GLM 5.3 फ्लैश Z.ai के GLM-5 परिवार में पहला मूल रूप से मल्टीमॉडल मॉडल है, जिसे 26 अगस्त, 2026 को MIT लाइसेंस के तहत Ox Alpha के रूप में पहले के पूर्वावलोकन के बाद जारी किया गया था। यह एक 320B-A18B mixture-of-experts है जिसे मल्टीमॉडल कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया गया है, और Z.ai रिपोर्ट करता है कि यह कीमत के एक अंश पर कोडिंग और एजेंट बेंचमार्क में GLM 5.2 से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिसके परिणाम बहुत बड़े फ्रंटियर कोडिंग मॉडल के करीब पहुंच रहे हैं।
GLM 5.3 Flash आज EmpirioLabs पर OpenAI-संगत API के माध्यम से लाइव है, जिसमें टेक्स्ट, छवि, वीडियो और फ़ाइल इनपुट, 1M टोकन संदर्भ, 128K आउटपुट टोकन तक, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड संरचित आउटपुट, अंतर्निहित वेब खोज और स्ट्रीमिंग शामिल हैं। इसे में आज़माएं खेल इसे किसी भी OpenAI-compatible क्लाइंट से कॉल करें। पूर्ण कल्पना और वर्तमान दरों पर रहते हैं जीएलएम 5.3 फ्लैश मॉडल पेज और एपीआई डॉक।.
मूल्य निर्धारण
बिलिंग का उपयोग आधारित है: इनपुट और आउटपुट टोकन प्रति टोकन मीटर होते हैं, और प्रत्येक बिल्ट-इन वेब सर्च में एक छोटा प्रति-कॉल शुल्क होता है जो केवल तभी लागू होता है जब वास्तव में एक खोज होती है। कोई अलग कैश टियर नहीं है। वर्तमान प्रति टोकन दरें हमेशा पर रहती हैं मॉडल पेज और मूल्य निर्धारण पृष्ठ, जो आप जो चार्ज कर रहे हैं उसके साथ सिंक में रहते हैं।.
क्विकस्टार्ट
EmpirioLabs आधार URL पर किसी भी OpenAI SDK को इंगित करें और पास करें glm-5-3-flash मॉडल के रूप में:
OpenAI आयात OpenAI क्लाइंट से = OpenAI (base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1", api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",) resp = client.chat.completions.create(मॉडल ="glm-5-3-flash", messages=[ {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "इस बिल्ड लॉग स्क्रीनशॉट में क्या विफल हो रहा है?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/build-log.png"}}, ]}, ], reasoning_effort="low",) print(resp.choices[0].message.content)वही मॉडल आईडी काम करती है TOKEN, मानवशास्त्रीय आकार का TOKEN, और Google-संगत /v1beta/models/glm-5-3-flash:generateContent मार्ग। वैकल्पिक आईडी glm-5.3-flash, zai/glm-5.3-flash, और zhipu/glm-5.3-flash एक ही मॉडल के लिए हल करें।
मल्टीमॉडल इनपुट
छवियाँ, वीडियो और फ़ाइलें मानक सामग्री-भागों सरणी में सवारी करती हैं: image_url छवियों के लिए, video_url वीडियो के लिए, और file_url दस्तावेजों के लिए। एक सार्वजनिक https URL (अनुशंसित) या एक base64 डेटा URL पास करें। Z.ai एजेंट दृष्टि कार्य के लिए मॉडल को स्थान देता है: यह इंटरफेस, रेंडर किए गए आउटपुट और इंटरैक्शन फीडबैक को पढ़ सकता है, जो कोड, ब्राउज़र और जीयूआई के बीच लूप को बंद कर देता है।
प्रयास
जीएलएम 5.3 फ्लैश एक मूल निवासी को उजागर करता है तर्क effort तीन स्तरों के साथ नियंत्रण: संख्या आदि हल्के तर्क के लिए, उच्च उन्नत तर्क के लिए, और अधिकतम गहरे तर्क के लिए। डिफ़ॉल्ट है अधिकतम, जो कि Z.ai जटिल कोडिंग और लंबे क्षितिज एजेंट के काम के लिए अनुशंसा करता है। करने के लिए ड्रॉप करें संख्या आदि संक्षेप में, विलंबता-संवेदनशील मोड़ों के लिए।
वेब खोज और उपकरण
सेट TOKEN सेवा मेरे सच जवाब देने से पहले मॉडल को वेब पर खोज करने दें, और परिणामों को संकीर्ण करें search_recency_filter, search_domain_filter, और गिनती. फ़ंक्शन कॉलिंग मानक OpenAI का उपयोग करती है उपकरण सरणी, और tool_stream स्ट्रीम टूल-कॉल तर्कों के रूप में वे उत्पादित होते हैं।
आपकी पहली कॉल से पहले जानने लायक बातें
- रीजनिंग को बंद नहीं किया जा सकता है, इसलिए यह हमेशा आपके आउटपुट बिल का हिस्सा होता है।
तर्क effortकेवल स्वीकार करता हैसंख्या आदि,उच्च, औरअधिकतम. एक अनुरोध जो एक अलग स्तर के लिए पूछता है, या अक्षम होने के लिए सोचता है, असफल होने के बजाय निकटतम समर्थित स्तर पर परोसा जाता है, इसलिए अन्य जीएलएम मॉडल के लिए लिखा गया कोड काम करता रहता है। रीजनिंग टोकन बिल आउटपुट टोकन के रूप में, और परअधिकतमयहां तक कि एक शब्द का उत्तर भी अपने आउटपुट बजट की अधिकांश सोच में खर्च कर सकता है, इसलिए भेजेंसंख्या आदिस्पष्ट रूप से तुच्छ कॉल के लिए। - संरचित आउटपुट JSON मोड है, स्कीमा प्रवर्तन नहीं। उपयोग
response_formatसाथ{"type": "json object"}और प्रॉम्प्ट में इच्छित फ़ील्ड का वर्णन करें। JSON स्कीमा की आपूर्ति स्वीकार की जाती है लेकिन लागू नहीं की जाती है, इसलिए आकार ग्रहण करने के बजाय अपनी तरफ से परिणाम को मान्य करें। - मीडिया पार्ट्स ऐसे URL होने चाहिए जिन्हें सेवा प्राप्त कर सकती है. मॉडल प्राप्त करता है
image_url,video_url, औरfile_urlस्वयं को लक्षित करता है, इसलिए लॉगिन या निजी नेटवर्क के पीछे एक URL अनुरोध को विफल कर देगा। जब मीडिया सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं होता है, तो इसके बजाय इसे base64 डेटा URL के रूप में इनलाइन करें।
आगे कहां जाना है
ओपन खेल कोड लिखे बिना GLM 5.3 फ्लैश आज़माने के लिए, पढ़ें एपीआई संदर्भ पूर्ण पैरामीटर सूची के लिए, या ब्राउज़ करें मॉडल कैटलॉग बाकी लाइनअप के साथ इसकी तुलना करने के लिए।
