
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
다른 이름 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-5.3EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
GLM 5.3은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID glm-5-3를 사용하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
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)EmpirioLabs에서 GLM 5.3 API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 65536 | 1 ~ 131072 | Maximum number of output tokens to generate. |
| temperature | number | 1 | 0 ~ 1 | Controls randomness. Lower values make responses more deterministic. |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 ~ 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 ~ 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. |
EmpirioLabs에서 GLM 5.3은(는) 종량제로 청구됩니다: Input $1.40 per 1M prompt tokens; Output $4.40 per 1M generated tokens; Web search $0.033 per request. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
GLM 5.3은(는) 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다 (응답당 최대 131,072 출력 토큰).
네. GLM 5.3은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 glm-5-3로 설정하면 바로 동작합니다.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 GLM 5.3을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.