GLM 5.3 Batch
Red Neuronal
GLM 5.3 Batch: modelo de razonamiento de Z.ai con 1M de tokens para código, depuración y tareas de agentes.
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 131 072 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GLM 5.3 Batch?
GLM 5.3 Batch es un gran modelo de razonamiento de Z.ai diseñado para desarrollo complejo y escenarios de agentes largos: acepta y devuelve texto, y su ventana de 1 millón de tokens permite mantener en contexto un repositorio completo, documentación e historial de chat. El modo por lotes es ideal cuando procesar un gran volumen de tareas es más importante que una respuesta instantánea. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. Puedes comparar respuestas con otras redes neuronales en la misma ventana, y la API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Las solicitudes están cifradas y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Los escenarios son sencillos: análisis de código legacy y refactorización de módulos grandes, búsqueda de causas de errores en logs y código fuente, agentes que gestionan tareas desde la definición hasta la solución, ejecución por lotes de tareas y procesamiento masivo de documentación técnica.Preguntas frecuentes sobre GLM 5.3 Batch
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.
glm-5.3:batch es un modelo de texto de Z.ai con un contexto de aproximadamente un millón de tokens. Trabaja con consultas y documentos, razona antes de responder y llama a funciones externas. Es adecuado para código, análisis de archivos grandes, analítica, tareas STEM y escenarios de agentes con herramientas.
El límite de salida es de 131 072 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un documento extenso, un análisis detallado o un archivo de código grande completo, sin dividirlo en partes. Si la respuesta alcanza el límite, simplemente pida continuar y el modelo escribirá el siguiente fragmento.
Sí, el razonamiento antes de responder es una capacidad del modelo: desglosa la tarea paso a paso antes de formular el resultado. Esto es notable en matemáticas, lógica, depuración de código e instrucciones de varios pasos, donde es importante llegar a la respuesta mediante razonamiento, no solo adivinarla.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas disponibles, el modelo elige la necesaria y devuelve los argumentos según el esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no requerirá reescribir la integración.
Según nuestros datos, el modelo acepta texto y documentos (escenario confirmado): cargue un archivo con materiales y analizará el contenido. La entrada multimodal de imágenes, audio o video no está marcada para glm-5.3:batch, por lo que para archivos multimedia en BotHub, cambie a un modelo especializado.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y la salida, por lo que no podemos prometer la calidad del ruso; pruébelo con su tarea. En la misma ventana puede comparar su respuesta con otros modelos. El servicio está disponible desde Rusia: sin VPN ni tarjeta extranjera, pago por uso de tokens.