GLM-5 系列首个原生多模态模型,采用稀疏注意力与线性注意力混合架构(总参 320B,激活 18B)。原生融入视觉能力,能主动观察界面、渲染结果与交互反馈,在 Coding/Office/金融/法律等专业工作流中交付高质量成品。定价为 GLM-5.3 的 1/10。
对比不同服务商的价格、性能与稳定性
| 服务商 | 上下文 | 最大输出 | 非缓存输入Tokens | 缓存命中Tokens | 输出Tokens | 延迟 | 吞吐 | 可用性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
65折 | 1M | 131K | ¥0.8¥0.52 | ¥0.23¥0.1495 | ¥2.8¥1.82 | 9.52s | 49tps | 100.00% |
7折 | 1M | 131K | ¥0.8¥0.56 | ¥0.23¥0.161 | ¥2.8¥1.96 | 12.87s | 30tps | 100.00% |
| 1M | — | ¥0.8 | ¥0.23 | ¥2.8 | 1.31s | 31tps | 100.00% | |
| 1M | 131K | ¥0.8 | ¥0.23 | ¥2.8 | 13.08s | 36tps | 100.00% |
近7天各服务商的性能表现差异
将 YOUR_API_KEY 替换为你的密钥即可调用此模型。
前往当前账户的「默认或首个可访问项目」管理和创建密钥,请妥善保管,切勿公开共享。
curl https://api.tokplus.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $TOKENPLUS_API_KEY" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.3-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好,介绍一下你自己"}
],
"stream": true
}'