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Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

z-ai/glm-5.3-flash:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M26 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

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Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 89% 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।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000490 है।

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) के बारे में

GLM 5.3 Flash (batch) Z.ai का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी z-ai/glm-5.3-flash:batch के तहत सूचीबद्ध है। यह GLM परिवार से संबंधित है और इसके प्रदाता द्वारा इसे एक नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है। batch लेबल दर्शाता है कि यह मॉडल का batch वेरिएंट है, यानी वह रूप जिसे आप API के माध्यम से तब कॉल करते हैं जब आप batched वर्कलोड पर Flash मॉडल का व्यवहार चाहते हैं। यदि आप पहले से ही अन्य Z.ai मॉडलों को api14 के माध्यम से रूट करते हैं, तो यह उसी प्रदाता लाइनअप में शामिल हो जाता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 131,072 टोकन है। बहुत बड़ी इनपुट विंडो और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या मीडिया को एक प्रॉम्प्ट के साथ भेज सकते हैं और फिर भी एक पर्याप्त जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। प्रदाता एक हाइब्रिड स्पार्स और लीनियर अटेंशन आर्किटेक्चर का उल्लेख करता है जिसका उद्देश्य सटीक लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट व्यवहार बनाए रखना है, और मॉडल को कुशल कोडिंग और लॉन्ग-हॉराइज़न एजेंट कार्यों के लिए स्थित करता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कार्य जैसे बड़े दस्तावेज़ सेटों का सारांश बनाना या उनसे क्वेरी करना स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है, क्योंकि पूरा कॉन्टेक्स्ट ऐसी सामग्री रख सकता है जिसे अन्यथा चंकिंग की आवश्यकता होती। चूँकि इमेज और वीडियो इनपुट के रूप में स्वीकार किए जाते हैं, ऐसे कार्य भी दायरे में हैं जो दृश्य सामग्री को टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिलाते हैं, उदाहरण के लिए मीडिया का वर्णन करना या उससे जानकारी निकालना। कोडिंग और एजेंट पर ध्यान इसका उपयोग कोड सहायता और मल्टी-स्टेप टूल-संचालित वर्कफ़्लो के लिए करने का सुझाव देता है जहाँ मॉडल को कई टर्नों में स्थिति का ट्रैक रखना होता है। बड़ी आउटपुट सीमा तब मदद करती है जब उत्तर स्वयं लंबा हो, जैसे पूरी फ़ाइल का पुनर्लेखन या विस्तृत रिपोर्ट।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी z-ai/glm-5.3-flash:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। टूल कॉलिंग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, और संरचित आउटपुट response_format और structured_outputs के माध्यम से समर्थित हैं। रीज़निंग व्यवहार को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning से प्रभावित किया जा सकता है। सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, min_p, पेनल्टी पैरामीटर, seed और stop से ट्यून किया जा सकता है, और max_tokens जनरेट की गई लंबाई को सीमित करता है।

तथ्यों में कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाओं के अलावा कोई घोषित प्रतिबंध नहीं है, इसलिए मुख्य विचार यह है कि क्या आपके कार्य को batch वेरिएंट की आवश्यकता है। यदि आप छोटे प्रॉम्प्ट और सरल सिंगल-टर्न अनुरोधों के साथ काम कर रहे हैं, तो छोटा या गैर-batch मॉडल संचालित करना आसान हो सकता है। यदि आपके वर्कलोड में लंबे इनपुट, मीडिया, टूल उपयोग या विस्तारित एजेंट लूप शामिल हैं, तो बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो और आउटपुट बजट इस मॉडल को चुनने के कारण हैं।

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) 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-flash:batch" 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-flash:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) API की कीमत कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) की कीमत इनपुट $0.18 / 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 Flash (batch) की context window कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) क्या कर सकता है?: Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) text, image, video 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 Flash (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "z-ai/glm-5.3-flash:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Llama 3.2 1B Instruct, OpenAI: GPT-5 Nano (batch), Tencent: Hy-MT2-1.8B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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