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Z

GLM-5.3

z.ai/glm-5.3

Le meilleur appel d'outils de notre catalogue, au prix STANDARD

GLM-5.3 est le modèle de raisonnement de Z.ai pour l'ingénierie logicielle et les agents à long horizon. Il obtient le meilleur score d'utilisation d'outils de tout le catalogue, devant des modèles dix fois plus chers, sur un contexte de 1M. Texte uniquement — si votre requête contient une image, utilisez GLM-5.3 Flash ou Gemini.

Modalités
Entrée / Sortie
2,352 / 7,391cr / 1K
Fenêtre de contexte
1 M
Sortie max
131,1 K
Capacités
  • Outils
  • Mode JSON
  • Streaming

Ce que ce modèle fait bien

  • 🛠️

    Appel d'outils de référence

    Le meilleur score d'utilisation d'outils du catalogue sur les évaluations publiées

  • 📚

    Contexte de 1M tokens

    Un dépôt entier ou une longue investigation en un seul appel

  • 🤖

    Agents à long horizon

    Conçu pour les exécutions d'agents multi-étapes qui doivent corriger leurs propres erreurs

  • 🧩

    Outils + sortie structurée

    Appel de fonctions et sortie JSON, pris en charge par tous les hôtes vers lesquels nous routons

  • 💾

    Cache de contexte

    Le contexte répété est mis en cache en amont : les longues conversations restent économiques

Exemples de prompts

  • Voici un test d'intégration qui échoue et les six fichiers qu'il touche. Trouve la cause, puis donne-moi le correctif et le test qui le prouve.

  • Tu as un shell, un dépôt et un build cassé. Diagnostique étape par étape et corrige.

Bon à savoir

  • Texte uniquement. Pas d'entrée image ni document — contrairement à GLM-5.3 Flash, qui est multimodal.
  • Le raisonnement ne peut pas être désactivé. Z.ai documente `thinking.type: enabled` comme seule valeur possible ; `reasoning_effort` accepte low, high ou max et vaut max par défaut.
  • La sortie maximale est de 128K. Certains hôtes annoncent 943K, mais la spécification de Z.ai indique 128K et Tchavi route vers les hôtes qui respectent ce chiffre.

Spécifications techniques

Auteur
Z.ai
Identifiant API
glm-5.3
Catégorie
Chat & Texte
Fenêtre de contexte
1 048 576 tokens
Sortie max
131 072 tokens
Rate limit
120 RPM
Unité de facturation
token
Streaming
Oui

Idéal pour

  • Agents qui appellent de nombreux outils sur de nombreuses étapes
  • Débogage à l'échelle d'un dépôt entier
  • Revue de code avec tout le projet en contexte
  • Extraction structurée qui ne doit pas dériver
  • Longues investigations techniques

Prêt à l'essayer ?

Testez ce modèle dans le playground, sans configuration.

Questions fréquentes

Puis-je payer en mobile money, sans carte bancaire ?

Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.

L'API est-elle compatible avec celle d'OpenAI ?

Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.

API

import Tchavi from '@tchavi/sdk';

const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'glm-5.3',
  messages: [
  {
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }
],
});

console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);

Paramètres de l'API

Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.

modelRequis
string

Identifiant du modèle de chat (ex. `glm-5.3`).

messagesRequis
Array<{ role, content }>

Messages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).

temperature
number
Défaut: 1

Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.

max_tokens
integer

Nombre maximum de tokens à générer dans la réponse.

max_completion_tokens
integer

Alias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.

stream
boolean
Défaut: false

Si vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.

tools
Array<{ type, function }>

Outils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.

tool_choice
"auto" | "none" | { type, function }

Comment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.

response_format
{ type: "json_object" | "text" }

Contraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.

Voir tous les paramètres (18)
top_p
number
Défaut: 1

Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.

seed
integer

Graine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.

n
integer
Défaut: 1

Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.

stream_options
{ include_usage?: boolean }

Options de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.

stop
string | string[]

Jusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.

frequency_penalty
number
Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.

presence_penalty
number
Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.

user
string

Identifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.

logit_bias
Record<string, number>

Biais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.

Tarifs

par 1000 tokens
2.352 credits
Entrée 2.352 · Sortie 7.391 cr/1K

Comment c'est facturé

  • Facturé au token consommé, au millième de crédit près.
  • Un message typique (500 en entrée, 150 en sortie) coûte environ —, soit 2,285 crédits.
Scénarios concrets
Par jour
Par semaine
Par mois

Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.

Une recharge de 10 000 F CFA te donne environ ~13 130 questions. Paie avec Orange Money, MTN MoMo ou M-Pesa — pas besoin de carte Visa.

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Crédits bonus dès la 1ère recharge · Sans carte bancaire