GLM 5.3 Flash
Red Neuronal
GLM 5.3 Flash es un modelo multimodal nativo de Z.ai para programación, tareas de agentes y trabajo vía API
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GLM 5.3 Flash?
GLM 5.3 Flash es un modelo multimodal nativo de Z.ai, enfocado en programación económica y escenarios de agentes largos. Su arquitectura de atención híbrida, que combina lo disperso con lo lineal, ayuda a mantener la precisión en grandes volúmenes de contexto, permitiendo completar largas cadenas de pasos sin perder el hilo del razonamiento. En BotHub, GLM 5.3 Flash funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens consumidos, y los no utilizados no caducan. Junto a ella, en la misma ventana, hay más de 250 modelos entre los que es fácil cambiar, cuenta con una API compatible con OpenAI, cifrado AES-GCM y acceso corporativo mediante contrato con factura y panel de administración. Para los desarrolladores, el modelo es útil para escribir y refactorizar código, analizar grandes repositorios y depurar; para quienes crean agentes, sirve para pipelines de múltiples pasos; para analistas, para trabajar con documentos voluminosos; y para equipos de producto, para crear un servicio multimodelo con una sola clave y cambiar de modelo según la tarea sin reescribir la integración.Preguntas frecuentes sobre GLM 5.3 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Z.ai con una ventana de contexto de 1 048 576 tokens. Acepta texto, imágenes y documentos como entrada, razona antes de responder y llama a funciones. Es adecuado para trabajar con grandes bases de código, analizar documentos voluminosos, análisis de datos y tareas que requieren un contexto largo.
El límite de salida es de 943 717 tokens por respuesta, por lo que el modelo puede generar documentación extensa, informes largos o archivos de código grandes completos. Es probable que no necesites dividir la tarea en partes y unir los fragmentos manualmente.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado por nuestros datos: antes de la respuesta final, el modelo ejecuta una cadena interna de pensamiento. Esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas de múltiples pasos, donde es importante no adivinar el resultado, sino llegar a él de manera secuencial.
Sí, admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. Puedes conectar el modelo a tus herramientas, bases de datos y servicios externos, y recibir respuestas en un esquema predecible. Esto es útil para agentes, pipelines y automatización sin complicaciones con el análisis de texto sin formato.
Imágenes y documentos, sí; están declarados como tipos de datos de entrada compatibles: envía una captura de pantalla, esquema, tabla o archivo y pide que lo analice. No hay mención sobre audio y video en nuestros datos, por lo que no deberías contar con ellos de antemano.
No hay una nota específica sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada en nombre del modelo; pruébalo con tu tarea real, solo tomará un par de minutos. Lo que sí es seguro: en BotHub está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, y el pago es en rublos.