Z.ai: GLM 5.3 (batch)

Z.ai GLM 5.3 je textový model na uvažovanie pre zložité softvérové inžinierstvo, prácu v termináli a agentov s dlhým horizontom úloh. Podporuje výrobcom zdokumentovaný kontext s rozsahom 1M tokenov, výstup až 128K tokenov, volanie funkcií a úsilie uvažovania low/high/max, pričom uvažovanie je zapnuté po celý čas.

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie POST /v1/batches z-ai/glm-5.3:batch

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Z.ai GLM 5.3 je rozsiahly textový model na uvažovanie navrhnutý pre zložité softvérové inžinierstvo a prácu agentov s dlhým horizontom úloh. Výrobca uvádza, že používa rovnaký základný model ako GLM 5.2 a nové zlepšenia pochádzajú z dotrénovania. Vydanie sa zameriava na lepšie programovanie, operácie v termináli a širšie úlohy s viacerými závislými krokmi. Prijíma text a vytvára text vrátane kódu, vysvetlení, plánov a požiadaviek na volanie nástrojov v aplikácii s pripojenými nástrojmi.

Zdokumentovaný režim uvažovania je vždy zapnutý. GLM 5.3 ponúka tri úrovne úsilia: low, high a max, pričom predvolená je max. Výrobca odporúča max na zložitú programátorskú prácu; low poskytuje ľahšiu možnosť uvažovania pre jednoduchšie kroky. Zvolenú úroveň používajte spolu s jasným konečným výstupom a kritériami dokončenia. Napríklad: „Preskúmaj tieto súbory a neúspešné výsledky, vysleduj príčinu naprieč dotknutými modulmi, navrhni opravu, ktorá zachová verejné rozhranie, a vysvetli, ktoré kontroly dokazujú odstránenie regresie.“

Výrobca stanovuje kontextové okno s rozsahom 1M tokenov a maximálnu dĺžku výstupu 128K tokenov. Dlhý materiál usporiadajte okolo vzťahu, ktorý má model preskúmať. Zachovajte názvy súborov, relevantné definície, označenia zdrojov a poradie pozorovaní a v príslušnom pracovnom kontexte ponechajte priestor na uvažovanie a konečnú odpoveď. Veľké okno je užitočné pri závislostiach medzi modulmi alebo dlhom slede pozorovaní agenta; z neusmerneného archívu nesúvisiaceho materiálu však nerobí jasne definovanú úlohu.

Pri práci s repozitárom poskytnite očakávané správanie, relevantný zdrojový text, verzie závislostí a skutočný chybový výstup. Požiadajte model, aby pred návrhom opravy určil dotknuté správanie. Pri refaktorizácii pomenujte rozhranie a invarianty, ktoré musia zostať zachované. Užitočná odpoveď obsahuje upravený kód, dôvod, prečo zmena rieši pozorovaný problém, a prípady potrebné na kontrolu výsledku. Skutočné výsledky vráťte do pracovného postupu s pripojenými nástrojmi, aby ďalší krok vychádzal zo zmeneného stavu a nie zo skoršieho návrhu.

Pri práci na výkone dodajte záťaž, východiskový stav a merania, napríklad časy, profily alebo záznamy alokácií. Z.ai opisuje tréningové úlohy zahŕňajúce diagnostiku úzkych miest, optimalizáciu, experimenty a výsledky zachovávajúce správnosť. Praktická požiadavka je: „Použi tento profil na určenie najvýznamnejšieho úzkeho miesta, navrhni jednu merateľnú zmenu a vysvetli, aký výsledok by odôvodnil jej ponechanie.“ Hypotézu o výkone odlíšte od zaznamenaného zlepšenia. Pri posudzovaní výsledku zachovajte rovnakú záťaž a relevantné podmienky.

Vydanie rozvíja aj schopnosť analyzovať zraniteľnosti. Pri obrannej kontrole zdrojového kódu poskytnite relevantný kód, zamýšľané hranice dôvery a podmienky jeho behu. Žiadajte zistenie, ktoré prepája podozrivý problém s dotknutým vstupom, správaním a cielenou nápravou. Potenciálnu slabinu oddeľte od reprodukovanej chyby a uchovajte pozorovanie použité na jej overenie. Správa je užitočnejšia, keď uprednostňuje konkrétne dôkazy a navrhované opravy pred považovaním každého podozrivého vzoru za potvrdenú zraniteľnosť.

Volanie funkcií umožňuje okolitej aplikácii sprístupniť modelu externé operácie. Definujte účel, argumenty a očakávaný výsledok každého nástroja a potom vráťte skutočné pozorovanie nástroja pre ďalší krok. Model môže nad týmto výsledkom uvažovať a rozhodnúť, ako mení úlohu. Navrhované akcie, vykonané operácie a nevyriešené kontroly udržujte odlíšiteľné. Výrobca dokumentuje aj streamované odpovede, ktoré vracajú fragmenty uvažovania a odpovede oddelene; dokončenú odpoveď zostavte predtým, než ju budete považovať za konečnú správu alebo vysvetlenie kódu.

Lokálna karta modelu uvádza konkrétny detail nastavenia histórie: jeho šablóna chatu predvolene uchováva uvažovanie, zatiaľ čo výrobca odporúča pri bežných chatových scenároch staré uvažovanie výslovne vymazať. Použite štruktúru konverzácie vhodnú pre daný prípad použitia a zachovajte skutočné dokončené odpovede a výsledky nástrojov potrebné na pokračovanie. Nastavenia ovládania uvažovania z GLM 5.2 alebo samostatných edícií GLM 5.3 Flash nepovažujte za zameniteľné s ovládacími prvkami low/high/max tohto modelu.

Pri štruktúrovaných výsledkoch určte očakávané polia, typy a pravidlá pre zdroje. Užitočným výstupom môže byť tabuľka chýb, plán zmien alebo objekt JSON sumarizujúci pozorovania. Pred použitím v aplikácii overte štruktúru aj hodnoty. Konečný výsledok by mal určiť odpoveď alebo upravený výstup, dôkazy, ktoré ho podporujú, a zostávajúce predpoklady. Väčšie úsilie uvažovania nedokazuje, že nástroj prebehol, že navrhnutá oprava prešla kontrolami ani že faktické tvrdenie má oporu mimo dodaného materiálu.

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie POST /v1/batches z-ai/glm-5.3:batch

z-ai/glm-5.3:batch

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

Úvod

Povolené vstupy: Text
Výsledky: Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie POST /v1/batches

Vstup: text
Výstup: text
Výstupný formát: JSON priamo vložený v results[].response.body

Pole	Typ	Požiadavka	Hodnoty a limity	Predvolené
Pole`endpoint`	Typ`string`	PožiadavkaPovinné	Hodnoty a limity /v1/chat/completions	Predvolené—
Pole`model`	Typ`string`	PožiadavkaPovinné	Hodnoty a limity z-ai/glm-5.3:batch	Predvolené—
Pole`requests`	Typ`batch_item[]`	PožiadavkaPovinné	Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1	Predvolené—
Pole`requests[].custom_id`	Typ`string`	PožiadavkaPovinné	Hodnoty a limity	Predvolené—
Pole`requests[].body.messages`	Typ`message[]`	PožiadavkaPovinné	Hodnoty a limity	Predvolené—
Pole`completion_window`	Typ`string`	PožiadavkaVoliteľné	Hodnoty a limity 24h	Predvolené—
Pole`provider`	Typ`object\|null`	PožiadavkaVoliteľné	Hodnoty a limity	Predvolené—
Pole`requests[].body.model`	Typ`string`	PožiadavkaVoliteľné	Hodnoty a limity z-ai/glm-5.3:batch, z-ai/glm-5.3	Predvolené—
Pole`provider.only`	Typ`string[]`	PožiadavkaVoliteľné	Hodnoty a limity deepinfra/fp4	Predvolené—
Pole`provider.allow_fallbacks`	Typ`boolean\|null`	PožiadavkaVoliteľné	Hodnoty a limity false, null	Predvolené—

Parametre a životný cyklus metódy

Parameter	Špecifikácia
Parameter`content_type`	Špecifikáciaapplication/json
Parameter`required`	Špecifikáciaendpoint, model, requests
Parameter`material_types`	Špecifikáciatext
Parameter`representation`	Špecifikáciapriamo vložené requests[]; každá položka obsahuje custom_id a body
Parameter`request_endpoint_profile`	Špecifikácia/v1/chat/completions
Parameter`file_material`	ŠpecifikáciaVolajúci môže lokálne načítať skutočný súbor UTF-8 JSONL do requests[]. Nepoužíva sa účel nahrávania, input_file_id ani odkaz na súbor. Chýbajúce alebo prázdne podklady zákazníka zastavia prípravu pred POST.
Parameter`serialization_order`	Špecifikáciaendpoint, model, provider (ak je zadaný), completion_window (ak je zadaný), requests na konci
Parameter`optional_controls`	Špecifikáciaprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameter`schema_scope`	ŠpecifikáciaTelá textových požiadaviek Chat Completions v zdokumentovanom obale dávky s priamo vloženými požiadavkami.

Životný cyklus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · skutočná hodnota response.id z pôvodnej odpovede na vytvorenie; rovnaký používateľ/kľúč/skupina

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim: Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex: Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania: Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Ceny explicitnej cache: Nie je zapnuté Keď sa požaduje explicitná cache

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

Konfigurácia	Sadzobník	Počet tokenov kontextu väčší než	Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)	Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny	SadzobníkZákladná sadzba	Počet tokenov kontextu väčší než—	Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice	Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0002 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1	Sadzobník—	Počet tokenov kontextu väčší než0	Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice	Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0002 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie

curl · uložená vzorová požiadavkaPython HTTP · skutočné údaje zákazníka vo formáte JSONLPython · uložte každý hotový výsledok

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

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"))

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.

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie

JSON priamo vložený v results[].response.body

GET /v1/batches/{operation_id}

Skontrolovať stav úlohy

curl · stav pôvodnej operácie

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

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Uchovajte úplný pôvodný stav vo formáte JSON, každý výsledok/custom_id a úplné telo odpovede alebo chyby. Dokončené results[] uložte ako JSONL bez filtrovania.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Uchovajte pôvodné ID operácie. Odpoveď 503 result_pending_check obsahuje X-Should-Retry:false; pôvodnú dávku s neznámym výsledkom nikdy znova neodosielajte.

Polia odpovede

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

Chyby a ďalšie kroky

Odpoveď	Podmienka	Ďalší krok
Odpoveď400 · `invalid_request_error`	PodmienkaNeplatný zdokumentovaný obal s priamo vloženými požiadavkami, duplicitné kľúče alebo konflikt identity položky či nastavených schopností modelu.	Ďalší krokPred akýmkoľvek novým odoslaním opravte označené polia.
Odpoveď401 · `authentication_error`	PodmienkaNeplatný kľúč API.	Ďalší krokPoužite kľúč Ailoot, ktorý ste oprávnení používať.
Odpoveď403 · `permission_error`	PodmienkaSkupina pre dávkové spracovanie nie je dostupná.	Ďalší krokSkontrolujte oprávnenie kľúča/skupiny.
Odpoveď422 · `invalid_request_error`	PodmienkaDávkové spracovanie sa účtuje zo zostatku; vytvorenie cez predplatné sa odmieta.	Ďalší krokPoužite skupinu s účtovaním zo zostatku, ktorú ste oprávnení používať.
Odpoveď422 · `price_unavailable`	PodmienkaPre vstup dávky nemožno vypočítať cenovú ponuku.	Ďalší krokUchovajte odpoveď; použite zdokumentovaný vstup pre danú rodinu metód.
Odpoveď402 · `billing_error`	PodmienkaRezerva pre dávkové spracovanie nie je dostupná.	Ďalší krokPred novou požiadavkou vyriešte podmienky prijatia.
Odpoveď503 · `price_unavailable`	PodmienkaCena metódy dávkového spracovania alebo natívne sadzby nie sú dostupné.	Ďalší krokUchovajte odpoveď; nenahrádzajte ceny inými.
Odpoveď503 · `api_error`	PodmienkaPresná trasa k dodávateľovi nie je dostupná.	Ďalší krokUchovajte odpoveď na účely opravy smerovania.
Odpoveď503 · `result_pending_check`	PodmienkaPôvodný výsledok je potrebné skontrolovať; X-Should-Retry:false.	Ďalší krokUchovajte pôvodné operation_id/id a čítajte jeho stav; pôvodný POST nikdy neopakujte.
Odpoveď404 · `not_found`	PodmienkaOperácia na zisťovanie stavu dávky neexistuje alebo patrí inej identite.	Ďalší krokPoužite presné pôvodné id a rovnakého používateľa/kľúč/skupinu.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3:batch

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

z-ai/glm-5.3:batch

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 (batch)

Aké vstupy a výsledky sú dostupné?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3:batch: text → text
Aké polia používa požiadavka?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Aké limity platia?: POST /v1/batches · z-ai/glm-5.3:batch: requests.min_items: 1

Z.ai: GLM 5.3 (batch)

Z.ai: GLM 5.3 (batch)

Úvod

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Cenník

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Dávkové spracovanie

Skontrolovať stav úlohy

Uchovať všetky dokončené výsledky

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Aliasy

Aliasy modelov

Aliasy ciest metód

Súvisiace ID na volanie

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Nakupujte tokeny so zľavou.

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.