Evaluación de agentes de texto de varios pasos
Planificación de ejercicios, argumentos de herramientas y recuperación de errores en una tarea controlada.
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USD / 1 millón de tokens
Entrada$0.82
Lectura de caché$0.2
Escritura en caché—
Salida$2.88
- Contexto
- 1M
- Salida máxima
- 128K
- Llamada de herramientas
- ✓
- Razonamiento
- ✓
- Visión
- ✗
- Transmisión
- ✓
API compatible con OpenAI
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "z-ai/glm-5.3",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Catálogo actualizado: 2026-10-19.
Descripción general
Acceda a GLM-5.3 a través de la API compatible con IteraCompute OpenAI con contexto de 1M, llamada de herramientas, razonamiento y transmisión.
Tareas y compensaciones de selección.
Revisión de coherencia de las especificaciones
Compare los requisitos y la implementación con una lista de verificación explícita.
Sugerencias de tareas basadas en las características y el precio del catálogo, no en puntos de referencia de calidad del modelo.
Elige tu herramienta
Precios
Precios en USD por 1 millón de tokens.
Entrada$0.82
Lectura de caché$0.2
Escritura en caché—
Salida$2.88
Tarea de ejemplo: comparar la implementación con una especificación
Supongamos 25 000 tokens de entrada agregados y 2500 tokens de salida facturables en todas las llamadas.No hay acierto en caché.
25,000 × $0.82 / 1M + 2,500 × $2.88 / 1M = $0.027700
Si usage indica que 18,750 tokens de entrada están en caché, sustituye esa parte por la tarifa de caché ($0.2/1M): $0.016075. Los tokens en caché forman parte de la entrada total; no se suman de nuevo.
Cálculo ilustrativo basado en el catálogo del 2026-10-19. Incluye todas las llamadas y reintentos del agente, el historial repetido y la salida de razonamiento facturable; la liquidación se basa en el uso real y los precios actuales de Console.
Calcule su costo mensual
Utiliza el catálogo del 2026-10-19, independientemente de los precios en vivo de arriba. USD por 1M de tokens; es una estimación, no una factura.
La estimación solo incluye entrada de texto estándar, lecturas de caché y salida de texto. Excluye recargos por contexto largo, niveles de servicio, escrituras de caché, imágenes y herramientas.
La entrada incluye tokens almacenados en caché;El resultado incluye razonamiento facturable.Cuente cada solicitud de API, incluidos los pasos y reintentos del agente.
Costo mensual estimado
—USD / mesGLM-5.3
- Entrada sin caché
- —
- lectura de caché
- —
- Salida facturable
- —
Bases de cálculo y facturación
Costo mensual = solicitudes × [entrada × (1 − recurso compartido en caché) × tasa de entrada + entrada × recurso compartido en caché × tasa de lectura de caché + salida × tasa de salida] / 1.000.000.
Los tokens almacenados en caché son parte de la entrada total y nunca se agregan encima.Utilice aciertos de lectura de caché reales del uso;repetir un mensaje no garantiza un acierto.Las tarifas que faltan no están confirmadas, no son $0.Se excluyen las tarifas separadas de escritura en caché, almacenamiento y otras tarifas adicionales.Liquidar el uso real y los precios actuales de la consola.
Límites de uso
- A diferencia de GLM-5.3 Flash, esta entrada del catálogo no incluye la visión.Su precio más alto no es evidencia de una mayor calidad de la tarea;ejecutar las mismas pruebas de aceptación para ambos.
- Consulta el contexto y la salida máxima actuales en las especificaciones del modelo de arriba. La entrada y la salida solicitada comparten el límite de contexto.
- Los indicadores de contexto y capacidad describen el catálogo público.No establecen un flujo de trabajo de herramienta particular ni un nivel de calidad.
- Comience con una tarea representativa.Verifique la corrección, el uso real y el tiempo de respuesta antes de aumentar el tráfico.
- Utilice los ejemplos de integración para conectar su aplicación y manejar los resultados de la herramienta.
Parámetros API
| Campo de parámetro/protocolo | Uso |
|---|---|
model / messages | Utilice el ID de modelo exacto y la lista de mensajes de chat |
tools / tool_calls / tool messages | Utilice herramientas para definir funciones y role=tool para devolver sus resultados. |
stream / stream_options.include_usage | Utilice la transmisión SSE con uso final |
max_tokens | Establecer un presupuesto de producción dentro de los límites del modelo y de la cuenta. |
Los parámetros varían según el modelo.Mantenga los controles específicos del modelo separados de los campos compartidos compatibles con OpenAI.
API
- URL básica
https://api.iteracompute.com/v1- Punto final
POST /v1/chat/completions- ID del modelo
z-ai/glm-5.3- Autenticación
Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY
Preguntas frecuentes
¿Cómo uso GLM-5.3 con OpenAI SDK?
Establezca base_url en https://api.iteracompute.com/v1 y modelo en z-ai/glm-5.3.Autentíquese con su clave API de IteraCompute.
¿Cuánto cuesta el GLM-5.3?
Consulte la sección de precios para conocer las tasas actuales de entrada, entrada en caché y salida en USD por 1 millón de tokens.Verifique el tiempo de actualización antes de su uso.
¿Qué longitud de contexto está disponible?
Consulta el contexto y la salida máxima actuales en las especificaciones del modelo de arriba. La entrada y la salida máxima solicitada comparten el límite de contexto.
¿Listo para su primera solicitud?
Cree su clave, elija una herramienta y obtenga una primera respuesta que no esté vacía.