Text Generation
GLM
API GLM 5.3 Flash
GLM 5.3 Flash: multimodal reasoning, coding and tool use with a 1M-token context window. Thinking is always enabled with low, high or max effort.
Surveillance sur 24 heures
Taux de réussite des dernières 24 heures: 98%
Modèle :
Prix : 0.28 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0001-$0.0003 · 0.98 credits per 1K output tokens · ≈ $0.0005-$0.001Haute stabilité, avec des journaux d’usage détaillés sur la plateforme APIAny.
glm-5.3-flash
55 (recommandé : 2 000)
1
02
Sampling temperature.
32768
1131072
Output budget includes reasoning and final answer tokens.
Optional reasoning effort. Leave unset to use the model default. Higher effort can use more tokens and time.
Estimation USD $0.0165-$0.033 : Le plus grand pack de recharge utilise $1 = 2 000 crédits ; le pack de démarrage utilise $1 = 1 000 crédits.
Aperçu
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Historique
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Entrée
0.28 crédits/1K
≈ $0.0001-$0.0003
Sortie
0.98 crédits/1K
≈ $0.0005-$0.001
Lecture cache
0.08 crédits/1K
≈ $0.000041-$0.000081
Contexte
1M
Sortie max.
131k
Tarifs
Modèle ID
Type
Élément facturé
Prix
glm-5.3-flash
Génération de texte
Token d’entrée
0.28 Crédits par 1K tokens d’entrée · ≈ $0.0001-$0.0003
glm-5.3-flash
Génération de texte
Token lu en cache
0.08 Crédits par 1K tokens d’entrée en cache · ≈ $0.000041-$0.000081
glm-5.3-flash
Génération de texte
Token de sortie
0.98 Crédits par 1K tokens de sortie · ≈ $0.0005-$0.001
glm-5.3-flash
Génération de texte
Consommation minimale
0.28 Crédits Minimum · ≈ $0.0001-$0.0003
Modèle IDglm-5.3-flash
TypeGénération de texte
Élément facturéToken d’entrée
Prix0.28 Crédits par 1K tokens d’entrée · ≈ $0.0001-$0.0003
Modèle IDglm-5.3-flash
TypeGénération de texte
Élément facturéToken lu en cache
Prix0.08 Crédits par 1K tokens d’entrée en cache · ≈ $0.000041-$0.000081
Modèle IDglm-5.3-flash
TypeGénération de texte
Élément facturéToken de sortie
Prix0.98 Crédits par 1K tokens de sortie · ≈ $0.0005-$0.001
Modèle IDglm-5.3-flash
TypeGénération de texte
Élément facturéConsommation minimale
Prix0.28 Crédits Minimum · ≈ $0.0001-$0.0003
Instructions API
Appelez ce modèle via une REST API standard. Après authentification par API Key, choisissez un endpoint ci-dessous pour voir ses paramètres et exemples.
Authentification
Chaque requête doit inclure un jeton Bearer dans l’en-tête Authorization. Créez votre API Key dans la console.
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYPOST
https://apiany.ai/v1/chat/completionsParamètres de requête
| Paramètre | Type | Obligatoire | Notes |
|---|---|---|---|
model | chaîne | Obligatoire | L’identifiant du modèle à appeler, en utilisant l’ID de ce modèle. |
messages | tableau | Obligatoire | Historique des messages au format de chat OpenAI (role + content). |
stream | booléen | Optionnel | Si true, la réponse est renvoyée sous forme de flux SSE. |
Exemple de requête
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain one practical way to make an API more reliable."
}
],
"temperature": 1,
"max_tokens": 32768
}'Exemple de réponse
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "glm-5.3-flash",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
