glm/glm-5.3-flash

1.25M संदर्भ · $0.0900 / M इनपुट टोकन · $0.3000 / M आउटपुट टोकन

GLM 5.3 Flash OurToken पर GLM 5 series का पहला natively multimodal model route है, उन developers के लिए जो cost-efficient hosted access, coding agents, vision-language tasks, long-context work, pricing और production workloads evaluate कर रहे हैं।

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मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

60% of official price

इनपुट$0.15 / M$0.0900 / M टोकन

आउटपुट$0.50 / M$0.3000 / M टोकन

कैश किया गया इनपुट$0.03 / M$0.0180 / M टोकन

कैश लेखन$0 / M$0 / M टोकन

API उपयोग

API एक्सेस गाइड

बेस URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API एंडपॉइंटchat/completions

पूरा URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

मॉडल IDglm-5.3-flash

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कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "max_tokens": 256
  }'

Chat Completions API संदर्भ

OpenAI Chat Completions-संगत endpoint के साथ chat response बनाएँ। SDK Base URL के रूप में https://api.ourtoken.ai/v1 और endpoint के रूप में POST /chat/completions का उपयोग करें।

प्राधिकरण

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

अनुरोध सामग्री

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
messages	array<object>	आवश्यक	model को भेजे गए conversation messages।
max_tokens	integer	वैकल्पिक	output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
stream_options	object	वैकल्पिक	streaming responses के लिए अतिरिक्त options।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
response_format	object	वैकल्पिक	structured output को नियंत्रित करता है, जैसे JSON object responses।

प्रतिक्रिया सामग्री

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique chat completion identifier।
object	"chat.completion"	आवश्यक	Chat Completions API द्वारा लौटाया गया object type।
created	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
choices	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए candidate responses।
choices[].message.role	string	आवश्यक	लौटाए गए chat message की role।
choices[].message.content	string	वैकल्पिक	लौटाए गए chat message में text content।
choices[].finish_reason	string	वैकल्पिक	generation रुकने का कारण।
usage	object	वैकल्पिक	chat completion के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।

मॉडल परिचय

GLM glm-5.3-flash

GLM 5.3 Flash 320B total parameters के साथ केवल 18B active parameters combine करता है, multimodal, coding और long-context workloads पर GLM-5.3-class capability को serving cost के एक अंश पर deliver करता है। जब आपको model testing, pricing review, API keys, usage logs और production integration के लिए एक endpoint चाहिए हो, तब OurToken के माध्यम से glm 5.3 flash api उपयोग करें।

यह बेहतरीन क्यों है

Input, output और cache read tokens के लिए official GLM 5.3 Flash reference price का 60%。
अन्य supported models द्वारा उपयोग किए जाने वाले उसी OurToken endpoint के माध्यम से OpenAI-compatible API setup।
GLM-5 series का पहला natively multimodal model, 18B activated parameters के साथ text और vision inputs support करता है।
Lower serving cost के लिए long context window के साथ hybrid sparse और linear attention architecture।
Dashboard logs और usage visibility launch के बाद request cost compare करने में teams की मदद करते हैं।

मुख्य विशेषताएँ

Model ID: glm-5.3-flash
Input price: OurToken पर $0.0900 per 1M tokens
Output price: OurToken पर $0.3000 per 1M tokens
Cache read price: OurToken पर $0.0180 per 1M tokens
Cache write price: OurToken पर $0 per 1M tokens
Provider: GLM

विशिष्टताएँ

ProviderGLM

Model TypeMultimodal Large Model (LLM + VLM)

Model IDglm-5.3-flash

OurToken Input Price$0.0900 / 1M tokens

OurToken Output Price$0.3000 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.0180 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$0 / 1M tokens

Official Input Reference$0.15 / 1M tokens

Official Output Reference$0.50 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.03 / 1M tokens

Developers के लिए glm 5.3 flash api Features

Unified GLM access, glm 5.3 flash pricing visibility, multimodal evaluation, cost-efficient coding और production workflow testing के लिए glm 5.3 flash api उपयोग करें।

Unified Access

Separate GLM provider integration बनाने के बजाय OurToken unified endpoint के माध्यम से glm 5.3 flash api call करें। Developers एक API key create कर सकते हैं, glm-5.3-flash को model ID के रूप में उपयोग कर सकते हैं, और testing तथा production में OpenAI-compatible request patterns रख सकते हैं।

Pricing Visibility

Traffic route करने से पहले glm 5.3 flash pricing review करें। OurToken $0.0900 input, $0.3000 output और $0.0180 cache read per 1M tokens list करता है, cache write $0 है, जिससे prompt और agent workload costs estimate किए जा सकते हैं।

Multimodal Inputs

Image और document understanding, visual reasoning तथा mixed text-vision prompts के साथ-साथ standard chat और coding tasks पर GLM-5 series के पहले natively multimodal model का evaluation करें।

Cost-Efficient Coding

Repository tasks, coding-plan sessions और OpenCode-style development prompts पर GLM 5.3 Flash test करें। 18B activated parameters के साथ यह coding और agentic workloads को flagship level के करीब, lower serving cost पर target करता है।

Long-Context Work

Sparse और linear attention के साथ long context window का उपयोग करके बड़े codebases और long-horizon sessions process करें, reduced long-context serving cost के साथ।

Provider Comparison

Provider choice evaluate करते समय hosted OurToken access की तुलना अन्य GLM provider listings से करें। OurToken API keys, usage logs, pricing visibility और unified endpoint पर focused है, separate provider-specific setup पर नहीं।

OurToken पर glm 5.3 flash api कैसे उपयोग करें

API key बनाएं, glm-5.3-flash copy करें, glm 5.3 flash pricing compare करें, unified endpoint call करें और coding workflows test करें।

Create API Key

Dashboard से OurToken API key create करें और उसे secure server-side environment variable में store करें। इससे आपका backend glm 5.3 flash api access कर सकता है, credentials को browser code, notebooks या public repositories में expose किए बिना।

Copy Model ID

Request body में model value के रूप में glm-5.3-flash उपयोग करें। Exact GLM 5.3 Flash model ID को configuration में रखने से local tests, staging traffic और production routes compare करते समय naming mistakes से बचा जा सकता है।

Call Endpoint

अपनी API key, model ID और prompt payload के साथ OurToken unified API endpoint पर chat completion requests भेजें। Base URL, credential और model value बदलने के बाद existing OpenAI-compatible request patterns आमतौर पर reuse किए जा सकते हैं।

Compare Pricing

Traffic scale करने से पहले glm 5.3 flash pricing compare करें: OurToken $0.0900 input, $0.3000 output और $0.0180 cache read per 1M tokens list करता है। Cache write $0 listed है, इसलिए cached prompts को normal input और output से अलग रखें।

Test Coding

Repository tasks, one-shot application builds, OpenCode-style agent sessions और regression prompts के साथ अपना glm 5.3 flash coding plan चलाएं। 18B-active-parameter profile के मुकाबले latency, quality और cost track करें।

Monitor Usage

Launch के बाद history logs में request counts, input tokens, output tokens, cache read tokens और spend review करें। इससे teams GLM 5.3 flash model performance को benchmark posts या provider listings के बजाय actual traffic से compare कर सकती हैं।

glm 5.3 flash api FAQ

glm 5.3 flash api access, glm-5.3-flash model ID, pricing, model architecture, coding workflows और provider comparisons के उत्तर।

glm 5.3 flash api क्या है?

glm 5.3 flash api OurToken के माध्यम से उपलब्ध GLM 5.3 Flash model route है, उन developers के लिए जो GLM-5 series के पहले natively multimodal model तक cost-efficient hosted access चाहते हैं। OurToken API key के साथ glm-5.3-flash model ID उपयोग करें और इसे अन्य supported models द्वारा उपयोग किए जाने वाले unified API flow से call करें।

OurToken पर glm 5.3 flash pricing क्या है?

OurToken पर glm 5.3 flash pricing $0.0900 per 1M input tokens और $0.3000 per 1M output tokens है। Catalog cache read को $0.0180 per 1M tokens और cache write को $0 list करता है, official references $0.15 input, $0.50 output और $0.03 cache read हैं।

GLM 5.3 Flash के लिए कौन सा model ID उपयोग करना चाहिए?

API requests में exact model value के रूप में glm-5.3-flash उपयोग करें। Development, staging और production में model ID unchanged रखने से teams जब GLM 5.3 Flash model behavior, pricing, latency और coding quality compare करती हैं, तब route mismatches से बचती हैं।

GLM 5.3 Flash किस architecture का उपयोग करता है?

GLM 5.3 Flash में 320B total parameters हैं, हर forward pass पर केवल 18B activate होते हैं, और यह hybrid sparse और linear attention architecture पेश करता है, जिससे long-context serving cost कम होती है। Launch material के अनुसार यह GLM-5-class coding और agentic performance की अधिकांश दूरी को पाटता है, जबकि cost-efficient बना रहता है।

क्या मैं OurToken के माध्यम से GLM 5.3 Flash coding workflows test कर सकता हूं?

हां। आप realistic repository prompts, tool-use tasks और coding-plan sessions के साथ OurToken के माध्यम से glm-5.3-flash call करके GLM 5.3 Flash coding workflows test कर सकते हैं। Output quality, latency, token usage और failure modes को अपने acceptance criteria से compare करें।

क्या GLM 5.3 Flash multimodal है?

हां। GLM 5.3 Flash GLM-5 series का पहला natively multimodal model है, जिसे 30T-token multimodal corpus पर trained किया गया है। यह text और vision inputs accept करता है, जिससे यह image understanding, document processing और mixed text-vision agent tasks के लिए उपयुक्त है।