Z.ai
GLM-5.3-FlashX
Contexte total
1M
Sortie max.
131.1K
Date de sortie
N/A
glm-5.3GLM-5.3 est le dernier modèle phare de Z.ai, conçu pour le codage avancé, l'ingénierie logicielle et les tâches d'agent à long terme. Avec une fenêtre de contexte de 1M de jetons, jusqu'à 128K jetons de sortie, de solides capacités de raisonnement et d'utilisation d'outils, il est idéal pour les agents de codage, les flux de développement complexes et l'automatisation en plusieurs étapes.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
19 août 2026
Modalities
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
GLM-5.3 cible la programmation complexe, les tâches agentiques de longue durée, l’analyse de cybersécurité et le raisonnement réglable pour les travaux techniques exigeants.
Les améliorations d’après-entraînement visent la programmation complexe et les travaux à l’échelle d’un projet nécessitant un raisonnement coordonné sur plusieurs étapes.
Le modèle peut conserver l’objectif d’une tâche tout en planifiant, exécutant et révisant le travail au fil d’un workflow agentique prolongé.
Son après-entraînement développe la découverte de vulnérabilités et l’analyse des phases avancées d’exploitation dans le cadre de travaux de sécurité autorisés.
GLM-5.3 convient aux grands projets logiciels, aux agents d’ingénierie de longue durée et aux recherches de vulnérabilités ou audits de code autorisés.
Planifier des évolutions d’architecture, implémenter des fonctions dans plusieurs fichiers, exécuter les vérifications et réviser la solution selon les résultats.
Mener une tâche technique de l’analyse du problème à l’implémentation et à la validation tout en gérant les dépendances entre étapes.
Inspecter le code source à la recherche de vulnérabilités potentielles, déterminer les conditions d’exploitation et préparer des recommandations correctives autorisées.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Questions utiles sur l'utilisation de GLM-5.3 dans TokenHub.
GLM-5.3 est le modèle textuel phare de Z.ai pour l'ingénierie logicielle complexe et les tâches agentiques de longue durée. Il utilise la même base que GLM-5.2, avec des améliorations issues du post-entraînement.
Il convient au développement à l'échelle d'un dépôt, au débogage, à la refactorisation, aux flux de terminal, aux agents utilisant des outils et aux tâches techniques à plusieurs étapes.
Ses atouts comprennent le codage agentique, l'exécution de longue durée, l'appel de fonctions, les sorties structurées, la mise en cache du contexte et un effort de raisonnement configurable. Z.ai signale aussi des progrès en analyse défensive des vulnérabilités.
GLM-5.3 accepte uniquement du texte et raisonne toujours. Un effort de raisonnement élevé peut accroître la latence et la consommation de jetons. Vérifiez le code et les affirmations factuelles, et n'utilisez ses fonctions de sécurité que dans des environnements autorisés.
Sélectionnez l'identifiant glm-5.3 dans votre requête API TokenHub, puis utilisez le point d'accès et les identifiants fournis par votre compte. Testez d'abord une petite requête et vérifiez les paramètres pris en charge.
Z.ai affiche un tarif API de 1,40 $ par million de jetons en entrée et de 4,40 $ en sortie, avec un accès via GLM Coding Plan. Les tarifs, quotas et disponibilités régionales de TokenHub peuvent différer ; consultez la page actuelle du modèle.
Choisissez-le lorsque la qualité du code, l'utilisation d'outils et les tâches agentiques longues sont prioritaires. Pour une demande simple, envisagez un modèle plus rapide ou économique ; pour des images ou documents, choisissez un modèle doté de capacités visuelles.
Accédez à GLM-5.3 et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
MéDias Et DéMonstrations De GLM-5.3
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