glm/glm-5.3-flash
1.25M 컨텍스트 · $0.0900 / M 입력 토큰 · $0.3000 / M 출력 토큰
GLM 5.3 Flash는 cost-efficient한 hosted access, coding agents, vision-language tasks, long-context work, pricing, production workloads를 평가하는 개발자를 위한 OurToken의 GLM 5 시리즈 최초 natively multimodal 모델 라우트입니다.
과거 가동률 데이터는 시간이 지남에 따라 수집됩니다. 현재 상태는 최근 상태 확인을 반영합니다.
가격
사용량 기반 결제
선불 비용 없이 사용한 만큼만 결제
API 사용법
API 액세스 가이드
코드 예시
이 모델에는 OurToken API 엔드포인트를 사용하세요. 아래 예시는 직접 HTTP 요청과 모델 패밀리에 권장되는 엔드포인트를 사용합니다.
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 참조
OpenAI Chat Completions 호환 엔드포인트로 채팅 응답을 생성합니다. SDK Base URL로 https://api.ourtoken.ai/v1을 사용하고 엔드포인트로 POST /chat/completions를 사용하세요.
인증
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
요청 본문
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| model | string | 필수 | 호출할 모델 ID입니다. |
| messages | array<object> | 필수 | 모델에 전송된 대화 메시지입니다. |
| max_tokens | integer | 선택 사항 | 최대 출력 토큰 수입니다. |
| temperature | number | 선택 사항 | 샘플링 온도입니다. |
| top_p | number | 선택 사항 | Nucleus 샘플링 매개변수입니다. |
| stream | boolean | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 반환할지 여부입니다. |
| stream_options | object | 선택 사항 | 스트리밍 응답을 위한 추가 옵션입니다. |
| tools | array<object> | 선택 사항 | 모델에서 사용할 수 있는 도구입니다. |
| tool_choice | string | object | 선택 사항 | 모델이 도구를 선택하는 방식을 제어합니다. |
| response_format | object | 선택 사항 | JSON 객체 응답 같은 구조화된 출력을 제어합니다. |
응답 본문
| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
| id | string | 필수 | 고유한 채팅 완료 식별자입니다. |
| object | "chat.completion" | 필수 | Chat Completions API가 반환하는 객체 타입입니다. |
| created | integer | 필수 | 응답이 생성된 Unix 타임스탬프입니다. |
| model | string | 필수 | 응답을 생성한 모델입니다. |
| choices | array<object> | 필수 | 모델이 반환한 후보 응답입니다. |
| choices[].message.role | string | 필수 | 반환된 채팅 메시지의 역할입니다. |
| choices[].message.content | string | 선택 사항 | 반환된 채팅 메시지의 텍스트 콘텐츠입니다. |
| choices[].finish_reason | string | 선택 사항 | 생성이 중지된 이유입니다. |
| usage | object | 선택 사항 | 채팅 완료의 토큰 사용량 정보입니다. |
| usage.prompt_tokens | integer | 선택 사항 | 입력 토큰 수입니다. |
| usage.completion_tokens | integer | 선택 사항 | 출력 토큰 수입니다. |
| usage.total_tokens | integer | 선택 사항 | 총 토큰 수입니다. |
| usage.prompt_tokens_details | object | 선택 사항 | 입력 토큰 사용량 분석입니다. |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 선택 사항 | 캐시에서 제공된 토큰입니다. |
모델 소개
GLM glm-5.3-flash
GLM 5.3 Flash는 cost-efficient한 hosted access, coding agents, vision-language tasks, long-context work, pricing, production workloads를 평가하는 개발자를 위한 OurToken의 GLM 5 시리즈 최초 natively multimodal 모델 라우트입니다.
GLM 5.3 Flash는 320B total parameters와 단 18B active parameters를 결합하여 multimodal, coding, long-context workloads에서 GLM-5.3급 능력을 serving cost의 일부로 제공합니다. model testing, pricing review, API keys, usage logs, production integration을 하나의 endpoint로 관리하려면 OurToken을 통해 glm 5.3 flash api를 사용할 수 있습니다.
돋보이는 이유
- input, output, cache read tokens에 대해 official GLM 5.3 Flash reference price의 60%입니다.
- 다른 supported models와 동일한 OurToken endpoint를 통해 OpenAI-compatible API setup을 사용할 수 있습니다.
- GLM-5 series 최초의 natively multimodal model로, 18B activated parameters로 text와 vision inputs를 지원합니다.
- long context window를 갖춘 hybrid sparse 및 linear attention architecture로 serving cost를 낮춥니다.
- Dashboard logs와 usage visibility는 launch 후 request cost 비교에 도움이 됩니다.
주요 기능
- Model ID: glm-5.3-flash
- Input price: OurToken에서 1M tokens당 $0.0900
- Output price: OurToken에서 1M tokens당 $0.3000
- Cache read price: OurToken에서 1M tokens당 $0.0180
- Cache write price: OurToken에서 1M tokens당 $0
- Provider: GLM
사양
개발자를 위한 glm 5.3 flash api 기능
glm 5.3 flash api로 unified GLM access, glm 5.3 flash pricing visibility, multimodal evaluation, cost-efficient coding, production workflow testing을 수행하세요.
Unified Access
별도 GLM provider integration을 구성하는 대신 OurToken unified endpoint를 통해 glm 5.3 flash api를 호출하세요. 개발자는 하나의 API key를 만들고 glm-5.3-flash를 model ID로 사용하며 testing과 production에서 OpenAI-compatible request patterns를 유지할 수 있습니다.
Pricing Visibility
traffic을 라우팅하기 전에 glm 5.3 flash pricing을 확인하세요. OurToken은 1M tokens당 input $0.0900, output $0.3000, cache read $0.0180을 표시하며, cache write는 $0로 표시되어 prompt와 agent workload cost 추정에 도움이 됩니다.
Multimodal Inputs
image와 document understanding, visual reasoning, text-vision 혼합 prompts에서 GLM-5 series 최초의 natively multimodal model을 평가하고, 일반 chat과 coding tasks도 함께 확인하세요.
Cost-Efficient Coding
repository tasks, coding-plan sessions, OpenCode-style development prompts에서 GLM 5.3 Flash를 테스트하세요. 18B activated parameters로 flagship에 가까운 coding과 agentic workloads를 낮은 serving cost로 겨냥합니다.
Long-Context Work
sparse와 linear attention이 적용된 long context window로 큰 codebases와 long-horizon sessions를 처리하여 long-context serving cost를 줄이세요.
Provider Comparison
provider 선택을 평가할 때 hosted OurToken access를 다른 GLM provider listings와 비교하세요. OurToken은 API keys, usage logs, pricing visibility, unified endpoint에 초점을 두며 별도 provider-specific setup이 아닙니다.
OurToken에서 glm 5.3 flash api 사용하는 방법
API key를 만들고, glm-5.3-flash를 복사하고, glm 5.3 flash pricing을 비교하고, unified endpoint를 호출한 뒤 coding workflows를 테스트하세요.
Create API Key
Dashboard에서 OurToken API key를 만들고 안전한 server-side environment variable에 저장하세요. 이렇게 하면 backend가 browser code, notebooks, public repositories에 credentials를 노출하지 않고 glm 5.3 flash api에 접근할 수 있습니다.
01Copy Model ID
request body의 model 값으로 glm-5.3-flash를 사용하세요. 정확한 GLM 5.3 Flash model ID를 configuration에 유지하면 local tests, staging traffic, production routes를 비교할 때 naming mistakes를 줄일 수 있습니다.
02Call Endpoint
API key, model ID, prompt payload와 함께 OurToken unified API endpoint로 chat completion requests를 보내세요. base URL, credential, model value를 바꾸면 기존 OpenAI-compatible request patterns를 대체로 재사용할 수 있습니다.
03Compare Pricing
traffic을 확장하기 전에 glm 5.3 flash pricing을 비교하세요. OurToken은 1M tokens당 input $0.0900, output $0.3000, cache read $0.0180을 표시합니다. cache write는 $0이므로 cached prompts를 일반 input과 output과 분리해 보세요.
04Test Coding
repository tasks, one-shot application builds, OpenCode-style agent sessions, regression prompts로 자체 glm 5.3 flash coding plan을 실행하세요. 18B-active-parameter profile에 맞춰 latency, quality, cost를 기록하세요.
05Monitor Usage
launch 후 history logs에서 request counts, input tokens, output tokens, cache read tokens, spend를 검토하세요. 이를 통해 benchmark posts나 provider listings가 아니라 actual traffic 기준으로 GLM 5.3 flash model performance를 비교할 수 있습니다.
06glm 5.3 flash api FAQ
glm 5.3 flash api access, glm-5.3-flash model ID, pricing, model architecture, coding workflows, provider comparisons에 대한 답변입니다.