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

# Z.ai: GLM 5.3 (batch)

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

Z.ai GLM 5.3は、複雑なソフトウェアエンジニアリング、ターミナル作業、長期的なエージェント向けのテキスト推論モデルです。開発元が文書化した1Mトークンのコンテキスト、最大128Kの出力トークン、関数呼び出し、low/high/maxの推論強度に対応し、推論は常時有効です。

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

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Z.ai GLM 5.3は、複雑なソフトウェアエンジニアリングや長期的なエージェント作業向けに設計された大規模テキスト推論モデルです。開発元は、GLM 5.2と同じベースモデルを使用し、新たな改善は事後学習によるものだと説明しています。このリリースは、プログラミング、ターミナル操作、複数の依存する工程を伴う幅広い課題の強化に重点を置いています。テキストを受け取り、コード、説明、計画、ツール接続アプリケーションにおけるツール呼び出し要求などのテキストを生成します。

文書化された推論モードは常時有効です。GLM 5.3にはlow、high、maxの三段階の強度があり、既定値はmaxです。開発元は複雑なコーディング作業にはmaxを推奨し、lowは簡単な工程向けの軽い推論選択肢です。選択した強度とともに、明確な最終成果物と完了基準を示します。たとえば、「これらのファイルと失敗結果を調べ、影響するモジュールにまたがる原因を追跡し、公開インターフェースを保持する修正を提案し、どの確認によって回帰不具合の解消を確かめられるかを説明してください」と依頼できます。

開発元は、1Mトークンのコンテキストウィンドウと、128Kトークンの最大出力長を指定しています。長い資料は、モデルが調べる必要のある関係を軸に整理します。ファイル名、関連する定義、資料ラベル、観察結果の順序を保持し、該当する作業コンテキスト内に推論と最終回答の余地を残します。大きなウィンドウは、モジュール間の依存関係や長いエージェント観察列に有用ですが、無関係な資料を目的なく集めたアーカイブが、明確な課題になるわけではありません。

リポジトリの作業では、期待する動作、関連ソーステキスト、依存関係のバージョン、実際のエラー出力を提示します。パッチを提案する前に、影響する動作を特定するよう求めます。リファクタリングでは、保持すべきインターフェースと不変条件を明示します。有用な応答には、修正済みコード、その変更が観察された問題を解決する理由、結果の確認に必要なケースが含まれます。実際の結果をツール接続ワークフローに戻し、次の工程を、以前の提案ではなく変更後の状態に基づかせます。

性能改善では、ワークロード、基準値、実行時間、プロファイル、割り当て記録などの測定結果を提示します。Z.aiは、ボトルネックの診断、最適化、実験、正しさを保つ結果を伴う学習課題を説明しています。実用的な依頼は、「このプロファイルを使って最も影響の大きいボトルネックを特定し、測定可能な変更を一つ提案し、どの結果なら採用を正当化できるかを説明してください」です。性能に関する仮説と、記録された改善を区別します。結果を検討する際は、同じワークロードと関連条件を保持します。

このリリースでは、脆弱性分析の能力も強化されています。防御目的のソースレビューでは、関連コード、想定する信頼境界、実行条件を提示します。疑われる問題を、影響する入力、動作、焦点を絞った対策に結び付ける所見を求めます。潜在的な弱点と再現済みの不具合を分け、検証に使用した観察結果を保持します。疑わしいパターンをすべて確定した脆弱性として扱うより、具体的な根拠と修正案を優先する報告が有用です。

関数呼び出しにより、周囲のアプリケーションは外部操作をモデルに公開できます。各ツールの目的、引数、期待する結果を定義し、実際のツール観察結果を次の工程に返します。モデルはその結果について推論し、課題がどう変わるかを判断できます。提案した行動、実行済み操作、未解決の確認事項を区別できるようにします。開発元はストリーミング応答も文書化しており、推論と回答の断片が別々に返されます。最終報告やコード説明として扱う前に、完成した回答を組み立てます。

ローカルのモデルカードには、履歴設定に関する具体的な情報があります。チャットテンプレートは既定で思考を保持しますが、開発元は通常のチャット用途では過去の思考を明示的に消去するよう推奨しています。用途に合った会話構造を適用し、続行に必要な実際の完成済み回答とツール結果を保持します。GLM 5.2や、別系統のGLM 5.3 Flash各版の推論制御設定を、このモデルのlow/high/max制御と互換として扱わないようにします。

構造化結果では、期待するフィールド、型、資料の扱いに関する規則を指定します。有用な成果物には、不具合表、変更計画、観察事項を要約したJSONオブジェクトなどがあります。アプリケーションで使用する前に、構造と値の両方を検証します。最終結果では、回答または修正成果物、それを支える根拠、残る仮定を明示すべきです。推論強度を高めても、ツールの実行、提案パッチの検証合格、提供資料を超える事実の裏付けが確定するわけではありません。

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

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

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

### はじめに

Z.ai GLM 5.3は、複雑なソフトウェアエンジニアリング、ターミナル作業、長期的なエージェント向けのテキスト推論モデルです。開発元が文書化した1Mトークンのコンテキスト、最大128Kの出力トークン、関数呼び出し、low/high/maxの推論強度に対応し、推論は常時有効です。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

インラインの results\[\].response.body JSON

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`endpoint` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 /v1/chat/completions | デフォルト— |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 z-ai/glm-5.3:batch | デフォルト— |
| フィールド`requests` | 種類`batch_item[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].custom_id` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].body.messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`completion_window` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 24h | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].body.model` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 z-ai/glm-5.3:batch, z-ai/glm-5.3 | デフォルト— |
| フィールド`provider.only` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 deepinfra/fp4 | デフォルト— |
| フィールド`provider.allow_fallbacks` | 種類`boolean\|null` | 要件任意 | 値と制限 false, null | デフォルト— |

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様endpoint, model, requests |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`representation` | 仕様インラインの requests\[\]。各項目には custom\_id と body を指定します |
| パラメータ`request_endpoint_profile` | 仕様/v1/chat/completions |
| パラメータ`file_material` | 仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests\[\] に格納できます。アップロードの purpose、input\_file\_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。 |
| パラメータ`serialization_order` | 仕様endpoint, model, provider（指定されている場合）, completion\_window（指定されている場合）, requests を最後に配置 |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様provider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| パラメータ`schema_scope` | 仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。 |

ライフサイクル: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー／キー／グループを使用します

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

未指定 高速モードが選択されている場合

Flex モード

未指定 flex モードが選択されている場合

最大推論量

未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

明示的キャッシュの料金

無効 明示的キャッシュを要求した場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0009** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0009** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する

```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: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:batch', 'z-ai/glm-5.3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"z-ai/glm-5.3: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.
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results\[\].response.body JSON

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

##### ジョブのステータスを確認

curl · 元の処理のステータス

```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
```

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom\_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results\[\] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

##### 元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result\_pending\_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`results[].custom_id` | 種類string |
| フィールド`results[].response.body.choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`results[].error` | 種類object\|null |
| フィールド`usage` | 種類object\|null |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`endpoint` | 種類string |
| フィールド`status` | 種類string |
| フィールド`request_counts` | 種類object |
| フィールド`results[].id` | 種類string |
| フィールド`results[].response.status_code` | 種類integer |
| フィールド`results[].response.request_id` | 種類string |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。 | 次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。 |
| レスポンス401 · `authentication_error` | 条件無効な API キーです。 | 次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。 |
| レスポンス403 · `permission_error` | 条件バッチグループを利用できません。 | 次の手順キー／グループの利用権限を確認してください。 |
| レスポンス422 · `invalid_request_error` | 条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。 | 次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。 |
| レスポンス422 · `price_unavailable` | 条件バッチ入力の料金を見積もれません。 | 次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。 |
| レスポンス402 · `billing_error` | 条件バッチの予約額を確保できません。 | 次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。 |
| レスポンス503 · `price_unavailable` | 条件Batch メソッドの価格／ネイティブ料金を利用できません。 | 次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。 |
| レスポンス503 · `api_error` | 条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。 | 次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。 |
| レスポンス503 · `result_pending_check` | 条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。 | 次の手順元の operation\_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。 |
| レスポンス404 · `not_found` | 条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。 | 次の手順元の正確な id と、同じユーザー／キー／グループを使用してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

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

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

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

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 (batch)

利用できる入力と結果は何ですか？

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

リクエストはどの項目を使用しますか？

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

どの制限が適用されますか？

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

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