
Coding and agentic model with a 1M token context, 128K output, always-on reasoning at low, high, or max effort, native web search, and tool calling.
Coding and agentic model with a 1M token context, 128K output, always-on reasoning at low, high, or max effort, native web search, and tool calling.
Notes: - Context window: 1M tokens - Maximum output: 128K tokens - Always reasons; thinking cannot be disabled - Reasoning effort: low, high, or max (max recommended for complex coding) - A request for a different effort, or to turn thinking off, is served at the nearest supported level - Built-in web search adds $0.033 per request when used - Supports function calling, structured output (JSON mode), and streaming
También conocido como Z.ai GLM 5.3
glm-5-3/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/glm-5-3:generateContentglm-5.3zai/glm-5.3zhipu/glm-5.3Tarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
GLM 5.3 sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo glm-5-3. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-3",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Parámetros de solicitud compatibles con la API de GLM 5.3 en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 65536 | 1 a 131072 | Maximum number of output tokens to generate. |
| temperature | number | 1 | 0 a 1 | Controls randomness. Lower values make responses more deterministic. |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 a 1 | Nucleus sampling cutoff. |
| reasoning_effort | enum | max | low, high, max | GLM 5.3 reasoning effort. This model always reasons and cannot be turned off. low is lightweight, high is enhanced, and max is deep reasoning. max is recommended for... |
| do_sample | boolean | true | - | Enable sampling. Turn off for greedy deterministic output (temperature and top_p are ignored). |
| tool_web_search | boolean | false | - | Enable built-in web search. Adds $0.033 per request when used. |
| search_recency_filter | enum | noLimit | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit | Limit web search results to a recency window. |
| count | integer | 10 | 1 a 50 | Number of web search results to retrieve when web search is enabled. |
| search_domain_filter | string | - | - | Restrict web search to a specific domain. |
| search_prompt | string | - | - | Optional prompt used to summarize retrieved web search results. |
| search_result | boolean | true | - | Return web search result metadata in the response when web search is enabled. |
| tool_stream | boolean | false | - | Stream function-call arguments incrementally when streaming. |
| tools | array | [] | - | OpenAI-compatible function calling tool definitions. |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI-compatible tool choice control. |
En EmpirioLabs, GLM 5.3 se factura por uso: Input $1.40 per 1M prompt tokens; Output $4.40 per 1M generated tokens; Web search $0.033 per request. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
GLM 5.3 admite una ventana de contexto de 1M tokens con hasta 131.072 tokens de salida por respuesta.
Sí. GLM 5.3 sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo glm-5-3.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta GLM 5.3 en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.