glm/glm-5.3-flash

1.25M контекст · $0.0900 / M входные токены · $0.3000 / M выходные токены

GLM 5.3 Flash — это первый natively multimodal маршрут модели GLM 5 series на OurToken для разработчиков, которые оценивают cost-efficient hosted access, coding agents, vision-language tasks, long-context work, pricing и production workloads.

Получить API-ключ

Монитор статуса 24H

Исторические данные о доступности накапливаются со временем. Текущий статус отражает последнюю проверку.

Цены

Оплата по мере использования

Без предварительных платежей — платите только за то, что используете

60% of official price

Ввод$0.15 / M$0.0900 / M Токены

Вывод$0.50 / M$0.3000 / M Токены

Кэшированный ввод$0.03 / M$0.0180 / M Токены

Запись в кэш$0 / M$0 / M Токены

Использование API

Руководство по доступу к API

Базовый URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

Конечная точка APIchat/completions

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

ID моделиglm-5.3-flash

Получить API-ключ

Примеры кода

Используйте API endpoint OurToken для этой модели. Примеры ниже используют прямые HTTP-запросы и рекомендуемый endpoint для семейства модели.

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
  }'

Справочник Chat Completions API

Создайте ответ чата через endpoint, совместимый с OpenAI Chat Completions. Используйте https://api.ourtoken.ai/v1 как SDK Base URL и POST /chat/completions как endpoint.

Авторизация

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Тело запроса

Поле	Тип	Обязательно	Описание
model	string	Обязательно	Model ID для вызова.
messages	array<object>	Обязательно	Сообщения диалога, отправленные модели.
max_tokens	integer	Необязательно	Максимальное число выходных токенов.
temperature	number	Необязательно	Температура семплирования.
top_p	number	Необязательно	Параметр nucleus sampling.
stream	boolean	Необязательно	Возвращать ли потоковый ответ.
stream_options	object	Необязательно	Дополнительные параметры для потоковых ответов.
tools	array<object>	Необязательно	Tools, доступные модели.
tool_choice	string \| object	Необязательно	Управляет тем, как модель выбирает tools.
response_format	object	Необязательно	Управляет структурированным выводом, например ответами в виде JSON object.

Тело ответа

Поле	Тип	Обязательно	Описание
id	string	Обязательно	Уникальный идентификатор chat completion.
object	"chat.completion"	Обязательно	Тип объекта, возвращаемого Chat Completions API.
created	integer	Обязательно	Unix timestamp создания ответа.
model	string	Обязательно	Модель, создавшая ответ.
choices	array<object>	Обязательно	Варианты ответов, возвращаемые моделью.
choices[].message.role	string	Обязательно	Роль возвращенного chat message.
choices[].message.content	string	Необязательно	Текстовое содержимое возвращенного chat message.
choices[].finish_reason	string	Необязательно	Причина остановки генерации.
usage	object	Необязательно	Информация об использовании токенов для chat completion.
usage.prompt_tokens	integer	Необязательно	Количество входных токенов.
usage.completion_tokens	integer	Необязательно	Количество выходных токенов.
usage.total_tokens	integer	Необязательно	Общее количество токенов.
usage.prompt_tokens_details	object	Необязательно	Детализация использования входных токенов.
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	Необязательно	Токены, обслуженные из кеша.

Введение в модель

GLM glm-5.3-flash

GLM 5.3 Flash сочетает 320B total parameters всего с 18B active parameters, обеспечивая capability уровня GLM-5.3 на multimodal, coding и long-context workloads за долю serving cost. Используйте glm 5.3 flash api через OurToken, когда нужен один endpoint для model testing, pricing review, API keys, usage logs и production integration.

Почему это выглядит отлично

60% от официальной reference price GLM 5.3 Flash для input, output и cache read tokens.
OpenAI-compatible API setup через тот же endpoint OurToken, который используется другими supported models.
Первый natively multimodal model в GLM-5 series с поддержкой text и vision inputs при 18B activated parameters.
Гибридная sparse и linear attention architecture с длинным контекстным окном для снижения serving cost.
Dashboard logs и usage visibility помогают командам сравнивать request cost после запуска.

Ключевые возможности

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

Спецификации

ProviderGLM

Тип моделиMultimodal 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

Возможности glm 5.3 flash api для разработчиков

Используйте glm 5.3 flash api для unified GLM access, glm 5.3 flash pricing visibility, multimodal evaluation, cost-efficient coding и production workflow testing.

Unified Access

Вызывайте glm 5.3 flash api через unified endpoint OurToken вместо отдельной GLM provider integration. Разработчики могут создать один API key, использовать glm-5.3-flash как model ID и сохранять OpenAI-compatible request patterns в testing и production.

Pricing Visibility

Проверьте glm 5.3 flash pricing перед маршрутизацией traffic. OurToken указывает $0.0900 input, $0.3000 output и $0.0180 cache read за 1M tokens, а cache write указан как $0 для оценки prompt и agent workload costs.

Multimodal Inputs

Оценивайте первый natively multimodal model GLM-5 на понимании изображений и документов, visual reasoning и смешанных text-vision prompts вместе с обычными chat и coding tasks.

Cost-Efficient Coding

Тестируйте GLM 5.3 Flash на repository tasks, coding-plan sessions и OpenCode-style development prompts. С 18B activated parameters он нацелен на coding и agentic workloads, близкие к flagship уровню, при более низкой serving cost.

Long-Context Work

Используйте длинное контекстное окно с sparse и linear attention для обработки больших codebases и длительных sessions со сниженной long-context serving cost.

Provider Comparison

Сравнивайте hosted OurToken access с другими GLM provider listings при выборе provider. OurToken фокусируется на API keys, usage logs, pricing visibility и unified endpoint, а не на отдельной provider-specific setup.

Как использовать glm 5.3 flash api на OurToken

Создайте API key, скопируйте glm-5.3-flash, сравните glm 5.3 flash pricing, вызовите unified endpoint и протестируйте coding workflows.

Create API Key

Создайте OurToken API key в dashboard и храните его в безопасной server-side environment variable. Это дает backend доступ к glm 5.3 flash api без раскрытия credentials в browser code, notebooks или public repositories.

Copy Model ID

Используйте glm-5.3-flash как значение model в request body. Хранение точного GLM 5.3 Flash model ID в configuration помогает избежать naming mistakes при сравнении local tests, staging traffic и production routes.

Call Endpoint

Отправляйте chat completion requests на unified API endpoint OurToken с API key, model ID и prompt payload. Existing OpenAI-compatible request patterns обычно можно переиспользовать после изменения base URL, credential и model value.

Compare Pricing

Сравните glm 5.3 flash pricing перед масштабированием traffic: OurToken указывает $0.0900 input, $0.3000 output и $0.0180 cache read за 1M tokens. Cache write указан как $0, поэтому отделяйте cached prompts от обычных input и output.

Test Coding

Запустите собственный glm 5.3 flash coding plan с repository tasks, one-shot application builds, OpenCode-style agent sessions и regression prompts. Отслеживайте latency, quality и cost относительно 18B-active-parameter profile.

Monitor Usage

После запуска проверяйте request counts, input tokens, output tokens, cache read tokens и spend в history logs. Это помогает командам сравнивать GLM 5.3 flash model performance по actual traffic, а не только по benchmark posts или provider listings.

glm 5.3 flash api FAQ

Ответы про glm 5.3 flash api access, glm-5.3-flash model ID, pricing, model architecture, coding workflows и provider comparisons.

Что такое glm 5.3 flash api?

glm 5.3 flash api — это маршрут модели GLM 5.3 Flash через OurToken для разработчиков, которым нужен cost-efficient hosted access к первому natively multimodal model в GLM-5 series. Используйте model ID glm-5.3-flash с OurToken API key и вызывайте его через unified API flow, который используют другие supported models.

Какой glm 5.3 flash pricing на OurToken?

glm 5.3 flash pricing на OurToken составляет $0.0900 за 1M input tokens и $0.3000 за 1M output tokens. Catalog также указывает cache read $0.0180 за 1M tokens и cache write $0, с official references $0.15 input, $0.50 output и $0.03 cache read.

Какой model ID использовать для GLM 5.3 Flash?

Используйте glm-5.3-flash как точное значение model в API requests. Одинаковый model ID в development, staging и production помогает избежать route mismatches, когда команды сравнивают GLM 5.3 Flash model behavior, pricing, latency и coding quality с другими providers.

Какую архитектуру использует GLM 5.3 Flash?

GLM 5.3 Flash имеет 320B total parameters с 18B activated за forward pass, внедряя гибридную sparse и linear attention architecture с более низкой long-context serving cost. Согласно launch materials, он закрывает большую часть разрыва до GLM-5-class coding и agentic performance, оставаясь cost-efficient.

Можно ли тестировать coding workflows GLM 5.3 Flash через OurToken?

Да. Вы можете тестировать coding workflows GLM 5.3 Flash, вызывая glm-5.3-flash через OurToken с realistic repository prompts, tool-use tasks и coding-plan sessions. Сравнивайте output quality, latency, token usage и failure modes со своими acceptance criteria.

Является ли GLM 5.3 Flash multimodal?

Да. GLM 5.3 Flash — первый natively multimodal model в GLM-5 series, обученный на 30T-token multimodal corpus. Он принимает text и vision inputs, что делает его подходящим для понимания изображений, обработки документов и смешанных text-vision agent tasks.