
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
Aussi connu sous le nom 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-5.3Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
GLM 5.3 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle glm-5-3. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord 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)Paramètres de requête pris en charge par l'API GLM 5.3 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 65536 | 1 à 131072 | Maximum number of output tokens to generate. |
| temperature | number | 1 | 0 à 1 | Controls randomness. Lower values make responses more deterministic. |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 à 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 à 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. |
Sur EmpirioLabs, GLM 5.3 est facturé à l'usage : Input $1.40 per 1M prompt tokens; Output $4.40 per 1M generated tokens; Web search $0.033 per request. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
GLM 5.3 prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. GLM 5.3 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle glm-5-3.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute GLM 5.3 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.