Zhipu AI: GLM-5.3-Flash
glm-5.3-flash- Eingabe / Ausgabe
- $0.15 / $0.50
- Kontext
- 1M
- Maximale Ausgabe
- 128K
- Modalitäten
- VisionUnterhaltung
- Funktionen
- Tool-NutzungPrompt-Cache
Über GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash ist das erste nativ multimodale Modell in der GLM-5-Serie von Z.ai, das Video, Bilder, Text und Dateien akzeptiert und in Text antwortet. Z.ai gibt an, dass es bei sehr niedrigen Kosten leistungsfähiger als GLM-5.2 ist und 63,4 gegenüber 46,2 auf DeepSWE v1.1 erreicht. Es eignet sich für visuelles Coding und langfristige Agentenaufgaben bei begrenztem Budget.
Stärken
- Z.ai berichtet von 63,4 auf DeepSWE v1.1 gegenüber 46,2 bei GLM-5.2, zu einem deutlich niedrigeren Preis.
- Die native multimodale Eingabe umfasst Video, Bilder, Text und Dateien in einer einzigen Anfrage.
- Visuelles Coding verwandelt UI-Screenshots in funktionierende Frontends; Z.ai führt zudem Office-Dokumente, Finanzanalysen und 3D-Szenen auf.
- Ein Thinking-Modus, Funktionsaufrufe, Kontext-Caching und strukturierte JSON-Ausgabe sind verfügbar.
Alternativen
- Es gibt nur Text aus; es beschreibt oder codiert eine Szene, generiert jedoch keine Bilder oder Videos.
- GLM-5.3 bleibt das Flaggschiff für die schwierigsten Coding-Aufgaben; Flash tauscht etwas Tiefe gegen geringere Kosten ein.
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextResponses APIPOST/v1/responsesAPI-Format:curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "glm-5.3-flash", "input": "Hello!" }'
Preise
Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.
List Price
Pro 1M Token- Official-Preis
- Eingabe $0.15 / Ausgabe $0.50 / Cache-Lesevorgang $0.03
- Verified-Preis
- —
- Rabatt
- —
Cache-Lesevorgang
- Official-Preis
- $0.03
- Verified-Preis
- —
- Rabatt
- —
| Official-PreisPro 1M Token | Verified-PreisPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| List Price | Eingabe $0.15 / Ausgabe $0.50 / Cache-Lesevorgang $0.03 | — | — |
| Prompt-Cache-Preise | |||
| Cache-Lesevorgang | $0.03 | — | — |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 Stunden- Anfragen
- Erfolgsrate
- P95-Latenz
- Token gesamt
- Erfolgsquote (30 Tage)
- 100,0%
- Anfragen (30 Tage)
- 100+
- Zuletzt aktiv
- vor 3 Tagen
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne GLM-5.3-Flash in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste glm-5.3-flash mit einer kurzen Nachricht an /v1/responses. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.
Anwendungsfälle
Geeignet für- Vision
Screenshot zu Frontend
Senden Sie ein Design-Mock-up oder einen UI-Screenshot und erhalten Sie HTML-, CSS- und Komponenten-Code, der diesen nachbildet.
Dokumenten- und Tabellenkalkulationsarbeit
Lesen Sie PDFs und Office-Dateien, extrahieren Sie Zahlen und entwerfen Sie Finanzzusammenfassungen mit strukturierter JSON-Ausgabe.
Budget-Coding-Agenten
Führen Sie viele Agenten-Iterationen durch, bei denen die niedrigeren Kosten pro Aufgabe darüber entscheiden, ob der Arbeitsablauf rentabel ist.
Prompt-Beispiele
Erstellen Sie diesen Figma-Screenshot als responsive React-Komponente mit Tailwind-Klassen nach.
Lesen Sie das angehängte PDF des Quartalsberichts und geben Sie den Umsatz nach Segment als JSON zurück.
Sehen Sie sich diese Bildschirmaufnahme des Fehlers an und schreiben Sie einen Test, der ihn reproduziert.
Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.
FAQ
Was genau ist GLM-5.3-Flash?
Es ist die nativ multimodale, kostengünstige GLM-5.3-Variante von Z.ai für Coding- und Agentenaufgaben. Es liest Video, Bilder, Text und Dateien und gibt Text zurück, wobei ein Thinking-Modus und Funktionsaufrufe verfügbar sind.
Wie unterscheidet sich GLM-5.3-Flash von GLM-5.3-FlashX?
Sie teilen sich die Fähigkeiten und Modalitäten. FlashX ist die schnellere Bereitstellungsoption, wobei Z.ai etwa 200 Token pro Sekunde angibt, während Flash die Standardvariante ist, die Z.ai in seinen Coding-Plan integriert hat.
Ist GLM-5.3-Flash besser als GLM-5.2?
Z.ai berichtet, dass es GLM-5.2 auf DeepSWE v1.1 mit 63,4 gegenüber 46,2 übertrifft und eine native Bilderkennung hinzufügt. Flash ist der stärkere Ausgangspunkt für neue Arbeiten, insbesondere wenn Bilder involviert sind.
Kann es JSON zurückgeben?
Ja, eine strukturierte JSON-Ausgabe wird unterstützt, was beim Extrahieren von Feldern aus Dokumenten, Formularen oder Screenshots in ein festes Schema hilft, das nachgelagerter Code direkt parsen kann.
Was kostet GLM-5.3-Flash?
Auf TokenLab kostet GLM-5.3-Flash Eingabe $0.15 / Ausgabe $0.50 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
Welche Kontext- und Ausgabelimits hat GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash verarbeitet bis zu 1.000.000 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 131.072 Token aus.
Welchen Endpunkt soll GLM-5.3-Flash verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/responses für GLM-5.3-Flash. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Welche Operationen unterstützt GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.
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Quellen
Geprüft am 02.10.2026
