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Z.ai: GLM 5.3

z-ai/glm-5.3

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M18 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

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Z.ai: GLM 5.3 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 82% कम है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00273 है।

Z.ai: GLM 5.3 के बारे में

Z.ai: GLM 5.3, Z.ai का एक बड़े पैमाने का रीज़निंग मॉडल है। यह एक टेक्स्ट मॉडल है, जो टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और इसे जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग तथा लंबी अवधि के एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया है। यदि आप ऐसे काम के लिए मॉडल चुन रहे हैं जिसमें छोटे एकबारगी प्रॉम्प्ट के बजाय निरंतर रीज़निंग शामिल हो, तो GLM 5.3 के साथ Z.ai इसी श्रेणी के मॉडल को लक्षित कर रहा है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन है। यह संयोजन उन वर्कलोड के लिए मायने रखता है जहाँ इनपुट बड़ा होता है और उत्तर स्वयं भी लंबा होता है, जैसे किसी बड़े रिपॉज़िटरी स्नैपशॉट या लंबे दस्तावेज़ सेट को पढ़ना और फिर विस्तृत उत्तर लिखना। रीज़निंग मॉडल के डिज़ाइन का हिस्सा है, और API इसके लिए नियंत्रण उपलब्ध कराता है, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि मॉडल से कितना रीज़निंग प्रयास करवाना है।

व्यावहारिक उपयोग के मामले इन गुणों से निकलते हैं। जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य अच्छी तरह फिट बैठते हैं: कई फ़ाइलों में काम करना, निर्भरताओं का पता लगाना, और पर्याप्त कोड या व्याख्याएँ तैयार करना। लंबी अवधि के एजेंट कार्य भी फिट बैठते हैं, क्योंकि मॉडल बड़ा कार्यशील कॉन्टेक्स्ट बनाए रख सकता है और कई चरणों तक चलता रह सकता है, और यह टूल कॉलिंग का समर्थन करता है ताकि एक एजेंट लूप फ़ंक्शन कॉल कर सके और परिणामों का उपयोग कर सके। लंबे दस्तावेज़ का विश्लेषण, बड़े इनपुट से संरचित निष्कर्षण, और टेक्स्ट पर बहु-चरणीय रीज़निंग अन्य स्वाभाविक उपयोग हैं।

आप इसे मॉडल आईडी "z-ai/glm-5.3" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, आप मौजूदा OpenAI SDK का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें api14 की ओर इंगित कर सकते हैं। मॉडल कई प्रकार के रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। टूल उपयोग tools, tool_choice और parallel_tool_calls द्वारा कवर किया जाता है, और संरचित आउटपुट response_format तथा structured_outputs के माध्यम से उपलब्ध हैं। यदि आपको पुनरुत्पादनीय सैंपलिंग चाहिए, तो seed समर्थित है, और logprobs के साथ top_logprobs आपको टोकन-स्तर की प्रायिकताओं का निरीक्षण करने देते हैं।

मुख्य बात जिस पर विचार करना है वह दायरा है। यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है: यह टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यदि आपका कार्य छवियों, ऑडियो या अन्य इनपुट मोडैलिटी पर निर्भर करता है, तो आपको एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। यह रीज़निंग-भारी और एजेंटिक काम के लिए भी लक्षित है, इसलिए सरल, उच्च-मात्रा वाले टेक्स्ट रूपांतरणों के लिए छोटा या तेज़ मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। फिर भी टेक्स्ट वर्कलोड के भीतर, बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, बड़ा अधिकतम आउटपुट, रीज़निंग नियंत्रण और टूल तथा संरचित आउटपुट समर्थन इसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और लंबी अवधि के एजेंट कार्यों के लिए एक उचित उम्मीदवार बनाते हैं।

Z.ai: GLM 5.3 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "z-ai/glm-5.3" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "z-ai/glm-5.3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 9,43,718
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Z.ai: GLM 5.3: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Z.ai: GLM 5.3 API की कीमत कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 की कीमत इनपुट $0.28 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Z.ai: GLM 5.3 की context window कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,43,718 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Z.ai: GLM 5.3 क्या कर सकता है?: Z.ai: GLM 5.3 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Z.ai: GLM 5.3 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "z-ai/glm-5.3" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Z.ai: GLM 5.3 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM Latest, Meta: Muse Glimmer 30B, Meituan: LongCat 2.0। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Z.ai: GLM 5.3 कम्युनिटी

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