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

# Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

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

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

GLM 5.3 Flash to model multimodalny Z.ai do programowania opartego na materiałach wizualnych, analizy dokumentów i pracy agentowej z wynikiem tekstowym.

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

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

#### Multimodalny model do pracy

GLM 5.3 Flash łączy rozumienie tekstu, obrazów, wideo i plików. Tworzy odpowiedź tekstową i jest przeznaczony do programowania z wizualną informacją zwrotną, przetwarzania dokumentów i zadań zawodowych. Opublikowane specyfikacje podają okno kontekstu do miliona tokenów i maksymalne wyjście 128 000 tokenów.

#### Architektura długiego kontekstu

Model zawiera 320 miliardów parametrów, z czego aktywnych jest 18 miliardów. Uwaga hybrydowa łączy przetwarzanie rzadkie i liniowe, a wyspecjalizowane połączenia między warstwami pomagają utrzymać stabilność przy zwiększaniu skali. Materiał multimodalny uwzględniono w treningu wstępnym.

Informacja wizualna uczestniczy w procesie: asystent bada interfejs lub wyrenderowany wynik, porównuje go z zadaniem i proponuje poprawki. Wyjaśnia to nacisk producenta na sprawdzanie rzeczywistego wyniku wizualnego po napisaniu kodu.

#### Rozumowanie, narzędzia i dane

Rozumowanie jest zawsze włączone. Głębokość wybiera się przez `low`, `high` i `max`; trybu wyłączenia nie udostępniono. Historię rozumowania można zachowywać między krokami długich procesów.

Dla narzędzia model tworzy nazwę funkcji i argumenty, aplikacja wykonuje działanie i przekazuje wynik z powrotem. JSON nadaje się do programowego przetwarzania odpowiedzi: oczekiwane pola określa się instrukcjami, a składnię i znaczenie wartości sprawdza oddzielnie. Strumieniowanie pozwala odbierać tekst stopniowo.

Buforowanie powtarzającej się instrukcji lub historii pomaga ponownie wykorzystać przetworzony kontekst. Według Z.ai ogranicza powtórne przetwarzanie w odpowiednich zadaniach; rzeczywiste użycie ustala się na podstawie wyniku konkretnego żądania.

#### Tworzenie na podstawie promptu wizualnego

Model może analizować wiele zrzutów jednego produktu, relacje między stronami, wspólne komponenty, stany interfejsu i animacje. W środowisku agentowym z narzędziami pisze kod, uruchamia aplikację, sprawdza zrzuty wyniku i poprawia niezgodności. W tworzeniu gier cykl obejmuje zasady, ruch, interakcje, wyniki i zakończenie rozgrywki.

#### Dokumenty i analiza zawodowa

Dla prezentacji, raportów i arkuszy model rozpatruje treść wraz z układem: tekst, obrazy, diagramy i rozmieszczenie elementów. Przez narzędzia może tworzyć i sprawdzać materiały PPTX, PDF, DOCX i XLSX. Pliki te są wynikami aplikacji; bezpośrednia odpowiedź modelu pozostaje tekstem.

Analiza finansowa obejmuje pracę ze sprawozdawczością, sprawdzanie spójności formuł i oddzielne traktowanie ujawnionych danych, założeń oraz wniosków. W procesie opisanym przez producenta dane pochodzą z materiału zadania.

#### Wideo, sceny trójwymiarowe i interfejsy

W środowisku agentowym model może analizować wideo, czasową kolejność zdarzeń, wizualne cechy uczestników i napisy. Narzędzia zapewniają edycję i zapis wyniku.

Pracując ze sceną trójwymiarową lub rysunkiem, łączy opisy przestrzenne, proporcje i widoczne wyniki. Cykl narzędziowy obejmuje budowę, renderowanie z określonego punktu widzenia, porównanie wizualne i poprawkę. Podobnie model może analizować ekran aplikacji i pomagać w sekwencyjnej pracy z interfejsem.

Procesy te opisują właściwości modelu w środowisku z potrzebnymi narzędziami. Przyjmowany materiał określa wybrana metoda; rozumienie wizualne nie oznacza, że przetwarzanie wideo lub plików albo tworzenie wymienionych materiałów jest automatycznie dostępne w każdym żądaniu.

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

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

### Start

GLM 5.3 Flash to model multimodalny Z.ai do programowania opartego na materiałach wizualnych, analizy dokumentów i pracy agentowej z wynikiem tekstowym.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

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

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

JSON bezpośrednio w results\[\].response.body

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`endpoint` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity /v1/chat/completions | Domyślnie— |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity z-ai/glm-5.3-flash:batch | Domyślnie— |
| Pole`requests` | Typ`batch_item[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`requests[].custom_id` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`completion_window` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 24h | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`requests[].body.model` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash | Domyślnie— |
| Pole`provider.only` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity deepinfra/fp4 | Domyślnie— |
| Pole`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false, null | Domyślnie— |

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktendpoint, model, requests |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`representation` | Kontraktrequests\[\] bezpośrednio w żądaniu; każdy element zawiera custom\_id i body |
| Parametr`request_endpoint_profile` | Kontrakt/v1/chat/completions |
| Parametr`file_material` | KontraktWywołujący może lokalnie wczytać rzeczywisty plik JSONL w kodowaniu UTF-8 do requests\[\]. Nie używa się przeznaczenia przesyłanego pliku, input\_file\_id ani odwołania do pliku. Brak materiałów klienta lub ich pusta zawartość zatrzymują przygotowanie przed POST. |
| Parametr`serialization_order` | Kontraktendpoint, model, provider (jeśli podano), completion\_window (jeśli podano), requests na końcu |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parametr`schema_scope` | KontraktTreści żądań tekstowych Chat Completions w udokumentowanej strukturze Batch z danymi bezpośrednio w żądaniu. |

Cykl życia: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · Rzeczywista wartość response.id zwrócona przy pierwotnym utworzeniu; ten sam użytkownik, klucz i grupa

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Wycena jawnej pamięci podręcznej

Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00012** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0004** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.000024** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00012** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0004** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.000024** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · zachowany zestaw danych testowychPython HTTP · rzeczywisty JSONL klientaPython · zapisz każdy ukończony wynik

```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.
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON bezpośrednio w results\[\].response.body

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

##### Sprawdź status zadania

curl · status pierwotnej operacji

```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
```

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj pełny pierwotny JSON stanu, każdy wynik i custom\_id oraz pełną treść odpowiedzi lub błędu. Zapisz ukończone wyniki z results\[\] jako JSONL bez filtrowania.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj pierwotny identyfikator operacji. Odpowiedź 503 result\_pending\_check zawiera X-Should-Retry:false; nigdy nie wysyłaj ponownie pierwotnego żądania Batch, którego wynik jest nieznany.

Pola odpowiedzi

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

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowa udokumentowana struktura z danymi bezpośrednio w żądaniu, zduplikowane klucze, problem z tożsamością elementu lub konflikt ze skonfigurowanymi możliwościami modelu. | Następny krokPopraw wskazane pola przed wysłaniem jakiegokolwiek nowego żądania. |
| Odpowiedź401 · `authentication_error` | WarunekNieprawidłowy klucz API. | Następny krokUżyj autoryzowanego klucza Ailoot. |
| Odpowiedź403 · `permission_error` | WarunekGrupa Batch jest niedostępna. | Następny krokSprawdź uprawnienia klucza i grupy. |
| Odpowiedź422 · `invalid_request_error` | WarunekBatch korzysta z rozliczania z salda; utworzenie w ramach subskrypcji jest odrzucane. | Następny krokUżyj autoryzowanej grupy rozliczanej z salda. |
| Odpowiedź422 · `price_unavailable` | WarunekNie można wycenić danych wejściowych Batch. | Następny krokZachowaj odpowiedź; użyj danych wejściowych udokumentowanych dla tej rodziny API. |
| Odpowiedź402 · `billing_error` | WarunekRezerwa dla Batch jest niedostępna. | Następny krokRozwiąż problem dopuszczenia żądania przed wysłaniem nowego. |
| Odpowiedź503 · `price_unavailable` | WarunekCena metody Batch lub stawki natywne są niedostępne. | Następny krokZachowaj odpowiedź; nie zastępuj cen innymi. |
| Odpowiedź503 · `api_error` | WarunekDokładna trasa dostawcy jest niedostępna. | Następny krokZachowaj odpowiedź na potrzeby naprawy trasy. |
| Odpowiedź503 · `result_pending_check` | WarunekPierwotny wynik wymaga sprawdzenia; X-Should-Retry:false. | Następny krokZachowaj pierwotny operation\_id/id i odczytuj stan operacji; nigdy nie powtarzaj pierwotnego POST. |
| Odpowiedź404 · `not_found` | WarunekOperacja sprawdzania stanu Batch nie istnieje lub należy do innej tożsamości. | Następny krokUżyj dokładnego pierwotnego id oraz tego samego użytkownika, klucza i grupy. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

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

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

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

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

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

Jakich pól używa żądanie?

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

Jakie limity obowiązują?

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

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.