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Z.ai: GLM 5.3 Prime

z-ai/glm-5.3-prime

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M23 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Z.ai: GLM 5.3 Prime एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 522% ज़्यादा है।
10,00,000 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।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.03 है।

Z.ai: GLM 5.3 Prime के बारे में

Z.ai: GLM 5.3 Prime, Z.ai की एक टेक्स्ट मॉडल है, जो GLM परिवार के पीछे की कंपनी है। यह Z.ai की GLM-5.3 का हाई-स्पीड वेरिएंट है, जो उस मॉडल की पूरी क्षमताएं विरासत में लेता है और inference acceleration के जरिए 1.5 से 2 गुना आउटपुट थ्रूपुट देता है। अगर आपने GLM के अन्य रिलीज़ इस्तेमाल किए हैं, तो यह Prime edition के रूप में लाइन के शीर्ष पर बैठता है, जो उन workloads के लिए है जहां generation speed की अहमियत quality जितनी ही है।

मॉडल टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह vision या audio मॉडल नहीं है। इसका context window 1,000,000 tokens है, जो इतना बड़ा है कि एक ही request में पूरे codebases, लंबे document sets या विस्तारित conversation histories रख सकता है। अधिकतम आउटपुट 131,072 tokens है, इसलिए ज्यादातर मामलों में long-form generations बिना truncation के संभव हैं। Reasoning इसके feature set का हिस्सा है: मॉडल एक reasoning parameter, एक reasoning_effort control और एक include_reasoning flag उजागर करता है, जो आपको तय करने देता है कि final answer के साथ reasoning content लौटाया जाए या नहीं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। Large-context analysis सबसे स्पष्ट है: एक पूरा repository, एक contract bundle या एक research corpus डालकर summaries, comparisons या extraction मांगना। Agentic और tool-driven workflows अच्छी तरह फिट बैठते हैं क्योंकि मॉडल tools और tool_choice का समर्थन करता है, इसलिए यह functions call कर सकता है और उनके results पर कार्य कर सकता है। Structured output भी फिट है, क्योंकि JSON-style responses के लिए response_format उपलब्ध है। Reasoning controls उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जिनमें सोच-समझकर multi-step thinking चाहिए, जैसे debugging, planning या mathematical work, और throughput का लाभ तब मदद करता है जब आप समानांतर में कई completions या लंबे documents generate कर रहे हों।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के जरिए model id "z-ai/glm-5.3-prime" का उपयोग करके call करते हैं। चूंकि interface OpenAI schema का पालन करता है, मौजूदा OpenAI SDKs और clients base URL और model id बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित request parameters हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। यह sampling controls, seed के जरिए determinism, stop sequences, token limits, structured output, tool use और reasoning configuration को कवर करता है।

Text-only modality और 131,072 tokens की output cap के अलावा कोई घोषित सीमा नहीं है। अगर आपका कार्य image या audio input पर निर्भर है, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है, क्योंकि यह केवल text स्वीकार करता है। बाकी सब कुछ के लिए, 1M-token context, tool support, structured output और reasoning controls का संयोजन इसे पहले evaluate करने के लिए एक उचित default बनाता है।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

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

Z.ai: GLM 5.3 Prime API की कीमत कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 Prime की कीमत इनपुट $9.80 / 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 Prime की context window कितनी है?: Z.ai: GLM 5.3 Prime हर request में 10,00,000 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 Prime क्या कर सकता है?: Z.ai: GLM 5.3 Prime text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Z.ai: GLM 5.3 Prime कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "z-ai/glm-5.3-prime" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Z.ai: GLM 5.3 Prime के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max, OpenAI: GPT-5.1, OpenAI: GPT-5.1-Codex। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Z.ai: GLM 5.3 Prime कम्युनिटी

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