- 1M context
- Reasoning
- Responses API
GLM 5.3 Prime QuickSilver Pro पर
OpenAI-संगत API के ज़रिए GLM 5.3 Prime का उपयोग करें। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क और टूल कॉलिंग।
- 1M context
- अधिकतम 131K output
- Tools
- Reasoning · डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
- Streaming
- JSON Schema output नहीं
आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M
$2.24 / $7.04
Z.ai लिस्ट प्राइस का स्रोत: docs.z.ai/guides/overview/pricing
एक नज़र में
- Context
- 1M tokens
- Input / 1M
- $2.24
- Output / 1M
- $7.04
- Default में सोचता है
- हाँ
- अधिकतम output
- 131K
- Latency · लाइव
- —
रीज़निंग और जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग।
GLM 5.3 Prime कब सही चुनाव है?
catalog की क्षमताओं और प्रकाशित क़ीमतों से तैयार, benchmark से नहीं।
कब इस्तेमाल करें
जब आपके ऐप को इन क्षमताओं की ज़रूरत हो, तब GLM 5.3 Prime चुनें: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क और टूल कॉलिंग।
- लंबे दस्तावेज़ और codebases, 1M tokens तक के context के साथ
- Tools call करने वाले agents
- कई चरणों वाला reasoning, डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
- Chat Completions के साथ Responses API clients भी
कब कोई और model चुनें
यदि आपके वर्कफ़्लो को यहाँ दी गई क्षमताओं से अधिक की ज़रूरत है, तो दूसरा मॉडल चुनें। मॉडल चुनने से पहले अपने कार्यभार पर परीक्षण करें।
- Output की क़ीमत सबसे अहम हैGLM 5.3 का output इस मॉडल की output क़ीमत का 0.313× है और 1M context बना रहता है।GLM 5.3 $0.60 / $2.20 · 1M
- आपको strict JSON Schema output चाहिएGLM 5.2 JSON Schema output देता है, output क़ीमत 0.313×।GLM 5.2 $0.70 / $2.20 · 1M
- आपको image input चाहिएGemini 3.5 Flash image input लेता है, output क़ीमत 1.087×।Gemini 3.5 Flash $1.275 / $7.65 · 1M
Quickstart (curl)
API key पाएँ →curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-prime",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3-prime",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.3-prime",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-prime",
"input": "Hello!"
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3-prime",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
Gateway का व्यवहार
इस मॉडल के लिए compatibility नोट्स।
prompt- 1M tokens तक के prompts।
max_tokens- 131K output tokens तक।
- /v1/chat/completions: समर्थित
- /v1/responses: समर्थित
- streaming: समर्थित
- tools: समर्थित
- image input: इस मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं
- JSON Schema: इस मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं
- reasoning: समर्थित
क़ीमत कहाँ से आती है
- Provider reference
- $2.80 / $8.80docs.z.ai/guides/overview/pricing
- Catalog में सत्यापित
- Prompt cache · तुलना नहीं
- $0.448 read
usage.cost = prompt_tokens × $2.24/1M + completion_tokens × $7.04/1M
FAQ
सामान्य प्रश्न
प्रति दस लाख इनपुट टोकन $2.24 / आउटपुट टोकन $7.04।
1M टोकन का कॉन्टेक्स्ट और अधिकतम 131K आउटपुट टोकन। इनपुट और आउटपुट दोनों कॉन्टेक्स्ट विंडो में आने चाहिए।
API: Chat Completions और Responses। क्षमताएँ: टेक्स्ट इनपुट, टेक्स्ट आउटपुट, स्ट्रीमिंग, तर्क और टूल कॉलिंग। model="glm-5.3-prime" और base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 का उपयोग करें।