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Z.ai: GLM 5.3 (batch)
z-ai/glm-5.3:batchZ.ai: GLM 5.3 (batch) अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Z.ai: GLM 5.3 (batch) एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन के करीब 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 $0.00508 है।
Z.ai: GLM 5.3 (batch) के बारे में
GLM 5.3 (batch) Z.ai का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी z-ai/glm-5.3:batch के तहत सूचीबद्ध है। Z.ai इसे जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और लंबे समय तक चलने वाले एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया एक बड़े पैमाने का रीज़निंग मॉडल बताता है। batch वेरिएंट वह संस्करण है जिसे आप इस एंडपॉइंट के माध्यम से कॉल करते हैं, और यह बेस मॉडल की तरह ही केवल-टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट प्रोफ़ाइल बनाए रखता है।
मॉडल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह इमेज या ऑडियो कार्यों के बजाय टेक्स्ट जनरेशन, विश्लेषण और रूपांतरण कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े कोडबेस रख सकती है। अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है, इसलिए एक ही कॉल में लंबे उत्तर, मल्टी-फ़ाइल कोड परिवर्तन और विस्तारित रीज़निंग ट्रेस संभव हैं। रीज़निंग व्यवहार reasoning, reasoning_effort और include_reasoning जैसे पैरामीटर के माध्यम से उजागर होता है, जो आपको यह नियंत्रित करने देता है कि अंतिम उत्तर के साथ रीज़निंग सामग्री लौटाई जाए या नहीं।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं: कई फ़ाइलों में पढ़ना, निर्भरताओं का पता लगाना और बड़े कोडबेस में फैले पैच या रीफैक्टर तैयार करना। लंबे समय तक चलने वाला एजेंट कार्य एक और है, जहाँ मॉडल कई चरणों में योजना बनाता है और साथ-साथ टूल कॉल करता है। चूँकि कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है, आप इसे दस्तावेज़-भारी कार्यों के लिए भी उपयोग कर सकते हैं, जैसे लंबी रिपोर्ट, अनुबंध या ट्रांसक्रिप्ट को पहले चंक किए बिना सारांशित करना या क्वेरी करना। संरचित निष्कर्षण और वर्गीकरण भी समर्थित हैं, क्योंकि मॉडल response_format और structured_outputs स्वीकार करता है।
इसे api14 के माध्यम से कॉल करना किसी भी OpenAI-संगत चैट कम्पलीशन की तरह ही काम करता है: अपना अनुरोध chat completions एंडपॉइंट पर भेजें और model फ़ील्ड को z-ai/glm-5.3:batch पर सेट करें। समर्थित 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 उपयोग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, और सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, min_p और पेनल्टी पैरामीटर से ट्यून किया जा सकता है। आउटपुट को सीमित करने के लिए max_tokens का उपयोग करें और जब आपको दोहराने योग्य सैंपलिंग चाहिए तो seed का।
प्रतिबद्ध होने से पहले दो सीमाएँ ध्यान देने योग्य हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए यदि आपका कार्य इमेज, ऑडियो या अन्य मोडैलिटी पर निर्भर करता है, तो एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। batch पदनाम का यह भी अर्थ है कि यह इंटरैक्टिव के बजाय batch-उन्मुख प्रविष्टि है, इसलिए जाँच लें कि इसकी लेटेंसी प्रोफ़ाइल आपके एप्लिकेशन के अनुकूल है। हालाँकि, टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट में फिट होने वाले वर्कलोड के लिए, 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट और 131k-टोकन आउटपुट सीमा का संयोजन लंबे-कॉन्टेक्स्ट और एजेंटिक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है।
Z.ai: GLM 5.3 (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: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:batch",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 10,48,576
- अधिकतम आउटपुट
- 1,31,072
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Z.ai: GLM 5.3 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Z.ai: GLM 5.3 (batch) API की कीमत कितनी है?
- Z.ai: GLM 5.3 (batch) की कीमत इनपुट $1.58 / 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 (batch) की context window कितनी है?
- Z.ai: GLM 5.3 (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 (batch) क्या कर सकता है?
- Z.ai: GLM 5.3 (batch) 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 (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: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 (batch) के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3.5-27B, Mistral: Devstral 2 2512, Mistral: Mistral Medium 3.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Z.ai: GLM 5.3 (batch) कम्युनिटी
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