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Zhipu AI: GLM-5.3-Flash

Modelo GLM multimodal nativo para codificación eficiente y tareas de agentes de largo alcance
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glm-5.3-flash
DisponibleZhipu AIChat
Entrada / Salida
$0.15 / $0.50
Contexto
1M
Salida máxima
128K
Modalidades
VisiónChat
Capacidades
Uso de herramientasCaché de prompts

Sobre GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash es el primer modelo nativamente multimodal en la serie GLM-5 de Z.ai, que acepta video, imágenes, texto y archivos, y responde en texto. Z.ai afirma que es más potente que GLM-5.2 a un costo muy bajo, obteniendo 63.4 frente a 46.2 en DeepSWE v1.1. Es adecuado para la codificación visual y tareas de agentes a largo plazo con un presupuesto limitado.

Puntos fuertes

  • Z.ai reporta 63.4 en DeepSWE v1.1, frente a 46.2 para GLM-5.2, a un precio mucho más bajo.
  • La entrada multimodal nativa cubre video, imágenes, texto y archivos en una sola solicitud.
  • La codificación visual convierte capturas de pantalla de la interfaz de usuario en interfaces funcionales, y Z.ai también enumera documentos de Office, análisis financiero y escenas 3D.
  • Están disponibles el modo de pensamiento, la llamada a funciones, el almacenamiento en caché de contexto y la salida JSON estructurada.

Cuándo buscar otra opción

  • Produce solo texto; describe o codifica una escena, pero no genera imágenes ni video.
  • GLM-5.3 sigue siendo el modelo insignia para las tareas de codificación más difíciles; Flash sacrifica algo de profundidad por un menor costo.

Primeros pasos

  1. Crear clave API

    Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.

  2. Envía tu primera solicitud

    Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.

    Texto a textoResponses API
    POST/v1/responses
    Formato de API:
    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!"
      }'

Precios

El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.

List Price

Por 1M Token
Precio Official
Entrada $0.15 / Salida $0.50 / Lectura de caché $0.03
Precio Verified
—
Descuento
—
Precios de caché de prompt

Lectura de caché

Precio Official
$0.03
Precio Verified
—
Descuento
—

Uso y actividad

La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.

Uso y disponibilidad

Últimas 24 horas
Solicitudes
Tasa de éxito
Latencia P95
Total de tokens
Desempeño del modelo
Tasa de éxito 30 días
100,0%
Solicitudes 30 días
100+
Última actividad
hace 3 días

Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.

Abrir en Console

Abre GLM-5.3-Flash en Console con un prompt listo para editar o enviar.

Ayúdame a probar glm-5.3-flash con un mensaje breve en /v1/responses. Muestra la respuesta, la latencia y el coste.

Casos de uso

Ideal para
  • Visión
  • Captura de pantalla a interfaz

    Envíe una maqueta de diseño o una captura de interfaz y obtenga código HTML, CSS y de componentes que la recree.

  • Trabajo con documentos y hojas de cálculo

    Lea archivos PDF y de Office, extraiga cifras y redacte resúmenes financieros con salida JSON estructurada.

  • Agentes de codificación económicos

    Ejecute muchas iteraciones de agentes donde el menor costo por tarea decide si el flujo de trabajo es viable.

Ejemplos de prompts

Recrea esta captura de pantalla de Figma como un componente de React responsivo con clases de Tailwind.

Lee el PDF del informe trimestral adjunto y devuelve los ingresos por segmento en formato JSON.

Mira esta grabación de pantalla del error y escribe una prueba que lo reproduzca.

Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.

FAQ

¿Qué es exactamente GLM-5.3-Flash?

Es la variante de GLM-5.3 de Z.ai, nativamente multimodal y de bajo costo, para codificación y trabajo de agentes. Lee video, imágenes, texto y archivos, y devuelve texto, con modo de pensamiento y llamada a funciones disponibles.

¿En qué se diferencia GLM-5.3-Flash de GLM-5.3-FlashX?

Comparten capacidades y modalidades. FlashX es la opción de servicio más rápida, con Z.ai citando alrededor de 200 tokens por segundo, mientras que Flash es la variante estándar que Z.ai ha integrado en su plan de codificación.

¿Es GLM-5.3-Flash mejor que GLM-5.2?

Z.ai reporta que supera a GLM-5.2 en DeepSWE v1.1, 63.4 frente a 46.2, y añade visión nativa. Flash es el punto de partida más sólido para trabajos nuevos, particularmente cuando hay imágenes involucradas.

¿Puede devolver JSON?

Sí, se admite la salida JSON estructurada, lo que ayuda al extraer campos de documentos, formularios o capturas de pantalla hacia un esquema fijo que el código posterior puede analizar directamente.

¿Cuánto cuesta GLM-5.3-Flash?

En TokenLab, GLM-5.3-Flash cuesta Entrada $0.15 / Salida $0.50 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo. Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.

¿Cuál es la ventana de contexto y el límite de salida de GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash admite hasta 1.000.000 tokens de contexto y genera hasta 131.072 tokens por respuesta.

¿Qué endpoint debe usar GLM-5.3-Flash?

Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/responses para GLM-5.3-Flash. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.

¿Qué operaciones soporta GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash admite Texto a texto. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.

Comparar GLM-5.3-Flash

Fuentes

Revisado el 2 oct 2026

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