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Z.ai: GLM 5.3

z-ai/glm-5.3

텍스트입력: text도구추론1M2026. 8. 18. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

Z.ai: GLM 5.3 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 82% 낮습니다.
1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
추론 강도 조절을 지원합니다.
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00273입니다.

Z.ai: GLM 5.3 소개

Z.ai: GLM 5.3은 Z.ai의 대규모 추론 모델입니다. 텍스트 모델이며 text 카테고리에 등록되어 있고, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 장기 지평(long-horizon) 에이전트 작업을 위해 만들어졌습니다. 짧은 일회성 프롬프트가 아니라 지속적인 추론이 필요한 작업에 모델을 선택한다면, GLM 5.3으로 Z.ai가 겨냥하는 것이 바로 이 부류의 모델입니다.

이 모델은 텍스트를 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이고 최대 출력은 943,718 토큰입니다. 이러한 조합은 입력이 크고 답변 자체도 긴 워크로드, 예를 들어 큰 저장소 스냅샷이나 긴 문서 집합을 읽고 나서 긴 응답을 작성하는 경우에 중요합니다. 추론은 모델 설계의 일부이며 API가 이에 대한 제어를 노출하므로, 모델이 추론에 얼마나 많은 노력을 들일지 결정할 수 있습니다.

실용적인 사용 사례는 이러한 속성에서 따라옵니다. 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업이 잘 맞습니다. 여러 파일을 넘나들며 작업하고, 의존성을 추적하고, 상당한 분량의 코드나 설명을 생성하는 경우입니다. 장기 지평 에이전트 작업도 잘 맞습니다. 모델이 큰 작업 컨텍스트를 유지하고 여러 단계에 걸쳐 계속 진행할 수 있으며, 도구 호출을 지원하므로 에이전트 루프가 함수를 호출하고 그 결과를 사용할 수 있습니다. 긴 문서 분석, 큰 입력에서의 구조화된 추출, 텍스트에 대한 다단계 추론도 자연스럽게 맞는 용도입니다.

모델 id "z-ai/glm-5.3"을 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 호환이므로 기존 OpenAI SDK를 사용해 api14를 가리키게 할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 요청 파라미터를 지원합니다: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p. 도구 사용은 tools, tool_choice, parallel_tool_calls로 처리되고, 구조화된 출력은 response_format과 structured_outputs를 통해 사용할 수 있습니다. 재현 가능한 샘플링이 필요하면 seed가 지원되며, logprobs와 top_logprobs로 토큰 수준 확률을 검사할 수 있습니다.

주로 따져야 할 것은 범위입니다. 이것은 텍스트 전용 모델입니다. 텍스트를 받아 텍스트를 반환하므로, 작업이 이미지, 오디오 또는 다른 입력 양식에 의존한다면 다른 모델이 필요합니다. 또한 추론 비중이 높고 에이전트적인 작업을 겨냥하므로, 단순하고 대량인 텍스트 변환에는 더 작거나 더 빠른 모델이 더 적합할 수 있습니다. 다만 텍스트 워크로드 안에서는 큰 컨텍스트 윈도우, 큰 최대 출력, 추론 제어, 도구 및 구조화된 출력 지원 덕분에 소프트웨어 엔지니어링과 장기 지평 에이전트 작업에 합리적인 후보가 됩니다.

Z.ai: GLM 5.3 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "z-ai/glm-5.3"로 설정하세요.

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",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

지원 파라미터

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

사양

컨텍스트 길이: 1,048,576
최대 출력: 943,718
입력: text
출력: text

api14 요청 수 · 최근 7일

Z.ai: GLM 5.3: 자주 묻는 질문

Z.ai: GLM 5.3 API 비용은 얼마인가요?: Z.ai: GLM 5.3의 가격은 입력 US$0.28 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Z.ai: GLM 5.3의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Z.ai: GLM 5.3는(은) 요청당 최대 1,048,576 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 943,718개의 출력 토큰을 생성합니다.
Z.ai: GLM 5.3는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Z.ai: GLM 5.3는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 Z.ai: GLM 5.3를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "z-ai/glm-5.3"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Z.ai: GLM 5.3의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Z.ai: GLM Latest, Meta: Muse Glimmer 30B, Meituan: LongCat 2.0. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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