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Z.ai: GLM 5.3 FlashX

z-ai/glm-5.3-flashx

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M18 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Z.ai: GLM 5.3 FlashX एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 18% 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।
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 $0.00348 है।

Z.ai: GLM 5.3 FlashX के बारे में

GLM 5.3 FlashX, Z.ai का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी z-ai/glm-5.3-flashx के अंतर्गत सूचीबद्ध है। यह Z.ai के GLM-5.3-Flash का उच्च गति वाला संस्करण है, और Z.ai इसे हाइब्रिड स्पार्स और लीनियर अटेंशन आर्किटेक्चर पर बने नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल के रूप में वर्णित करता है। Z.ai इसे 200 टोकन प्रति सेकंड तक की इन्फरेंस गति के लिए प्रस्तुत करता है, जो इसे GLM-5.3-Flash श्रृंखला के भीतर तेज़ विकल्प बनाता है, न कि भिन्न आकार का मॉडल।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 131,072 टोकन है। चूंकि इनपुट पक्ष तीन मोडैलिटी को कवर करता है, आप एक ही अनुरोध में लिखित निर्देशों के साथ इमेज या वीडियो सामग्री मिलाकर प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं, और मॉडल टेक्स्ट प्रतिक्रिया देगा, जैसे उत्तर, सारांश या जनरेट की गई सामग्री। इमेज और वीडियो की समझ मॉडल में नेटिव है, न कि किसी अलग पाइपलाइन के माध्यम से जोड़ी गई है।

ये क्षमताएं व्यावहारिक उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस और लंबी ट्रांसक्रिप्ट कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर आराम से समा जाते हैं, इसलिए लंबी रिपोर्टों का सारांश बनाना, पूरे रिपॉजिटरी में प्रश्नों के उत्तर देना, या संचित रिकॉर्ड से संरचित डेटा निकालना जैसे कार्य उपयुक्त हैं। मल्टीमॉडल इनपुट इसे इमेज का वर्णन करने या उन पर तर्क करने, नियमों के एक समूह के विरुद्ध वीडियो सामग्री की जांच करने, या दृश्य सामग्री को टेक्स्ट रूप में बदलने के लिए उपयोगी बनाता है। उच्च आउटपुट सीमा लंबी-रूप जनरेशन और विस्तृत रीजनिंग ट्रेस का समर्थन करती है, और बताई गई थ्रूपुट उन इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जहां प्रतिक्रिया विलंबता मायने रखती है, जैसे चैट इंटरफेस और एजेंट लूप।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी z-ai/glm-5.3-flashx का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप temperature, top_p और top_k से सैंपलिंग नियंत्रित कर सकते हैं, max_tokens से प्रतिक्रिया की सीमा तय कर सकते हैं, response_format के माध्यम से संरचित आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, tools और tool_choice के साथ मॉडल को कॉल करने योग्य फ़ंक्शन दे सकते हैं, और reasoning, reasoning_effort तथा include_reasoning पैरामीटर से इसके रीजनिंग व्यवहार को प्रबंधित कर सकते हैं।

कोई अन्य मॉडल चुनें जब आपके कार्य को मल्टीमॉडल इनपुट या इतनी बड़ी कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता न हो। छोटे इनपुट आकार वाले केवल-टेक्स्ट कार्य के लिए एक हल्का टेक्स्ट मॉडल भी उतना ही अच्छा काम कर सकता है, और यदि आपको इमेज या वीडियो की आवश्यकता नहीं है, तो अतिरिक्त इनपुट समर्थन से कोई लाभ नहीं मिलता। यह भी ध्यान दें कि मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई इमेज, ऑडियो या वीडियो चाहिए तो यह उपयुक्त नहीं है। हालांकि, अपने बताए गए दायरे के भीतर, यह टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट को ऐसी कॉन्टेक्स्ट लंबाई पर संभालता है जो अधिकांश लंबी-कॉन्टेक्स्ट और मल्टीमॉडल कार्यों को कवर करती है।

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

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formattemperaturetool_choicetoolstop_ktop_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 FlashX: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Z.ai: GLM 5.3 FlashX API की कीमत कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 FlashX की कीमत इनपुट $1.30 / 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 FlashX की context window कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 FlashX 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 FlashX क्या कर सकता है?: Z.ai: GLM 5.3 FlashX text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Z.ai: GLM 5.3 FlashX कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "z-ai/glm-5.3-flashx" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Z.ai: GLM 5.3 FlashX के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3.7 Plus, Thinking Machines: Inkling Small, Perceptron: Perceptron Mk1.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Z.ai: GLM 5.3 FlashX कम्युनिटी

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