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

# Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

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

GLM 5.3 Flash è un modello multimodale di Z.ai per sviluppo visivo, analisi di documenti e lavoro agentico con un risultato testuale.

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

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

#### Un modello multimodale per il lavoro

GLM 5.3 Flash combina la comprensione di testo, immagini, video e file. Produce una risposta testuale ed è destinato alla programmazione con riscontri visivi, all'elaborazione di documenti e ai compiti professionali. Le specifiche pubblicate indicano una finestra di contesto fino a un milione di token e un output massimo di 128.000 token.

#### Architettura per il contesto lungo

Il modello contiene 320 miliardi di parametri, di cui 18 miliardi attivi. L'attenzione ibrida combina elaborazione sparsa e lineare, mentre connessioni specializzate tra livelli contribuiscono a mantenere la stabilità all'aumentare della scala. Il materiale multimodale è incluso nel preaddestramento.

Le informazioni visive partecipano al flusso di lavoro: un assistente esamina un'interfaccia o un risultato renderizzato, lo confronta con il compito e propone correzioni. Questo spiega l'enfasi del produttore sulla verifica del risultato visivo effettivo dopo la scrittura del codice.

#### Ragionamento, strumenti e dati

Il ragionamento è sempre attivo. La profondità si seleziona mediante `low`, `high` e `max`; non è prevista una modalità disattivata. La cronologia del ragionamento può essere conservata tra i passaggi durante flussi di lavoro lunghi.

Per uno strumento, il modello produce un nome di funzione e gli argomenti, l'applicazione esegue l'azione e restituisce il risultato. JSON è adatto all'elaborazione programmatica delle risposte: i campi attesi sono specificati nelle istruzioni, mentre sintassi e significato dei valori vengono verificati separatamente. Lo streaming consente di ricevere il testo in modo incrementale.

La memorizzazione nella cache di un'istruzione o di una cronologia ripetute aiuta a riutilizzare il contesto elaborato. Secondo Z.ai, riduce l'elaborazione ripetuta nei compiti adatti; il riutilizzo effettivo è determinato dal risultato della specifica richiesta.

#### Sviluppo a partire da una richiesta visiva

Il modello può analizzare più schermate dello stesso prodotto, relazioni tra pagine, componenti condivisi, stati dell'interfaccia e animazioni. In un ambiente ad agenti con strumenti, scrive codice, esegue un'applicazione, esamina le schermate del risultato e corregge le discrepanze. Nello sviluppo di giochi, questo ciclo comprende regole, movimento, interazioni, punteggi e conclusione di una sessione di gioco.

#### Documenti e analisi professionale

Per presentazioni, relazioni e fogli di calcolo, il modello considera i contenuti insieme all'impaginazione: testo, immagini, diagrammi e collocazione degli elementi. Tramite strumenti, può creare e verificare materiale PPTX, PDF, DOCX e XLSX. Questi file sono risultati dell'applicazione; la risposta diretta del modello rimane testuale.

L'analisi finanziaria comprende il lavoro sulla reportistica, i controlli di coerenza delle formule e l'esame separato di dati dichiarati, ipotesi e conclusioni. Nel flusso di lavoro descritto dal produttore, i dati provengono dal materiale del compito.

#### Video, scene tridimensionali e interfacce

In un ambiente ad agenti, il modello può analizzare video, la sequenza temporale degli eventi, le caratteristiche visive dei partecipanti e i sottotitoli. Gli strumenti consentono il montaggio e il salvataggio del risultato.

Quando lavora su una scena tridimensionale o su un disegno, collega descrizioni spaziali, proporzioni e risultati visibili. Il ciclo con gli strumenti comprende costruzione, rendering da un punto di vista specificato, confronto visivo e correzione. Analogamente, il modello può analizzare la schermata di un'applicazione e assistere in attività sequenziali sull'interfaccia.

Questi flussi descrivono le proprietà del modello in un ambiente dotato degli strumenti necessari. Il materiale accettato dipende dal metodo selezionato; la comprensione visiva non implica che l'elaborazione di video o file, o la creazione degli elaborati elencati, sia automaticamente disponibile in ogni richiesta.

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

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

### Introduzione

GLM 5.3 Flash è un modello multimodale di Z.ai per sviluppo visivo, analisi di documenti e lavoro agentico con un risultato testuale.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

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

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Formato di output

JSON inline di results\[\].response.body

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti z-ai/glm-5.3-flash:batch | Predefinito— |
| Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
| Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | Predefinito— |
| Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti deepinfra/fp4 | Predefinito— |
| Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattoendpoint, model, requests |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`representation` | Contrattorequests\[\] inline; ogni elemento contiene custom\_id e body |
| Parametro`request_endpoint_profile` | Contratto/v1/chat/completions |
| Parametro`file_material` | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests\[\]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input\_file\_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
| Parametro`serialization_order` | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion\_window (se fornito), requests per ultimo |
| Parametro`optional_controls` | Contrattoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parametro`schema_scope` | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |

Ciclo di vita: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo

### Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida

Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Non specificato Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe della cache esplicita

Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00012** / 1K token Output · Token in output **$0.0004** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.000024** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.00012** / 1K token Output · Token in output **$0.0004** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.000024** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · fixture conservataPython HTTP · JSONL effettivo del clientePython · salva ogni risultato completato

```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.
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON inline di results\[\].response.body

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

##### Verifica lo stato dell’attività

curl · stato dell’operazione originale

```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
```

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom\_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results\[\] completati come JSONL senza filtrarli.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result\_pending\_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`results[].custom_id` | Tipostring |
| Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`results[].error` | Tipoobject\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject\|null |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`endpoint` | Tipostring |
| Campo`status` | Tipostring |
| Campo`request_counts` | Tipoobject |
| Campo`results[].id` | Tipostring |
| Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger |
| Campo`results[].response.request_id` | Tipostring |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
| Risposta401 · `authentication_error` | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
| Risposta403 · `permission_error` | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
| Risposta422 · `invalid_request_error` | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
| Risposta422 · `price_unavailable` | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
| Risposta402 · `billing_error` | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
| Risposta503 · `price_unavailable` | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
| Risposta503 · `api_error` | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
| Risposta503 · `result_pending_check` | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation\_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
| Risposta404 · `not_found` | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |

### Alias

#### Alias del modello

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

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

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

Quali input e risultati sono disponibili?

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

Quali campi usa la richiesta?

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

Quali limiti si applicano?

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

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