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GLM-5.3

ザイ・アイ OpenAI 互換 API

z-ai/glm-5.3

USD / 100万トークン

入力$0.82
キャッシュ読み取り$0.2
キャッシュ書き込み—
出力$2.88
コンテキスト
1M
最大出力
128K
ツール呼び出し
✓
推論
✓
ビジョン
✗
ストリーミング
✓
OpenAI 互換 API
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)

カタログ更新日:2026-10-19。

概要

1M コンテキスト、ツール呼び出し、推論、ストリーミングを備えた IteraCompute OpenAI 互換 API を介して GLM-5.3 にアクセスします。

タスクと選択のトレードオフ

複数ステップのテキストエージェント評価

制御されたタスクでの演習計画、ツール引数、およびエラー回復。

仕様の一貫性のレビュー

要件と実装を明示的なチェックリストと比較します。

モデルの品質ベンチマークではなく、カタログの機能と価格に基づいたタスクの提案。

ツールを選択

タスクに適したモデルとツールを選択してください →

料金

100万トークンあたりの米ドルでの価格。

入力$0.82
キャッシュ読み取り$0.2
キャッシュ書き込み—
出力$2.88

タスク例: 実装と仕様を比較する

すべての呼び出しで合計 25,000 の入力トークンと 2,500 の請求可能な出力トークンを想定します。キャッシュがヒットしませんでした。

25,000 × $0.82 / 1M + 2,500 × $2.88 / 1M = $0.027700

usageで入力の18,750トークンがキャッシュ済みと報告された場合、その部分をキャッシュ入力料金($0.2/100万)に置き換えると$0.016075です。キャッシュトークンは総入力に含まれ、追加ではありません。

2026-10-19 のカタログスナップショットに基づく計算例です。エージェントのすべての呼び出しと再試行、繰り返し送信する履歴、課金対象の推論出力を含めてください。精算には実際の使用量と Console の現行価格が適用されます。

毎月の費用を見積もる

上記のライブ価格とは独立した、2026-10-19 のカタログスナップショットを使用します。100万 tokens あたりの米ドル価格です。請求額ではなく概算です。

見積もりには標準のテキスト入力、キャッシュ読み取り、テキスト出力のみを含みます。長文コンテキストの追加料金、サービス階層、キャッシュ書き込み、画像出力、ツール料金は含みません。

入力にはキャッシュされたトークンが含まれます。出力には請求可能な推論が含まれます。エージェントのステップや再試行を含む、すべての API リクエストをカウントします。

月額費用の目安

—米ドル/ 月

GLM-5.3

キャッシュされていない入力
—
キャッシュ読み取り
—
請求可能な出力
—

このモデルを接続します →
計算と請求の根拠

月額コスト = リクエスト × [入力 × (1 − キャッシュされた共有) × 入力レート + 入力 × キャッシュされた共有 × キャッシュ読み取りレート + 出力 × 出力レート] / 1,000,000。

キャッシュされたトークンは合計入力の一部であり、上に追加されることはありません。使用状況から実際のキャッシュ読み取りヒットを使用します。プロンプトを繰り返してもヒットが保証されるわけではありません。欠落しているレートは未確認であり、$0 ではありません。個別のキャッシュ書き込み、ストレージ、その他の追加料金は含まれません。実際の使用量と現在のコンソールの価格に応じて決定します。

使用制限

  • GLM-5.3 Flash とは異なり、このカタログ エントリにはビジョンが記載されていません。価格が高いからといって、タスクの品質が高いという証拠にはなりません。両方に対して同じ受け入れテストを実行します。
  • 現在のコンテキストと最大出力は上記のモデル仕様をご確認ください。入力と指定した出力でコンテキスト枠を共有します。
  • コンテキストおよび機能フラグは、パブリック カタログを説明します。特定のツールのワークフローや品質スコアを確立するものではありません。
  • 代表的な 1 つのタスクから始めます。トラフィックを増加させる前に、正確性、実際の使用量、応答時間を確認してください。
  • 統合例を使用してアプリケーションを接続し、ツールの結果を処理します。

APIパラメータ

パラメータ/プロトコルフィールド使用法
model / messages正確なモデル ID とチャット メッセージ リストを使用する
tools / tool_calls / tool messagesツールを使用して関数を定義し、role=tool を使用してその結果を返します
stream / stream_options.include_usage最終的な用途で SSE ストリーミングを使用する
max_tokensモデルとアカウントの制限内で出力予算を設定してください。

パラメータはモデルによって異なります。モデル固有のコントロールを OpenAI 互換の共有フィールドから分離してください。

API

ベースURL
https://api.iteracompute.com/v1
エンドポイント
POST /v1/chat/completions
モデルID
z-ai/glm-5.3
認証
Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

ドキュメントを見る

よくある質問

OpenAI SDK で GLM-5.3 を使用するにはどうすればよいですか?

base_url を https://api.iteracompute.com/v1 に設定し、モデルを z-ai/glm-5.3 に設定します。IteraCompute API キーを使用して認証します。

GLM-5.3 の価格はいくらですか?

料金セクションでは、100万トークンあたりの現在の入力、キャッシュ入力、出力料金(米ドル)をご確認いただけます。ご利用前に更新時間をご確認ください。

利用可能なコンテキストの長さはどれくらいですか?

現在のコンテキストと最大出力は上記のモデル仕様をご確認ください。入力と指定した最大出力でコンテキスト枠を共有します。

最初のリクエストの準備はできましたか?

キーを作成し、ツールを選択すると、空ではない最初の応答が返されます。