GLM

glm/glm-5.3-flash

1.25M コンテキスト · $0.0900 / M 入力トークン · $0.3000 / M 出力トークン

GLM 5.3 Flash は、cost-efficient な hosted access、coding agents、vision-language tasks、長文コンテキスト作業、pricing、production workloads を評価する開発者向けの、OurToken 上の GLM 5 シリーズ初の natively multimodal モデルルートです。

APIキーを取得
24Hステータスモニター

履歴データは時間の経過とともに蓄積されます。現在のステータスは最新のヘルスチェックを反映しています。

価格

従量課金

初期費用なし。使った分だけお支払いください

60% of official price
入力$0.15 / M$0.0900 / M トークン
出力$0.50 / M$0.3000 / M トークン
キャッシュ入力$0.03 / M$0.0180 / M トークン
キャッシュ書き込み$0 / M$0 / M トークン

API使用方法

APIアクセスガイド

ベース URLhttps://api.ourtoken.ai/v1
API エンドポイントchat/completions
完全なURLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions
モデル IDglm-5.3-flash
APIキーを取得

コード例

このモデルにはOurToken APIエンドポイントを使用します。以下の例では、直接HTTPリクエストとモデルファミリーに推奨されるエンドポイントを使用しています。

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リファレンス

OpenAI Chat Completions互換エンドポイントでチャットレスポンスを作成します。SDK Base URLにはhttps://api.ourtoken.ai/v1を、エンドポイントにはPOST /chat/completionsを使用します。

認証

Content-Typeapplication/json
AuthorizationBearer YOUR_API_KEY

リクエスト本文

フィールド型必須説明
modelstring必須呼び出すモデルID。
messagesarray<object>必須モデルに送信される会話メッセージ。
max_tokensinteger任意最大出力トークン数。
temperaturenumber任意サンプリング温度。
top_pnumber任意Nucleusサンプリングパラメータ。
streamboolean任意ストリーミングレスポンスを返すかどうか。
stream_optionsobject任意ストリーミングレスポンスの追加オプション。
toolsarray<object>任意モデルが使用できるツール。
tool_choicestring | object任意モデルがツールを選択する方法を制御します。
response_formatobject任意JSONオブジェクトレスポンスなどの構造化出力を制御します。

レスポンス本文

フィールド型必須説明
idstring必須一意のチャット補完識別子。
object"chat.completion"必須Chat Completions APIによって返されるオブジェクトタイプ。
createdinteger必須レスポンスが作成されたUnixタイムスタンプ。
modelstring必須レスポンスを生成したモデル。
choicesarray<object>必須モデルによって返される候補レスポンス。
choices[].message.rolestring必須返されたチャットメッセージのロール。
choices[].message.contentstring任意返されたチャットメッセージ内のテキスト内容。
choices[].finish_reasonstring任意生成が停止した理由。
usageobject任意チャット補完のトークン使用量情報。
usage.prompt_tokensinteger任意入力トークン数。
usage.completion_tokensinteger任意出力トークン数。
usage.total_tokensinteger任意合計トークン数。
usage.prompt_tokens_detailsobject任意入力トークン使用量の内訳。
usage.prompt_tokens_details.cached_tokensinteger任意キャッシュから提供されたトークン。

モデル紹介

GLM glm-5.3-flash

GLM 5.3 Flash は、cost-efficient な hosted access、coding agents、vision-language tasks、長文コンテキスト作業、pricing、production workloads を評価する開発者向けの、OurToken 上の GLM 5 シリーズ初の natively multimodal モデルルートです。

GLM 5.3 Flash は 320B の total parameters と、activate されるわずか 18B の parameters を組み合わせ、multimodal、coding、long-context workloads で GLM-5.3 級の capability を serving cost の一部で実現します。 model testing、pricing review、API keys、usage logs、production integration を1つの endpoint でまとめたい場合は、OurToken 経由で glm 5.3 flash api を使えます。

優れて見える理由

  • input、output、cache read tokens について official GLM 5.3 Flash reference price の 60%。
  • 他の supported models と同じ OurToken endpoint から OpenAI-compatible API setup ができます。
  • GLM-5 series 初の natively multimodal model で、18B の activated parameters により text と vision inputs をサポートします。
  • long context window と hybrid sparse および linear attention architecture により、serving cost を抑えられます。
  • Dashboard logs と usage visibility により、launch 後の request cost 比較がしやすくなります。

主な機能

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

仕様

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

開発者向けの glm 5.3 flash api 機能

glm 5.3 flash api を使って、統一された GLM アクセス、glm 5.3 flash pricing の可視化、multimodal 評価、cost-efficient な coding、production workflow テストを行えます。

Unified Access

別個の GLM provider integration を作る代わりに、OurToken unified endpoint から glm 5.3 flash api を呼び出せます。開発者は 1 つの API key を作成し、glm-5.3-flash を model ID として使い、testing と production で OpenAI-compatible request patterns を維持できます。

Pricing Visibility

traffic を流す前に glm 5.3 flash pricing を確認してください。OurToken では 100万 tokens あたり input $0.0900、output $0.3000、cache read $0.0180 が示され、cache write は $0 です。prompt や agent workload cost の見積もりに役立ちます。

Multimodal Inputs

GLM-5 series 初の natively multimodal model を、image や document understanding、visual reasoning、text-vision 混合の prompts で評価し、通常の chat や coding tasks とあわせて確認してください。

Cost-Efficient Coding

repository tasks、coding-plan sessions、OpenCode-style development prompts で GLM 5.3 Flash をテストしてください。18B の activated parameters により、flagship に近い coding と agentic workloads を低い serving cost で狙います。

Long-Context Work

sparse と linear attention の long context window を活用して、大きな codebases や長期間の sessions を、削減された long-context serving cost で処理できます。

Provider Comparison

provider 選定では、hosted な OurToken access を他の GLM provider listings と比較してください。OurToken は API keys、usage logs、pricing visibility、unified endpoint に重点を置いており、個別 provider の設定には寄っていません。

OurToken で glm 5.3 flash api を使う方法

API key を作成し、glm-5.3-flash をコピーし、glm 5.3 flash pricing を比較し、unified endpoint を呼び出して coding workflows を試してください。

Create API Key

Dashboard で OurToken API key を作成し、安全な server-side environment variable に保存します。これで backend は browser code、notebooks、public repositories に credentials を露出せずに glm 5.3 flash api を利用できます。

01

Copy Model ID

request body の model 値として glm-5.3-flash を使ってください。正確な GLM 5.3 Flash model ID を configuration に保持すると、local tests、staging traffic、production routes を比較する際の naming mistake を防ぎやすくなります。

02

Call Endpoint

API key、model ID、prompt payload を付けて OurToken unified API endpoint に chat completion requests を送信します。base URL、credential、model value を変えれば、既存の OpenAI-compatible request patterns を再利用できることが多いです。

03

Compare Pricing

traffic を増やす前に glm 5.3 flash pricing を比較してください。OurToken では input $0.0900、output $0.3000、cache read $0.0180 / 1M tokens です。cache write は $0 なので、cached prompts と通常の input / output を分けて考えます。

04

Test Coding

repository tasks、one-shot application builds、OpenCode-style agent sessions、regression prompts を使って、自分の glm 5.3 flash coding plan を実行してください。18B-active-parameter profile に対して latency、quality、cost を記録します。

05

Monitor Usage

launch 後は history logs で request counts、input tokens、output tokens、cache read tokens、spend を確認します。これにより、benchmark posts や provider listings ではなく、actual traffic に基づいて GLM 5.3 flash model performance を比較できます。

06

glm 5.3 flash api FAQ

glm 5.3 flash api access、glm-5.3-flash model ID、pricing、model architecture、coding workflows、provider comparison に関する回答です。

01

glm 5.3 flash api とは何ですか？

glm 5.3 flash api は、GLM-5 series 初の natively multimodal model へ cost-efficient な hosted access を求める開発者向けの GLM 5.3 Flash model route です。OurToken API key と glm-5.3-flash model ID を使い、他の supported models と同じ unified API flow から呼び出せます。
02

OurToken の glm 5.3 flash pricing はいくらですか？

OurToken の glm 5.3 flash pricing は input $0.0900 / 1M tokens、output $0.3000 / 1M tokens です。catalog では cache read が $0.0180 / 1M tokens、cache write が $0 とされ、official references は input $0.15、output $0.50、cache read $0.03 です。
03

GLM 5.3 Flash ではどの model ID を使うべきですか？

API requests では正確な model 値として glm-5.3-flash を使ってください。development、staging、production で同じ model ID を維持すると、teams が GLM 5.3 Flash model behavior、pricing、latency、coding quality を他の providers と比較する際の route mismatch を避けやすくなります。
04

GLM 5.3 Flash はどの architecture を使っていますか？

GLM 5.3 Flash は 320B の total parameters を持ち、forward pass ごとに 18B だけが activate され、hybrid sparse と linear attention architecture を導入して long-context serving cost を下げています。launch material によると、GLM-5-class の coding と agentic performance への差の大部分を埋めつつ cost-efficient を維持します。
05

OurToken で GLM 5.3 Flash の coding workflows をテストできますか？

はい。realistic repository prompts、tool-use tasks、coding-plan sessions を使って glm-5.3-flash を OurToken から呼び出し、GLM 5.3 Flash の coding workflows をテストできます。output quality、latency、token usage、failure modes を自分の acceptance criteria と比較してください。
06

GLM 5.3 Flash は multimodal ですか？

はい。GLM 5.3 Flash は GLM-5 series 初の natively multimodal model で、30T-token の multimodal corpus で訓練されています。text と vision inputs を受け付けるため、image understanding、document processing、text-vision 混合の agent tasks に適しています。