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

# Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/z-ai-glm-5-3-flash-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/z-ai-glm-5-3-flash-u003a-batch/facts.json)

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

GLM 5.3 Flash הוא מודל רב־מודלי של Z.ai לפיתוח על בסיס חומר חזותי, לניתוח מסמכים ולעבודת סוכנים עם תוצאה טקסטואלית.

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

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

#### מודל רב־מודאלי לעבודה

GLM 5.3 Flash משלב הבנה של טקסט, תמונות, וידאו וקבצים. הוא מפיק תגובה טקסטואלית ומיועד לתכנות עם משוב חזותי, לעיבוד מסמכים ולמשימות מקצועיות. המפרט שפורסם מציין חלון הקשר של עד מיליון טוקנים ופלט מרבי של 128,000 טוקנים.

#### ארכיטקטורה להקשר ארוך

המודל כולל 320 מיליארד פרמטרים, מתוכם 18 מיליארד פעילים. קשב היברידי משלב עיבוד דליל וליניארי, ואילו חיבורים מיוחדים בין שכבות מסייעים לשמור על יציבות ככל שההיקף גדל. חומר רב־מודאלי נכלל באימון המקדים.

מידע חזותי משתתף בתהליך העבודה: עוזר בוחן ממשק או תוצאה מרונדרת, משווה אותם למשימה ומציע תיקונים. כך מוסבר הדגש של היצרן על בדיקת התוצאה החזותית בפועל לאחר כתיבת קוד.

#### חשיבה, כלים ונתונים

החשיבה תמיד פעילה. העומק נבחר באמצעות `low`, `high` ו־`max`; לא מסופק מצב מושבת. אפשר לשמור היסטוריית חשיבה בין שלבים בתהליכי עבודה ארוכים.

עבור כלי, המודל מפיק שם פונקציה וארגומנטים, היישום מבצע את הפעולה ומחזיר את התוצאה. JSON מתאים לעיבוד תגובות באמצעות תוכנה: השדות הצפויים מוגדרים בהוראות, ואילו התחביר ומשמעות הערכים נבדקים בנפרד. הזרמה מאפשרת קבלה הדרגתית של טקסט.

שמירת הוראה או היסטוריה חוזרת במטמון מסייעת לשימוש חוזר בהקשר שעובד. לפי Z.ai, הדבר מצמצם עיבוד חוזר במשימות מתאימות; השימוש החוזר בפועל נקבע לפי תוצאת הבקשה המסוימת.

#### פיתוח מתוך פרומפט חזותי

המודל יכול לנתח כמה צילומי מסך של מוצר אחד, קשרים בין עמודים, רכיבים משותפים, מצבי ממשק ואנימציות. בסביבת סוכנים עם כלים, הוא כותב קוד, מריץ יישום, בוחן צילומי מסך של התוצאה ומתקן אי־התאמות. בפיתוח משחקים, מחזור זה מכסה כללים, תנועה, אינטראקציות, ניקוד וסיום סשן משחק.

#### מסמכים וניתוח מקצועי

במצגות, בדוחות ובגיליונות, המודל בוחן תוכן יחד עם פריסה: טקסט, תמונות, תרשימים ומיקום רכיבים. באמצעות כלים, הוא יכול ליצור ולבדוק חומרי PPTX, PDF, DOCX ו־XLSX. קבצים אלו הם תוצאות של היישום; התגובה הישירה של המודל נשארת טקסט.

ניתוח פיננסי כולל עבודה עם דוחות, בדיקות עקביות של נוסחאות והתייחסות נפרדת לנתונים שפורסמו, להנחות ולמסקנות. בתהליך העבודה המתואר בידי היצרן, הנתונים מגיעים מחומרי המשימה.

#### וידאו, סצנות תלת־ממד וממשקים

בסביבת סוכנים, המודל יכול לנתח וידאו, את הרצף הזמני של האירועים, את המאפיינים החזותיים של המשתתפים וכתוביות. כלים מספקים עריכה ושמירה של התוצאה.

בעבודה על סצנה תלת־ממדית או שרטוט, הוא מקשר בין תיאורים מרחביים, פרופורציות ותוצאות נראות. מחזור הכלים כולל בנייה, רינדור מנקודת מבט מוגדרת, השוואה חזותית ותיקון. באופן דומה, המודל יכול לנתח מסך יישום ולסייע בעבודה רציפה עם הממשק.

תהליכי עבודה אלו מתארים תכונות של המודל בסביבה עם הכלים הנחוצים. החומר המתקבל נקבע לפי השיטה שנבחרה; הבנה חזותית אינה אומרת שעיבוד וידאו או קבצים, או יצירת התוצרים שצוינו, זמינים אוטומטית בכל בקשה.

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

[`z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/he/#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`

### התחלה

GLM 5.3 Flash הוא מודל רב־מודלי של Z.ai לפיתוח על בסיס חומר חזותי, לניתוח מסמכים ולעבודת סוכנים עם תוצאה טקסטואלית.

סוגי קלט נתמכים

טקסט

תוצאות

טקסט

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

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

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

פורמט פלט

JSON מוטמע מתוך results\[\].response.body

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`endpoint` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות /v1/chat/completions | ברירת מחדל— |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות z-ai/glm-5.3-flash:batch | ברירת מחדל— |
| שדה`requests` | סוג`batch_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].custom_id` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].body.messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`completion_window` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 24h | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].body.model` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | ברירת מחדל— |
| שדה`provider.only` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות deepinfra/fp4 | ברירת מחדל— |
| שדה`provider.allow_fallbacks` | סוג`boolean\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות false, null | ברירת מחדל— |

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטendpoint, model, requests |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`representation` | מפרטrequests\[\] מוטמעים; לכל פריט יש custom\_id ו־body |
| פרמטר`request_endpoint_profile` | מפרט/v1/chat/completions |
| פרמטר`file_material` | מפרטהגורם הקורא רשאי לקרוא מקומית תוכן JSONL אמיתי בקידוד UTF-8 לתוך requests\[\]. לא נעשה שימוש בשדה purpose להעלאה, ב־input\_file\_id או בהפניה לקובץ. חומר לקוח חסר או ריק עוצר את ההכנה לפני POST. |
| פרמטר`serialization_order` | מפרטendpoint, model, provider (אם צוין), completion\_window (אם צוין), requests בסוף |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| פרמטר`schema_scope` | מפרטגופי בקשות טקסט של Chat Completions במעטפת Batch המוטמעת המתועדת. |

מחזור חיים: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · ערך response.id מבקשת היצירה המקורית שהוחזר בפועל; אותם משתמש/מפתח/קבוצה

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

לא צוין כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תמחור מטמון מפורש

לא מופעל כאשר מתבקש מטמון מפורש

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00012** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0004** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.000024** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00012** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0004** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.000024** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · דוגמת הבדיקה שנשמרהPython HTTP · JSONL אמיתי של הלקוחPython · שמרו כל תוצאה שהושלמה

```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.
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON מוטמע מתוך results\[\].response.body

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

##### בדיקת מצב המשימה

curl · מצב הפעולה המקורית

```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
```

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את JSON הסטטוס המקורי במלואו, כל תוצאה/custom\_id ואת גוף התשובה או השגיאה המלא. שמרו את results\[\] שהושלמו כ־JSONL ללא סינון.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את מזהה הפעולה המקורי. לתשובת 503 result\_pending\_check יש X-Should-Retry:false; לעולם אל תשלחו מחדש אצווה מקורית שתוצאתה אינה ידועה.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`results[].custom_id` | סוגstring |
| שדה`results[].response.body.choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`results[].error` | סוגobject\|null |
| שדה`usage` | סוגobject\|null |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`endpoint` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`request_counts` | סוגobject |
| שדה`results[].id` | סוגstring |
| שדה`results[].response.status_code` | סוגinteger |
| שדה`results[].response.request_id` | סוגstring |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאימעטפת מוטמעת מתועדת לא תקינה, מפתחות כפולים, זהות פריט לא תקינה או סתירה ביכולות המודל שהוגדרו. | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני כל שליחה חדשה. |
| תגובה⁦401⁩ · `authentication_error` | תנאימפתח API לא תקין. | השלב הבאהשתמשו במפתח Ailoot המורשה. |
| תגובה⁦403⁩ · `permission_error` | תנאיקבוצת Batch אינה זמינה. | השלב הבאבדקו את הרשאות המפתח/הקבוצה. |
| תגובה⁦422⁩ · `invalid_request_error` | תנאיBatch מחויב מהיתרה; יצירה בחיוב מנוי נדחית. | השלב הבאהשתמשו בקבוצה המורשית שהחיוב שלה מנוכה מהיתרה. |
| תגובה⁦422⁩ · `price_unavailable` | תנאילא ניתן לחשב הצעת מחיר לקלט Batch. | השלב הבאשמרו את התשובה; השתמשו בקלט המתועד למשפחת ה־API. |
| תגובה⁦402⁩ · `billing_error` | תנאיהסכום לשריון עבור Batch אינו זמין. | השלב הבאפתרו את הבעיה המונעת את קבלת הבקשה לפני שליחת בקשה חדשה. |
| תגובה⁦503⁩ · `price_unavailable` | תנאיהמחיר לשיטת Batch או התעריפים המקוריים אינם זמינים. | השלב הבאשמרו את התשובה; אל תחליפו את המחירים. |
| תגובה⁦503⁩ · `api_error` | תנאינתיב הספק המדויק אינו זמין. | השלב הבאשמרו את התשובה לצורך תיקון נתיב הניתוב. |
| תגובה⁦503⁩ · `result_pending_check` | תנאיהתוצאה המקורית דורשת בדיקה; X-Should-Retry:false. | השלב הבאשמרו את operation\_id/id המקורי וקראו את הסטטוס שלו; לעולם אל תחזרו על ה־POST המקורי. |
| תגובה⁦404⁩ · `not_found` | תנאיהפעולה לבדיקת סטטוס Batch אינה קיימת או שייכת לזהות אחרת. | השלב הבאהשתמשו בערך id המקורי המדויק ובאותם משתמש/מפתח/קבוצה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

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

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`z-ai/glm-5.3-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/he/#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)

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

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

באילו שדות הבקשה משתמשת?

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

אילו מגבלות חלות?

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

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.