理，可選擇 low、high 或 max 強度，預設 max。即使最終答案很短，推理 token 也計入輸出。
GLM-5.3 的上下文有多大？+
GLM-5.3 提供百萬 token 上下文視窗，官方用戶端中繼資料列出的數值為 1,048,576 個 token。最大輸出為 131,072 個 token。輸入費用取決於實際輸入用量，而非視窗上限。
GLM-5.3 支援哪些請求格式？+
GLM-5.3 文件提供 Chat Completions、Responses 和相容 Anthropic 的 Messages 串接說明，各自參數不同。API 參考區分了已發佈的 GLM 契約與需要針對具體工作負載驗證的相容欄位。
GLM-5.3 怎麼收費？+
GLM-5.3 目前起價為 US$1.12 / 1M 輸入、US$3.52 / 1M 輸出。表中也列出快取輸入和單獨報告的快取寫入。估算請求費用時應依據實際 token 用量，而非可見答案長度。