Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

GLM 5.3 Flash is een multimodaal model van Z.ai voor visuele ontwikkeling, documentanalyse en agentwerk met een tekstueel resultaat.

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

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

Een multimodaal model voor werk

GLM 5.3 Flash combineert begrip van tekst, afbeeldingen, video en bestanden. Het produceert een tekstantwoord en is bedoeld voor programmeren met visuele terugkoppeling, documentverwerking en professionele taken. De gepubliceerde specificaties noemen een contextvenster van maximaal een miljoen tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens.

Architectuur voor lange context

Het model bevat 320 miljard parameters, waarvan 18 miljard actief zijn. Hybride aandacht combineert sparse en lineaire verwerking, terwijl gespecialiseerde verbindingen tussen lagen helpen de stabiliteit te behouden naarmate de schaal toeneemt. Multimodaal materiaal wordt in de voortraining opgenomen.

Visuele informatie maakt deel uit van de werkstroom: een assistent onderzoekt een interface of gerenderd resultaat, vergelijkt dit met de taak en stelt correcties voor. Dit verklaart waarom de fabrikant benadrukt dat het werkelijke visuele resultaat na het schrijven van code moet worden gecontroleerd.

Redeneren, tools en gegevens

Redeneren is altijd ingeschakeld. De diepgang wordt gekozen via low, high en max; er is geen uitgeschakelde modus. Redeneergeschiedenis kan tijdens lange werkstromen tussen stappen worden behouden.

Voor een tool produceert het model een functienaam en argumenten, voert de toepassing de handeling uit en stuurt zij het resultaat terug. JSON is geschikt voor programmatische antwoordverwerking: verwachte velden worden via instructies opgegeven, terwijl syntaxis en de betekenis van waarden afzonderlijk worden gecontroleerd. Met streaming kan tekst stapsgewijs worden ontvangen.

Het cachen van een herhaalde instructie of geschiedenis helpt verwerkte context opnieuw te gebruiken. Volgens Z.ai vermindert dit herhaalde verwerking bij geschikte taken; het daadwerkelijke hergebruik wordt bepaald door het resultaat van het specifieke verzoek.

Ontwikkelen vanuit een visuele prompt

Het model kan meerdere schermafbeeldingen van één product, verbanden tussen pagina's, gedeelde componenten, interfacetoestanden en animaties analyseren. In een agentomgeving met tools schrijft het code, voert het een toepassing uit, inspecteert het schermafbeeldingen van het resultaat en corrigeert het afwijkingen. Bij gameontwikkeling omvat deze cyclus regels, beweging, interacties, scores en het beëindigen van een spelsessie.

Documenten en professionele analyse

Bij presentaties, verslagen en spreadsheets beschouwt het model inhoud en lay-out samen: tekst, afbeeldingen, diagrammen en de plaatsing van elementen. Via tools kan het PPTX-, PDF-, DOCX- en XLSX-materiaal maken en controleren. Deze bestanden zijn resultaten van de toepassing; het directe antwoord van het model blijft tekst.

Financiële analyse omvat het werken met rapportages, het controleren van de consistentie van formules en het afzonderlijk behandelen van gepubliceerde gegevens, aannames en conclusies. In de door de fabrikant beschreven werkstroom komen gegevens uit het taakmateriaal.

Video, driedimensionale scènes en interfaces

In een agentomgeving kan het model video, de temporele volgorde van gebeurtenissen, visuele kenmerken van deelnemers en ondertitels analyseren. Tools zorgen voor bewerking en opslag van het resultaat.

Bij het werken met een driedimensionale scène of tekening verbindt het ruimtelijke beschrijvingen, verhoudingen en zichtbare resultaten. De toolcyclus omvat opbouw, rendering vanuit een opgegeven gezichtspunt, visuele vergelijking en correctie. Op vergelijkbare wijze kan het model een toepassingsscherm analyseren en helpen bij opeenvolgende interfacehandelingen.

Deze werkstromen beschrijven modeleigenschappen in een omgeving met de benodigde tools. Welk materiaal wordt geaccepteerd, hangt af van de gekozen methode; visueel begrip betekent niet dat video- of bestandsverwerking, of het maken van de genoemde eindproducten, automatisch in elk verzoek beschikbaar is.

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

z-ai/glm-5.3-flash:batch

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

Aan de slag

GLM 5.3 Flash is een multimodaal model van Z.ai voor visuele ontwikkeling, documentanalyse en agentwerk met een tekstueel resultaat.

Toegestane invoer: Tekst
Resultaten: Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches

Invoertypen: text
Uitvoertypen: text
Uitvoerformaat: inline results[].response.body JSON

Veld	Type	Vereiste	Waarden en limieten	Standaard
Veld`endpoint`	Type`string`	VereisteVereist	Waarden en limieten /v1/chat/completions	Standaard—
Veld`model`	Type`string`	VereisteVereist	Waarden en limieten z-ai/glm-5.3-flash:batch	Standaard—
Veld`requests`	Type`batch_item[]`	VereisteVereist	Waarden en limieten Minimumaantal items: 1	Standaard—
Veld`requests[].custom_id`	Type`string`	VereisteVereist	Waarden en limieten	Standaard—
Veld`requests[].body.messages`	Type`message[]`	VereisteVereist	Waarden en limieten	Standaard—
Veld`completion_window`	Type`string`	VereisteOptioneel	Waarden en limieten 24h	Standaard—
Veld`provider`	Type`object\|null`	VereisteOptioneel	Waarden en limieten	Standaard—
Veld`requests[].body.model`	Type`string`	VereisteOptioneel	Waarden en limieten z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash	Standaard—
Veld`provider.only`	Type`string[]`	VereisteOptioneel	Waarden en limieten deepinfra/fp4	Standaard—
Veld`provider.allow_fallbacks`	Type`boolean\|null`	VereisteOptioneel	Waarden en limieten false, null	Standaard—

Methodeparameters en levenscyclus

Parameter	Contract
Parameter`content_type`	Contractapplication/json
Parameter`required`	Contractendpoint, model, requests
Parameter`material_types`	Contracttext
Parameter`representation`	Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body
Parameter`request_endpoint_profile`	Contract/v1/chat/completions
Parameter`file_material`	ContractDe aanroeper mag daadwerkelijke JSONL-inhoud in UTF-8 lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel (purpose), input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST.
Parameter`serialization_order`	Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste
Parameter`optional_controls`	Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameter`schema_scope`	ContractBody’s voor tekstaanvragen via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-envelop.

Levenscyclus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · de daadwerkelijke response.id uit het oorspronkelijke aanmaakantwoord; dezelfde gebruiker/sleutel/groep

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus: Niet opgegeven Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus: Niet opgegeven Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning: Niet opgegeven Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Tarieven voor expliciete caching: Niet ingeschakeld Wanneer expliciete caching wordt aangevraagd

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

Configuratie	Tariefstaffel	Contexttokens, meer dan	Contexttokens, tot en met	Kosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokens	TariefstaffelBasistarief	Contexttokens, meer dan—	Contexttokens, tot en metGeen bovengrens	Kosten Invoer · Invoertokens $0.00012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.000024 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte	Tariefstaffel—	Contexttokens, meer dan0	Contexttokens, tot en metGeen bovengrens	Kosten Invoer · Invoertokens $0.00012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.000024 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Batch

curl · bewaarde fixturePython HTTP · daadwerkelijke JSONL van de klantPython · sla elk voltooid resultaat op

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

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"))

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.

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Batch

inline results[].response.body JSON

GET /v1/batches/{operation_id}

Taakstatus controleren

curl · Status van de oorspronkelijke bewerking

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 voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige antwoord- of foutbody. Sla voltooide results[] zonder filtering op als JSONL.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. Bij 503 result_pending_check hoort X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende uitkomst nooit opnieuw in.

Antwoordvelden

Veld	Type
Veld`results[].custom_id`	Typestring
Veld`results[].response.body.choices[].message.content`	Typestring\|null
Veld`results[].error`	Typeobject\|null
Veld`usage`	Typeobject\|null
Veld`id`	Typestring
Veld`model`	Typestring
Veld`endpoint`	Typestring
Veld`status`	Typestring
Veld`request_counts`	Typeobject
Veld`results[].id`	Typestring
Veld`results[].response.status_code`	Typeinteger
Veld`results[].response.request_id`	Typestring

Fouten en vervolgstappen

Antwoord	Voorwaarde	Volgende stap
Antwoord400 · `invalid_request_error`	VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline envelop, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of een conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden.	Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden voordat u een nieuwe aanvraag indient.
Antwoord401 · `authentication_error`	VoorwaardeOngeldige API-sleutel.	Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel.
Antwoord403 · `permission_error`	VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar.	Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep.
Antwoord422 · `invalid_request_error`	VoorwaardeBij Batch worden kosten van het saldo afgeschreven; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd.	Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep waarvoor kosten van het saldo worden afgeschreven.
Antwoord422 · `price_unavailable`	VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsopgave worden berekend.	Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie.
Antwoord402 · `billing_error`	VoorwaardeBatch-reservering niet beschikbaar.	Volgende stapLos het toelatingsprobleem op voordat u een nieuwe aanvraag indient.
Antwoord503 · `price_unavailable`	VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar.	Volgende stapBewaar het antwoord; vervang de prijzen niet.
Antwoord503 · `api_error`	VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar.	Volgende stapBewaar het antwoord voor herstel van de route.
Antwoord503 · `result_pending_check`	VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet worden gecontroleerd; X-Should-Retry:false.	Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit.
Antwoord404 · `not_found`	VoorwaardeDe bewerking voor de Batch-status ontbreekt of is eigendom van een andere identiteit.	Volgende stapGebruik exact de oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flash:batch

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

z-ai/glm-5.3-flash:batch

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3-flash:batch: text → text
Welke velden gebruikt het verzoek?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3-flash:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Welke limieten gelden?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3-flash:batch: requests.min_items: 1

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)