GLM 5.3 Batch
Rede Neural
GLM 5.3 Batch: modelo de raciocínio Z.ai com 1M de tokens para código, depuração e tarefas de agentes.
Especificações
- Entrada
- texto, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 131 072 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 Batch?
GLM 5.3 Batch é um modelo de raciocínio da Z.ai projetado para desenvolvimento complexo e cenários de agentes longos: ele aceita e retorna texto, e a janela de 1 milhão de tokens permite manter um repositório inteiro, documentação e histórico de conversas no contexto. O modo em lote é ideal quando é mais importante processar um grande volume de tarefas do que obter uma resposta instantânea. No BotHub, o modelo funciona sem VPN ou cartão estrangeiro — você paga em rublos e apenas pelos tokens efetivamente consumidos, que não expiram. Outras redes neurais estão abertas na mesma janela: você pode comparar respostas para o mesmo prompt, e uma API compatível com OpenAI permite alternar modelos sem reescrever a integração. As solicitações são criptografadas, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Os cenários são simples: análise de código legado e refatoração de grandes módulos, busca de causas de bugs via logs e código-fonte, agentes que conduzem tarefas do início ao fim, processamento em lote de conjuntos de tarefas e processamento em massa de documentação técnica.Perguntas frequentes sobre GLM 5.3 Batch
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.
glm-5.3:batch é um modelo de texto da Z.ai com contexto de cerca de um milhão de tokens. Ele trabalha com prompts e documentos, raciocina antes de responder e chama funções externas. Adequado para código, análise de arquivos grandes, análise de dados, tarefas STEM e cenários de agentes com ferramentas.
O limite de saída é de 131.072 tokens por resposta. Isso é suficiente para um documento volumoso, análise detalhada ou um arquivo de código grande inteiro, sem fragmentação. Se a resposta atingir o limite, basta pedir para continuar — o modelo escreverá o próximo fragmento.
Sim, o raciocínio antes da resposta é um recurso do modelo: ele analisa a tarefa passo a passo antes de formular o resultado. Isso é perceptível em matemática, lógica, depuração de código e instruções de várias etapas, onde é importante chegar à resposta, não apenas adivinhá-la.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você descreve as ferramentas disponíveis, ele escolhe a necessária e retorna os argumentos conforme o esquema definido. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI, então trocar de modelo não exigirá reescrever a integração.
Segundo nossos dados, o modelo aceita texto e documentos — este é um cenário confirmado: carregue um arquivo com materiais e ele analisará o conteúdo. A entrada multimodal de imagens, áudio ou vídeo não está marcada para o glm-5.3:batch, portanto, para mídia no BotHub, mude para um modelo especializado.
Não temos dados sobre os idiomas de prompts e saída, portanto não podemos prometer a qualidade do russo — verifique com sua tarefa. Em uma janela, você pode comparar a resposta com outros modelos. O serviço em si está disponível na Rússia: sem VPN ou cartão estrangeiro, pagamento por tokens consumidos.