GLM 5.3 Flash
Rede Neural
GLM 5.3 Flash é um modelo multimodal nativo da Z.ai para programação, tarefas de agente e uso via API.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 717 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GLM 5.3 Flash?
GLM 5.3 Flash é um modelo multimodal nativo da Z.ai, focado em programação econômica e cenários de agentes longos. A arquitetura de atenção híbrida, que combina esparsa e linear, ajuda a manter a precisão em grandes volumes de contexto, garantindo que longas cadeias de passos sejam concluídas sem perder o fio da meada. No BotHub, o GLM 5.3 Flash funciona na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro: você paga com cartão russo em rublos apenas pelos tokens consumidos, e os não utilizados não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 modelos para alternar facilmente, com uma API compatível com OpenAI, criptografia AES-GCM e acesso corporativo via contrato com fatura e painel administrativo. Para desenvolvedores, o modelo é útil para escrever e refatorar código, analisar grandes repositórios e depurar; para quem constrói agentes, serve para pipelines de várias etapas; para analistas, para trabalhar com documentos volumosos; e para equipes de produto, para montar um serviço multimodelo em uma única chave e trocar de modelo conforme a tarefa, sem reescrever a integração.Perguntas frequentes sobre GLM 5.3 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da Z.ai com uma janela de contexto de 1.048.576 tokens. Ele aceita texto, imagens e documentos, raciocina antes de responder e chama funções. Adequado para trabalhar com grandes bases de código, analisar documentos volumosos, análises e tarefas que exigem contexto longo.
O limite de saída é de 943.717 tokens por resposta, então o modelo entrega facilmente documentação volumosa, relatórios longos ou arquivos de código grandes inteiros. Você provavelmente não precisará dividir a tarefa em partes e colar fragmentos manualmente.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado pelos nossos dados: antes da resposta final, o modelo executa uma cadeia interna de pensamento. Isso ajuda em matemática, lógica, depuração de código e tarefas de várias etapas, onde é importante não apenas adivinhar o resultado, mas chegar a ele de forma consistente.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser conectado às suas ferramentas, bancos de dados e serviços externos, e a resposta pode ser obtida em um esquema previsível. Isso é conveniente para agentes, pipelines e automação sem gambiarras com análise de texto bruto.
Imagens e documentos, sim, eles são declarados como tipos de entrada suportados: envie uma captura de tela, diagrama, tabela ou arquivo e peça para analisar. Não há menção sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, não conte com eles antecipadamente.
Não há menção específica sobre idiomas em nossos dados, então não podemos prometer nada pelo modelo — teste-o em sua tarefa real, levará alguns minutos. O que se sabe com certeza: no BotHub, ele está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos.