Z.ai: GLM 5.3 (batch)

GLM 5.3 (batch) は Z.ai のテキストモデルで、api14 にモデル ID z-ai/glm-5.3:batch として掲載されています。Z.ai はこれを、複雑なソフトウェアエンジニアリングと長期的なエージェントタスク向けに構築された大規模推論モデルと説明しています。batch バリアントはこのエンドポイントを通じて呼び出すバージョンであり、ベースモデルと同じテキスト専用の入力および出力プロファイルを維持しています。

このモデルはテキストを受け取りテキストを返すため、画像や音声のタスクではなく、テキスト生成、分析、変換の作業に適しています。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、非常に長いドキュメント、長大な会話履歴、かなりの規模のコードベースを 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力は 131,072 トークンなので、長い回答、複数ファイルにわたるコード変更、拡張された推論トレースを 1 回の呼び出しで生成できます。推論の挙動は reasoning、reasoning_effort、include_reasoning などのパラメータを通じて公開されており、最終回答とともに推論内容を返すかどうかを制御できます。

これらの機能はいくつかの実用的な用途を示しています。ソフトウェアエンジニアリングのタスクは自然に適合します。多数のファイルを読み込み、依存関係を追跡し、大規模なコードベースにまたがるパッチやリファクタリングを生成します。長期的なエージェント作業ももう 1 つの用途で、モデルは多くのステップにわたって計画を立て、その過程でツールを呼び出します。コンテキストウィンドウが大きいため、長いレポート、契約書、文字起こしをまず分割せずに要約または問い合わせるといったドキュメント中心の作業にも使用できます。モデルは response_format と structured_outputs を受け付けるため、構造化抽出と分類もサポートされています。

api14 を通じた呼び出しは、OpenAI 互換のチャット補完と同様に機能します。model フィールドを z-ai/glm-5.3:batch に設定して、チャット補完エンドポイントにリクエストを送信します。サポートされるパラメータは 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、top_p です。ツール使用は tools と tool_choice を通じて利用でき、サンプリングは temperature、top_p、top_k、min_p および各種ペナルティパラメータで調整できます。出力を制限するには max_tokens を、再現可能なサンプリングが必要な場合は seed を使用します。

コミットする前に注意すべき 2 つの制限があります。入力と出力はテキストのみなので、タスクが画像、音声、その他のモダリティに依存する場合は別のモデルが必要になります。また batch という指定は、これが対話型ではなくバッチ指向のエントリであることを意味するため、そのレイテンシプロファイルがアプリケーションに適しているか確認してください。ただし、テキスト入力とテキスト出力に適合するワークロードであれば、1M トークンのコンテキストと 131k トークンの出力上限の組み合わせは、幅広い長コンテキストおよびエージェント的なジョブをカバーします。