GLM 5.3 FlashX
Rede Neural
GLM 5.3 FlashX é um modelo multimodal da Z.ai com alta velocidade de geração, ideal para chats e integração via API.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GLM 5.3 FlashX?
GLM-5.3-FlashX é uma versão rápida do GLM-5.3-Flash da Z.ai: a mesma arquitetura híbrida com atenção esparsa e linear, mas com foco na velocidade de saída, chegando a 200 tokens por segundo. O modelo é multimodal, aceitando texto e imagens, com respostas no mesmo diálogo. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão internacional: pague com cartão russo em rublos apenas pelos tokens usados, sem assinatura, e eles não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 redes neurais para alternar facilmente, e uma API compatível com OpenAI permite integrar o modelo ao seu produto e trocá-lo depois sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM; para empresas, há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Use o GLM-5.3-FlashX onde a resposta rápida é essencial: chatbots, suporte de primeira linha, processamento em massa de solicitações, rascunhos e edição de código, análise de capturas de tela e imagens, e protótipos de serviços multimodais.Perguntas frequentes sobre GLM 5.3 FlashX
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 modo de raciocínio e chamada de ferramentas. Adequado para trabalhar com código — escrita, refatoração e depuração —, análise, tarefas STEM, análise de documentos e materiais longos. O contexto de até 1.048.576 tokens permite manter repositórios e relatórios inteiros no diálogo.
O limite de saída é de 131.072 tokens por resposta. Isso é suficiente para um módulo de código volumoso, análise técnica detalhada, documentação extensa ou um texto analítico longo, sem a necessidade de dividir a tarefa manualmente ou colar fragmentos.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: antes da resposta final, o modelo processa a tarefa passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e análises complexas, onde a cadeia de raciocínio é mais importante do que um resultado rápido e superficial.
Sim, o modelo funciona com chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Você pode conectar ferramentas externas, bancos de dados e serviços, criar agentes e obter respostas previsíveis conforme o esquema, que vão direto para o parser da sua aplicação.
Além de texto, o modelo aceita imagens e documentos: você pode pedir para analisar uma captura de tela, esquema, diagrama ou PDF e obter uma resposta em texto. O modelo gera texto. Para áudio e vídeo, existem modelos separados no BotHub — a alternância leva alguns segundos.
O modelo é multilíngue e, em nossos testes, lida com confiança com solicitações em português: explicações, análise de documentos e tarefas técnicas. A melhor maneira de avaliar a qualidade para sua tarefa é fazer algumas perguntas típicas e comparar a resposta com outro modelo na mesma janela do BotHub.