mô hình

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

GLM 5.3 Flash là mô hình đa phương thức của Z.ai dành cho phát triển dựa trên hình ảnh, phân tích tài liệu và công việc tác nhân với kết quả văn bản.

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Mô hình đa phương thức cho công việc

GLM 5.3 Flash kết hợp hiểu văn bản, ảnh, video và tệp. Mô hình tạo phản hồi văn bản, dành cho lập trình có phản hồi trực quan, xử lý tài liệu và nhiệm vụ chuyên môn. Thông số công bố ghi cửa sổ ngữ cảnh tối đa một triệu token và đầu ra tối đa 128.000 token.

Kiến trúc ngữ cảnh dài

Mô hình có 320 tỷ tham số, với 18 tỷ hoạt động. Chú ý lai kết hợp xử lý thưa và tuyến tính, còn kết nối liên lớp chuyên biệt giúp giữ ổn định khi quy mô tăng. Tư liệu đa phương thức được đưa vào tiền huấn luyện.

Thông tin trực quan tham gia quy trình: trợ lý xem giao diện hoặc kết quả được dựng, so sánh với nhiệm vụ và đề xuất sửa chữa. Điều này giải thích việc hãng nhấn mạnh kiểm tra kết quả trực quan thực tế sau khi viết mã.

Suy luận, công cụ và dữ liệu

Suy luận luôn bật. Độ sâu được chọn qua low, high và max; không có chế độ tắt. Lịch sử suy luận có thể được giữ giữa các bước của quy trình dài.

Với công cụ, mô hình tạo tên hàm và đối số, ứng dụng thực hiện hành động và chuyển kết quả trở lại. JSON phù hợp xử lý phản hồi bằng chương trình: trường mong đợi được nêu qua chỉ dẫn, còn cú pháp và ý nghĩa giá trị được kiểm tra riêng. Truyền theo luồng cho phép nhận văn bản từng phần.

Lưu đệm chỉ dẫn hoặc lịch sử lặp lại giúp tái sử dụng ngữ cảnh đã xử lý. Theo Z.ai, cách này giảm xử lý lặp trong nhiệm vụ phù hợp; việc tái sử dụng thực tế được xác định từ kết quả yêu cầu cụ thể.

Phát triển từ lời nhắc trực quan

Mô hình có thể phân tích nhiều ảnh chụp của một sản phẩm, quan hệ giữa trang, thành phần dùng chung, trạng thái giao diện và hoạt ảnh. Trong môi trường tác tử có công cụ, mô hình viết mã, chạy ứng dụng, kiểm tra ảnh chụp kết quả và sửa khác biệt. Trong phát triển trò chơi, chu trình bao quát luật, chuyển động, tương tác, điểm số và kết thúc phiên chơi.

Tài liệu và phân tích chuyên môn

Với thuyết trình, báo cáo và bảng tính, mô hình xem nội dung cùng bố cục: văn bản, ảnh, sơ đồ và vị trí phần tử. Qua công cụ, mô hình có thể tạo và kiểm tra tư liệu PPTX, PDF, DOCX và XLSX. Các tệp này là kết quả ứng dụng; phản hồi trực tiếp của mô hình vẫn là văn bản.

Phân tích tài chính gồm làm việc với báo cáo, kiểm tra tính nhất quán công thức và xem riêng dữ liệu công bố, giả định, kết luận. Trong quy trình hãng mô tả, dữ liệu đến từ tư liệu nhiệm vụ.

Video, cảnh ba chiều và giao diện

Trong môi trường tác tử, mô hình có thể phân tích video, trình tự thời gian của sự kiện, đặc điểm trực quan của người tham gia và phụ đề. Công cụ cung cấp chỉnh sửa và lưu kết quả.

Khi làm việc với cảnh ba chiều hoặc bản vẽ, mô hình kết nối mô tả không gian, tỷ lệ và kết quả nhìn thấy. Chu trình công cụ gồm xây dựng, dựng từ góc nhìn xác định, so sánh trực quan và sửa chữa. Tương tự, mô hình có thể phân tích màn hình ứng dụng và hỗ trợ công việc giao diện tuần tự.

Các quy trình này mô tả thuộc tính mô hình trong môi trường có công cụ cần thiết. Tư liệu được chấp nhận do phương thức đã chọn quyết định; hiểu thị giác không có nghĩa xử lý video, tệp hay tạo các sản phẩm đã liệt kê tự động khả dụng trong mọi yêu cầu.

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt 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

Bắt đầu

GLM 5.3 Flash là mô hình đa phương thức của Z.ai dành cho phát triển dựa trên hình ảnh, phân tích tài liệu và công việc tác nhân với kết quả văn bản.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt POST /v1/batches
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
JSON nội tuyến tại results[].response.body
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngendpointLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
/v1/chat/completions
Mặc định—
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
z-ai/glm-5.3-flash:batch
Mặc định—
TrườngrequestsLoạibatch_item[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngrequests[].custom_idLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngrequests[].body.messagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngcompletion_windowLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
24h
Mặc định—
TrườngproviderLoạiobject|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngrequests[].body.modelLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
z-ai/glm-5.3-flash:batch, z-ai/glm-5.3-flash
Mặc định—
Trườngprovider.onlyLoạistring[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
deepinfra/fp4
Mặc định—
Trườngprovider.allow_fallbacksLoạiboolean|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
false, null
Mặc định—
Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngendpoint, model, requests
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốrepresentationHợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body
Tham sốrequest_endpoint_profileHợp đồng/v1/chat/completions
Tham sốfile_materialHợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST.
Tham sốserialization_orderHợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối
Tham sốoptional_controlsHợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Tham sốschema_scopeHợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu.

Vòng đời: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa
Giá lưu đệm tường minh
Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.00012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000024 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.00012 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000024 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt

curl · mẫu kiểm thử đã lưuPython HTTP · JSONL thực tế của khách hàngPython · lưu từng kết quả đã hoàn tất
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.

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt

JSON nội tuyến tại results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Kiểm tra trạng thái tác vụ
curl · trạng thái thao tác gốc
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
Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngresults[].custom_idLoạistring
Trườngresults[].response.body.choices[].message.contentLoạistring|null
Trườngresults[].errorLoạiobject|null
TrườngusageLoạiobject|null
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
TrườngendpointLoạistring
TrườngstatusLoạistring
Trườngrequest_countsLoạiobject
Trườngresults[].idLoạistring
Trườngresults[].response.status_codeLoạiinteger
Trườngresults[].response.request_idLoạistring
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình.Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào.
Phản hồi401 · authentication_errorĐiều kiệnKhóa API không hợp lệ.Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền.
Phản hồi403 · permission_errorĐiều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng.Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm.
Phản hồi422 · invalid_request_errorĐiều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối.Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư.
Phản hồi422 · price_unavailableĐiều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu.
Phản hồi402 · billing_errorĐiều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng.Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới.
Phản hồi503 · price_unavailableĐiều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá.
Phản hồi503 · api_errorĐiều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến.
Phản hồi503 · result_pending_checkĐiều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false.Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc.
Phản hồi404 · not_foundĐiều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác.Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm.

Bí danh

Bí danh mô hình

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

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

z-ai/glm-5.3-flash:batch

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)
Có những đầu vào và kết quả nào?

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

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

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

Áp dụng những giới hạn nào?

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

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép