# GLM-5.3 Flash — /chat/completions

Совместимые с OpenAI chat completions на базе Z.ai GLM-5.3 Flash — облегчённого члена семейства GLM-5.3 с более низкой ценой за единицу для высоких объёмов нагрузки. Модель всегда рассуждает; рассуждения возвращаются в message.reasoning_content, а токены рассуждения оплачиваются по цене вывода в составе usage.completion_tokens. Поддерживаются вызов инструментов и потоковый вывод. Укажите в поле model значение glm-5.3-flash; доступна только на /v1/chat/completions.

**Эндпоинт:** `POST https://nezhagate.com/v1/chat/completions`

## Аутентификация
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
```

## Тело запроса
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
| --- | --- | --- | --- |
| `model` | string | Да | Model ID, here glm-5.3-flash. |
| `messages` | array | Да | Массив сообщений; у каждого есть role (system/user/assistant) и content. content может быть строкой или массивом частей {type:text} и {type:image_url} для распознавания изображений (мультимодальность/зрение). |
| `stream` | boolean | Нет | Возвращать ответ потоково через SSE. По умолчанию false. |
| `temperature` | number | Нет | Температура сэмплирования, 0–2. |
| `max_tokens` | integer | Нет | Максимальное количество генерируемых токенов. |
| `web_search` | boolean | Нет | Установите true, чтобы включить веб-поиск: шлюз дополняет промпт актуальными результатами (со ссылками на источники) перед тем, как модель формирует ответ. Также можно включить через элемент tools вида {"type":"web_search"}. |

## Пример запроса
```bash
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'
```

## Ответ
```json
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "glm-5.3-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": "The user is greeting me, so a short friendly reply fits...",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 51,
    "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 31}
  }
}
```

## Ввод изображений (Vision)
Поместите изображение в массив content сообщения, и модель проанализирует его (визуальные вопрос-ответ, распознавание текста / OCR, …). Поле image_url принимает публичную ссылку на изображение или встроенный base64 data URL (data:image/png;base64,...). Доступно для мультимодальных моделей (gpt-5.5, серия gemini, …).

```bash
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "What is in this image?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'
```