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Z.ai: GLM 5.3 Flash

来源介绍(英文)

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

模型概览

模型规格

上下文
1,310,720 tokens
最大输出
943,717 tokens
架构
text+image+video->text
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.15
每百万 Token
输出
$0.5
每百万 Token
缓存读取
$0.03
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95

推理能力

是否必须推理
是
默认参数
max
能力与模态
max, high, low
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.3-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
textimagevideo
输出
text
推理能力

是 · max · high · low

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

33 个提供方

核验日期: 2026年9月28日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

InferenceNet

fp4
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$0.045
输出
$0.14
缓存读取
$0.01
缓存写入
暂未提供

Sail Research

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.045
输出
$0.6
缓存读取
$0.0285
缓存写入
暂未提供

Sail Research

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.045
输出
$0.6
缓存读取
$0.0285
缓存写入
暂未提供

OpenInference

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.05
输出
$0.5
缓存读取
$0.02
缓存写入
暂未提供

Relace

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.07
输出
$0.5
缓存读取
$0.02
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.075
输出
$0.25
缓存读取
$0.015
缓存写入
暂未提供

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.09
输出
$0.3
缓存读取
$0.018
缓存写入
暂未提供

Inceptron

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.11
输出
$0.45
缓存读取
$0.07
缓存写入
暂未提供

Novita

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.1125
输出
$0.375
缓存读取
$0.0225
缓存写入
暂未提供

Decart

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.1275
输出
$0.425
缓存读取
$0.0255
缓存写入
暂未提供

Phala

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.1275
输出
$0.425
缓存读取
$0.0255
缓存写入
暂未提供

Io Net

fp8
上下文
262K
最大输出
66K
输入
$0.135
输出
$0.45
缓存读取
$0.027
缓存写入
暂未提供

StreamLake

fp8
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$0.141
输出
$0.47
缓存读取
$0.0282
缓存写入
暂未提供

Modal

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Near AI

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.035
缓存写入
暂未提供

Crusoe

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Fireworks

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Friendli

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Together

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Reka

暂未提供
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Parasail

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Venice

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Z.AI

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.15
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Morph

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.1623
输出
$0.5681
缓存读取
$0.0325
缓存写入
暂未提供

NextBit

fp8
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$0.165
输出
$0.55
缓存读取
$0.033
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
1.3M
最大输出
1.2M
输入
$0.3
输出
$1
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Wafer

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.559
输出
$0.5
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供
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