كيفية استخدام واجهة برمجة تطبيقات الفلاش GLM 5.3

GLM 5.3 فلاش هو أول نموذج متعدد الوسائط أصليا في عائلة GLM-5 من Z.ai، وتم إصداره في 26 أغسطس 2026 بموجب ترخيص MIT بعد معاينة سابقة باسم Ox Alpha. إنه معالج 320B-A18B mixture-of-experts مدرب على مجموعة متعددة الوسائط، ويبلغ Z.ai أنه يتفوق على GLM 5.2 في اختبارات البرمجة والعوامل بسعر بسيط، مع نتائج تقترب من نماذج ترميز أوسع بكثير.

فلاش GLM 5.3 متاح على EmpirioLabs اليوم من خلال واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، مع إدخال نص وصور وفيديو وملف، وسياق رمز بحجم 1M، ورموز إخراج تصل إلى 128 كيلوبايت، واستدعاء الوظائف، ومخرجات منظمة بوضع JSON، وبحث ويب مدمج، وبث. جربها في الملعب أو استدعاه من أي عميل متوافق مع OpenAI. المواصفات الكاملة وأسعار السعر الحالية موجودة على صفحة موديل فلاش GLM 5.3 و وثائق واجهة برمجة التطبيقات.

التسعير

وتستند عملية البليغ إلى الاستخدام: فالمدخلات وكميات الإنتاج تُقدَّم إلى كل مركب، ويضيف كل بحث مبني على شبكة الإنترنت رسماً صغيراً لكل قذيفة لا ينطبق إلا عندما يجري البحث فعلاً. ليس هناك نمر خمر منفصل المعدلات الحالية الدائمة دائماً ما تعيش على صفحة النماذج و صفحة الأسعار، والتي تبقى متزامنة مع ما تفرض عليك.

البداية السريعة

وجه أي حزمة تطوير OpenAI إلى رابط القاعدة EmpirioLabs ومررها glm-5-3-flash كنموذج:

من openai استيراد عميل OpenAI = OpenAI(base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1", api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",) resp = client.chat.completions.create(model="glm-5-3-flash", messages=[ {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "ما الذي يفشل في لقطة شاشة سجل البناء هذه؟"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/build-log.png"}}, ]}, ], reasoning_effort="منخفض",) print(resp.choices[0].message.content)

نفس معرف الموديل يعمل عليه /v1/responses، الشكل الأنثروبي /v1/messages، والبرنامج المتوافق مع جوجل /v1beta/models/glm-5-3-flash:generate Content الطريق. معرفات بديلة glm-5.3-flash, zai/glm-5.3-flash، و zhipu/glm-5.3-flash يقرر نفس النموذج.

الإدخال متعدد الوسائط

الصور والفيديوهات والملفات تسير في مصفوفة أجزاء المحتوى القياسية: image_url للصور، video_url للفيديو، و file_url للوثائق. مرر رابط https عام (موصى به) أو رابط بيانات base64. Z.ai يضع النموذج لعمل الرؤية الوكالية: يمكنه قراءة الواجهات، والمخرجات المعرضة، وردود الفعل التفاعلية، مما يغلق الحلقة بين الكود والمتصفحات وواجهات الرسوميات.

جهد استدلالي

فلاش GLM 5.3 يكشف عن نسخة أصلية reasoning_effort التحكم بثلاثة مستويات: منخفض لأسباب خفيفة، عالي من أجل التفكير المعزز، و ماكس لأسباب عميقة. الافتراضي هو ماكس، وهو ما يوصي به Z.ai للبرمجة المعقدة والعمل على الوكلاء على الأفق البعيد. انخفض إلى منخفض اختصارا، الانعطافات الحساسة للزمن.

البحث على الويب والأدوات

المجموعة tool_web_search إلى صحيح أن يسمح للنموذج بالبحث في الويب قبل الإجابة، وتضييق النتائج ب search_recency_filter, search_domain_filter، و العد. استدعاء الدوال يستخدم المعيار OpenAI الأدوات مصفوفة و tool_stream يبث حجج استدعاء الأدوات عند إنتاجها.

أشياء تستحق المعرفة قبل مكالمتك الأولى

• لا يمكن إيقاف المنطق، لذا فهي دائما جزء من فاتورة الإنتاج الخاصة بك. reasoning_effort يقبل فقط منخفض, عالي، و ماكس. الطلب الذي يطلب مستوى مختلف، أو تعطيل التفكير، يتم تقديمه على أقرب مستوى مدعوم بدلا من الفشل، لذا يستمر الكود المكتوب لنماذج GLM الأخرى في العمل. رموز الاستدلال تحسب كرموز إخراج، و عند ماكس حتى الإجابة بكلمة واحدة يمكن أن تنفق معظم ميزانية الإنتاج في التفكير، لذا أرسل منخفض وبشكل صريح للمكالمات التافهة.
• المخرج المنظم هو وضع JSON، وليس تطبيق المخطط. الاستخدام response_format مع {"نوع": "جيسون-هجوم" ووصف الحقول التي تريدها في الطلب. توفير مخطط JSON مقبول لكنه غير مطبق، لذا تحقق من النتيجة من جانبك بدلا من افتراض الشكل.
• يجب أن تكون أجزاء الوسائط روابط يمكن للخدمة جلبها. النموذج يجلب image_url, video_url، و file_url يستهدف نفسه، لذا فإن رابط URL خلف تسجيل الدخول أو شبكة خاصة سيفشل في الطلب. عندما لا يكون الوسائط متاحة للجمهور، قم بتضمينها كرابط بيانات base64 بدلا من ذلك.

إلى أين تذهب بعد ذلك

افتح ال الملعب لتجربة GLM 5.3 Flash بدون كتابة كود، اقرأ مرجع API للحصول على القائمة الكاملة للمعلمات، أو تصفح كتالوج النماذج لمقارنتها ببقية التشكيلة.