प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$1.40
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$4.40
वेब खोज
प्रति अनुरोध
$0.033
GLM 5.3 और GLM 5.2 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Z.ai पाठ निर्माणGLM 5.3 और GLM 5.2 दोनों Z.ai के मॉडल हैं, पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | GLM 5.3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | glm-5-3 | glm-5-2 |
| निर्माता | Z.ai | Z.ai |
| रिलीज | 14 अग॰ 2026 | 16 जून 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON मोड | JSON मोड |
| रीजन | Singapore | Singapore |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | GLM 5.3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 65536 | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 65536 |
| temperature | 0 से 1 डिफॉल्ट: 1 | 0 से 1 डिफॉल्ट: 1 |
| top_p | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95 | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95 |
| reasoning_effort | low, high, max डिफॉल्ट: max | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max डिफॉल्ट: max |
| preserve_thinking | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| do_sample | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| tool_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit डिफॉल्ट: noLimit | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit डिफॉल्ट: noLimit |
| count | 1 से 50 डिफॉल्ट: 10 | 1 से 50 डिफॉल्ट: 10 |
| search_domain_filter | string | string |
| search_prompt | string | string |
| search_result | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| tool_stream | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| tools | array डिफॉल्ट: [] | array डिफॉल्ट: [] |
| tool_choice | object | object |
| stop | array | array |
GLM 5.3 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id glm-5-3 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को glm-5-3 या glm-5-2 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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."}
]
}'GLM 5.3 नई रिलीज़ है (14 अग॰ 2026); GLM 5.2 16 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए दोनों मॉडलों की दर समान है। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
GLM 5.3 नई रिलीज़ है (14 अग॰ 2026); GLM 5.2 16 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए दोनों मॉडलों की दर समान है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।