Z.ai: GLM 5.3 (batch)

GLM 5.3 (batch) adalah model teks dari Z.ai, terdaftar di api14 dengan model id z-ai/glm-5.3:batch. Z.ai mendeskripsikannya sebagai model penalaran skala besar yang dibangun untuk rekayasa perangkat lunak kompleks dan tugas agen berhorizon panjang. Varian batch adalah versi yang Anda panggil melalui endpoint ini, dan ia mempertahankan profil input dan output hanya teks yang sama seperti model dasar.

Model ini menerima teks dan mengembalikan teks, sehingga cocok untuk pekerjaan generasi, analisis dan transformasi teks, bukan tugas gambar atau audio. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, cukup besar untuk menampung dokumen yang sangat panjang, riwayat percakapan yang diperluas atau basis kode yang cukup besar dalam satu permintaan. Output maksimumnya adalah 131.072 token, sehingga jawaban panjang, perubahan kode multi-file dan jejak penalaran yang diperluas dimungkinkan dalam satu panggilan. Perilaku penalaran diekspos melalui parameter seperti reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning, yang memungkinkan Anda mengontrol apakah konten penalaran dikembalikan bersama jawaban akhir.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Tugas rekayasa perangkat lunak sangat cocok: membaca lintas banyak file, melacak dependensi dan menghasilkan patch atau refactor yang mencakup basis kode besar. Pekerjaan agen berhorizon panjang adalah penggunaan lain, di mana model merencanakan selama banyak langkah dan memanggil alat seiring berjalannya. Karena jendela konteksnya besar, Anda juga dapat menggunakannya untuk pekerjaan yang berat dokumen seperti merangkum atau menanyakan laporan panjang, kontrak atau transkrip tanpa memotongnya terlebih dahulu. Ekstraksi dan klasifikasi terstruktur juga didukung, karena model menerima response_format dan structured_outputs.

Memanggilnya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama seperti chat completion yang kompatibel dengan OpenAI: kirim permintaan Anda ke endpoint chat completions dengan field model diatur ke z-ai/glm-5.3:batch. Parameter yang didukung adalah 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 dan top_p. Penggunaan alat tersedia melalui tools dan tool_choice, dan sampling dapat disetel dengan temperature, top_p, top_k, min_p dan parameter penalti. Gunakan max_tokens untuk membatasi output dan seed saat Anda membutuhkan sampling yang dapat diulang.

Ada dua batasan yang perlu diperhatikan sebelum Anda berkomitmen. Input dan output hanya teks, jadi jika tugas Anda bergantung pada gambar, audio atau modalitas lain, model yang berbeda akan diperlukan. Penamaan batch juga berarti ini adalah entri yang berorientasi batch, bukan entri interaktif, jadi periksa apakah profil latensinya sesuai dengan aplikasi Anda. Namun, untuk beban kerja yang cocok dengan teks masuk dan teks keluar, kombinasi konteks 1M token dan batas output 131k token mencakup berbagai pekerjaan konteks panjang dan agen.