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GLM-5.3

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glm-5.3
モデルの種類 GLM-5.3Flash

GLM-5.3 は Z.ai(Zhipu)の GLM-5 シリーズの新しいフラッグシップモデルで、コーディング、エージェントワークフロー、複雑な推論向けに設計されており、中国語と英語の文章作成も安定しています。常に考えてから答え、推論の過程は reasoning_content に返ります。ツール呼び出しとストリーミングに対応。OpenAI 互換なので model に glm-5.3 を指定するだけで使えます。従量課金・失敗した呼び出しは課金せず、キャッシュに当たった入力はキャッシュ価格で精算します。

チャットコーディングエージェント思考モードOpenAI 互換

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モデル紹介:GLM-5.3

GLM-5.3 は Z.ai(Zhipu)の GLM-5 シリーズの新しいフラッグシップモデルで、コーディング、エージェントワークフロー、複雑な推論向けに設計されており、NezhaGate では OpenAI 互換の API から提供しています。常に考えてから答えます。推論の過程は message.reasoning_content に、回答は content に返るので、content だけを読むクライアントは変更不要です。ツール呼び出し(function calling)とストリーミングに対応し、キャッシュに当たった入力はキャッシュ価格で精算します。model に glm-5.3 を指定すればそのまま使え、従量課金・失敗した呼び出しは課金しません。

ユースケース

コーディングアシスタント

コード生成、リファクタリング、解説、レビューまで。答える前に推論するので、多段階のプログラミング作業に向いています。

エージェントワークフロー

OpenAI 形式のツール呼び出しに対応し、検索、関数呼び出し、多段階の計画をさまざまなエージェントフレームワークにつなげます。

中国語・英語の文章作成

コピー、レポート、メール、翻訳まで、自然な中国語表現で国内外のユーザー向けのコンテンツ制作に向いています。

複雑な質疑応答と分析

推論の筋道が必要な分析、比較、意思決定の問いに。推論の過程は reasoning_content で確認できます。

選び方

より強いコーディング、エージェント、推論が必要なら GLM-5.3、タスクが単純で量が多くコスト重視なら GLM-5.3 Flash を選んでください。どちらも GLM-5.3 ファミリーなので model フィールドを変えるだけです。

よくある質問

思考モードをオフにできますか?
できません。GLM-5.3 は常に考えてから答え、推論トークンは usage.completion_tokens の中で出力価格で課金されます。より短く安い回答が欲しい場合は、プロンプトで簡潔な回答を求めるか GLM-5.3 Flash に切り替えてください。
GLM-5.3 Flash とは何が違いますか?
GLM-5.3 はフラッグシップでコーディング、エージェント、複雑な推論に強く、Flash はより軽く単価が低いので大量の比較的単純なタスクに向いています。呼び出し方はまったく同じです。
max_tokens をとても小さくするとどうなりますか?
推論トークンも出力として数えます。上流は 1024 未満の max_tokens を 1024 として扱い、推論が予算を使い切ると content が空で finish_reason が length になることがあります。課金は usage に記録された実際のトークン数です。max_tokens は 1024 以上にしてください。
ツール呼び出しとストリーミングに対応していますか?
どちらも対応しています。tools / tool_calls は OpenAI 形式で、stream=true を送ると SSE のチャンクで返り、推論の内容は delta.reasoning_content でストリーミングされます。
失敗した呼び出しにも課金されますか?
いいえ。正常に応答した呼び出しだけを実際の使用量で精算します。上流のエラーやタイムアウトで残高が減ることはありません。

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