Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/z-ai-glm-5-3-flash-u003a-batch/
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Language: de-ch

# Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

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## [Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/de-ch/z-ai-glm-5-3-flash-u003a-batch/)

GLM 5.3 Flash ist ein multimodales Z.ai-Modell für visuelle Entwicklung, Dokumentanalyse und Agentenarbeit mit einem textuellen Ergebnis.

- [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/z-ai-glm-5-3-flash-u003a-batch/#method-0)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

#### Ein multimodales Modell für die Arbeit

GLM 5.3 Flash verbindet das Verständnis von Text, Bildern, Video und Dateien. Es erzeugt eine Textantwort und ist für Programmierung mit visueller Rückmeldung, Dokumentverarbeitung und professionelle Aufgaben vorgesehen. Die veröffentlichten Spezifikationen nennen ein Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens und eine maximale Ausgabe von 128’000 Tokens.

#### Architektur für lange Kontexte

Das Modell enthält 320 Milliarden Parameter, von denen 18 Milliarden aktiv sind. Hybride Aufmerksamkeit verbindet dünn besetzte und lineare Verarbeitung, während spezialisierte Verbindungen zwischen Schichten helfen, die Stabilität bei zunehmender Skalierung zu erhalten. Multimodales Material ist im Vortraining enthalten.

Visuelle Informationen fliessen in den Ablauf ein: Ein Assistent untersucht eine Oberfläche oder ein gerendertes Ergebnis, vergleicht es mit der Aufgabe und schlägt Korrekturen vor. Dies erklärt den Schwerpunkt des Herstellers auf der Prüfung des tatsächlichen visuellen Ergebnisses nach dem Schreiben von Code.

#### Schlussfolgern, Werkzeuge und Daten

Schlussfolgern ist stets aktiviert. Die Tiefe wird über `low`, `high` und `max` gewählt; ein deaktivierter Modus ist nicht vorgesehen. In langen Abläufen lässt sich der Verlauf der Gedankengänge zwischen Schritten beibehalten.

Für ein Werkzeug erzeugt das Modell einen Funktionsnamen und Argumente; die Anwendung führt die Handlung aus und gibt das Ergebnis zurück. JSON eignet sich zur programmatischen Antwortverarbeitung: Die erwarteten Felder werden durch Anweisungen festgelegt, während Syntax und Bedeutung der Werte separat geprüft werden. Streaming ermöglicht den schrittweisen Empfang von Text.

Das Caching einer wiederholten Anweisung oder eines Verlaufs hilft, verarbeiteten Kontext wiederzuverwenden. Laut Z.ai verringert dies bei geeigneten Aufgaben die wiederholte Verarbeitung; die tatsächliche Wiederverwendung ergibt sich aus dem Ergebnis der jeweiligen Anfrage.

#### Entwicklung anhand einer visuellen Vorgabe

Das Modell kann mehrere Screenshots eines Produkts, Beziehungen zwischen Seiten, gemeinsame Komponenten, Oberflächenzustände und Animationen analysieren. In einer Agentenumgebung mit Werkzeugen schreibt es Code, führt eine Anwendung aus, untersucht Screenshots des Ergebnisses und korrigiert Abweichungen. Bei der Spieleentwicklung umfasst dieser Zyklus Regeln, Bewegung, Interaktionen, Punktestände und das Beenden einer Spielsitzung.

#### Dokumente und professionelle Analyse

Bei Präsentationen, Berichten und Tabellenkalkulationen betrachtet das Modell den Inhalt zusammen mit dem Layout: Text, Bilder, Diagramme und die Platzierung von Elementen. Über Werkzeuge kann es Material in PPTX, PDF, DOCX und XLSX erstellen und prüfen. Diese Dateien sind Anwendungsergebnisse; die direkte Antwort des Modells bleibt Text.

Die Finanzanalyse umfasst die Arbeit mit Berichten, Prüfungen der Formelkonsistenz und die getrennte Betrachtung offengelegter Daten, Annahmen und Schlussfolgerungen. Im vom Hersteller beschriebenen Ablauf stammen die Daten aus dem Aufgabenmaterial.

#### Video, dreidimensionale Szenen und Oberflächen

In einer Agentenumgebung kann das Modell Video, die zeitliche Abfolge von Ereignissen, visuelle Merkmale der Beteiligten und Untertitel analysieren. Werkzeuge übernehmen die Bearbeitung und Speicherung des Ergebnisses.

Bei der Arbeit an einer dreidimensionalen Szene oder Zeichnung verbindet es räumliche Beschreibungen, Proportionen und sichtbare Ergebnisse. Der Werkzeugzyklus umfasst Konstruktion, Rendering aus einer festgelegten Perspektive, visuellen Vergleich und Korrektur. Ebenso kann das Modell einen Anwendungsbildschirm analysieren und bei aufeinanderfolgenden Oberflächenschritten helfen.

Diese Abläufe beschreiben Modelleigenschaften in einer Umgebung mit den nötigen Werkzeugen. Welches Material akzeptiert wird, bestimmt die gewählte Methode; visuelles Verständnis bedeutet nicht, dass Video- oder Dateiverarbeitung oder die Erstellung der genannten Arbeitsergebnisse automatisch in jeder Anfrage verfügbar sind.

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `z-ai/glm-5.3-flash:batch`

[`z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&fmt=batches)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash:batch`

### Einstieg

GLM 5.3 Flash ist ein multimodales Z.ai-Modell für visuelle Entwicklung, Dokumentanalyse und Agentenarbeit mit einem textuellen Ergebnis.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`endpoint` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits z-ai/glm-5.3-flash:batch | Standard— |
| Feld`requests` | Typ`batch_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`requests[].custom_id` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`completion_window` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.model` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | Standard— |
| Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits deepinfra/fp4 | Standard— |
| Feld`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`representation` | Vertrageingebettete requests\[\]; jedes Element enthält custom\_id und body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Vertrag/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests\[\] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input\_file\_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
| Parameter`serialization_order` | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion\_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
| Parameter`optional_controls` | Vertragprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |

Lebenszyklus: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00012** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000024** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00012** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000024** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"z-ai/glm-5.3-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['z-ai/glm-5.3-flash:batch', 'z-ai/glm-5.3-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"z-ai/glm-5.3-flash:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Auftragsstatus prüfen

curl · Status des ursprünglichen Vorgangs

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom\_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results\[\] ohne Filterung als JSONL speichern.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result\_pending\_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`results[].custom_id` | Typstring |
| Feld`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`results[].error` | Typobject\|null |
| Feld`usage` | Typobject\|null |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`endpoint` | Typstring |
| Feld`status` | Typstring |
| Feld`request_counts` | Typobject |
| Feld`results[].id` | Typstring |
| Feld`results[].response.status_code` | Typinteger |
| Feld`results[].response.request_id` | Typstring |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
| Antwort401 · `authentication_error` | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
| Antwort403 · `permission_error` | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
| Antwort422 · `invalid_request_error` | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
| Antwort422 · `price_unavailable` | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
| Antwort402 · `billing_error` | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
| Antwort503 · `price_unavailable` | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
| Antwort503 · `api_error` | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
| Antwort503 · `result_pending_check` | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation\_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
| Antwort404 · `not_found` | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/batches` · `z-ai/glm-5.3-flash:batch`: `text` → `text`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/batches` · `z-ai/glm-5.3-flash:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/batches` · `z-ai/glm-5.3-flash:batch`: `requests.min_items`: `1`

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