GLM-5.3 FlashX API

GLM-5.3 FlashX ist Z.ais auf Geschwindigkeit ausgelegtes multimodales Modell für interaktives Coding und Agenten-Workflows. Vergleichen Sie die Token-Kosten mit Flash und integrieren Sie es über EvoLinks einheitliche API.

Z.aiTextgenerierungVerfügbar

ab $0.371 / 1 Mio. Input-Tokens

API-Dokumentation

Multimodale EingabeBild · Video · DateiReasoning immer aktivChat + Messages

ProduktionsrouteLive

Live

Kontext

1M Kontext · max. 131K Ausgabe

Geeignet für

Interaktive Coding-Agenten, Screenshot-Analyse, Dokumenten-Workflows

Eingabe

Text + Bilder + Video + Dateien

Ausgabe

Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe

Modelle Preise Readme API

GLM-5.3 FlashX auswählen

GLM-5.3 FlashX

Z.ais multimodales Modell mit Fokus auf Geschwindigkeit

Ausgewählt

Modell-ID

glm-5.3-flashx

Geeignet für

Interaktive Coding-Agenten, Screenshot-Analyse, Dokumenten-Workflows

Eingabe

$0.371 / 1M25.2 cr / 1M

Cache-Lesen

$0.075 / 1M5.1 cr / 1M

Ausgabe

$1.250 / 1M85 cr / 1M

Alle Tarife gelten pro 1M Tokens, in USD und Credits, und entsprechen der aktuellen Preisgestaltung Ihres Kontos.

GLM-5.3 FlashX Preise

Schätzen Sie vor der Integration die Kosten einer GLM-5.3 FlashX-Anfrage. Der Rechner verwendet die aktuellen Tarife Ihres Kontos; offizielle Preise dienen als Vergleich.

Anfragen-Rechner

Geben Sie den Token-Mix einer Anfrage und die Anzahl erfolgreicher Tool-Aufrufe ein.

Eingabe-TokensCache-Lese-TokensAusgabe-TokensWebsuche

Geschätzte Kosten pro Anfrage

GLM-5.3 FlashX

USD$0.0008

Credits0.0518

Eingabe-Tokens0.0252 cr

Cache-Lese-Tokens0.0011 cr

Ausgabe-Tokens0.0255 cr

Mindestgebühr: 0.01 Credits pro Anfrage.

Budget-Leitfaden

Ungefähre Anfragen mit dem aktuellen Token-Mix.

Credits aufladen

$10

Etwa 13127 Anfragen

Für schnelle Tests

$50

Etwa 65637 Anfragen

Für die laufende Entwicklung

$100

Etwa 131274 Anfragen

Für die Produktionsbewertung

Tarife serverseitiger Tools

Nur erfolgreiche serverseitige Aufrufe werden pro Aufruf berechnet; fehlgeschlagene Versuche kosten keine Tool-Gebühr, Tokens werden weiterhin berechnet.

Websuche$0.010/ Aufruf0.68 cr / Aufruf

GLM-5.3 FlashX für interaktive multimodale Workflows

Prüfen Sie FlashX, wenn das Warten auf Modellausgaben Ihren Coding- oder Agenten-Workflow bremst. Flash bietet niedrigere Token-Preise; messen Sie an Ihren Aufgaben, ob die Zeitersparnis mit FlashX den Aufpreis rechtfertigt.

GLM-5.3 FlashX wird auf EvoLink unter der Modell-ID glm-5.3-flashx über Chat Completions · Responses · Anthropic Messages bereitgestellt – mit demselben API-Key und Guthaben wie jedes andere Modell. Es bietet ein Kontextfenster von 1M und bis zu 131K Ausgabe-Tokens, dazu Bildeingabe, Analyse langer Dokumente, mehrstufige Agents.

GLM-5.3 FlashX Spezifikationen und Fähigkeiten

Die Zahlen stammen aus der EvoLink-Routenkonfiguration; die Fähigkeiten entsprechen dem, was die API heute bereitstellt.

Kontextfenster: 1M Tokens
Max. Ausgabe: 131K Tokens
Eingabe: Text + Bilder + Video + Dateien
Ausgabe: Text · JSON (strukturierte Ausgabe) · Tool-Aufrufe
Reasoning: Dauerhaft aktives Reasoning
Tool-Nutzung: Function Calling mit mehrstufigen Tool-Sequenzen
Prompt-Caching: Automatische Cache-Lesezugriffe zu niedrigerem Tarif
Serverseitige Tools: Websuche, abgerechnet pro erfolgreichem Aufruf
Protokolle: Chat Completions · Responses · Anthropic Messages
Modell-ID: glm-5.3-flashx

Was bei der Wahl von FlashX zählt

Wägen Sie den Geschwindigkeitsfokus gegen Eingabeanforderungen, Ergebnisqualität und Kosten pro erfolgreicher Aufgabe ab.

Geschwindigkeitsorientierte Option neben Flash

Z.ai positioniert FlashX für schnellere Inferenz. Das belegt weder einen Qualitätsvorteil gegenüber Flash noch garantiert es EvoLink-Latenzen. Vergleichen Sie identische Prompts, Reasoning-Einstellungen und Ausgabelimits.

Multimodale Informationen im langen Kontext

Z.ai dokumentiert Text-, Bild-, Video- und Dateieingaben mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens. Zulässige Anfrageformate stehen in der API-Dokumentation. Das Modell gibt Text aus; Dateien und Aktionen entstehen durch die Tools des Agenten.

Modellwahl über ein Gateway

Vergleichen Sie Modellkosten mit EvoLink und integrieren Sie über ein einheitliches API-Gateway. Nutzen Sie Flash für Aufgaben, die es günstiger in der benötigten Qualität erledigt; prüfen Sie FlashX, wenn Antwortzeiten wichtig sind.

Für welche Aufgaben sich ein FlashX-Test lohnt

Beginnen Sie mit Aufgaben, bei denen ein Mensch oder ein weiteres Tool auf die nächste Modellantwort wartet.

Interaktive Coding-Agenten

Testen Sie Implementierung, Debugging und die Auswertung von Tool-Ergebnissen im selben Agentenablauf. Messen Sie die Zeit bis zum funktionierenden Ergebnis einschließlich Tool-Ausführung und Wiederholungen, nicht nur die Token-Geschwindigkeit.

Entwicklung anhand von Screenshots

Nutzen Sie UI-Screenshots als Grundlage für Codeänderungen oder zur Erklärung visueller Fehler. Prüfen Sie die Übereinstimmung mit der Vorlage und ob die gewählte API-Route das Bildformat akzeptiert.

Dokumenten-Workflows mit direktem Feedback

Testen Sie Extraktion und Rückfragen zu Dokumenten mit Text und visuellen Informationen. Vergleichen Sie bei zeitunkritischer Offline-Klassifikation oder Stapelverarbeitung zuerst das günstigere Flash.

FlashX, Flash oder GLM-5.3 wählen

EvoLink

Vergleichen Sie die aktuellen Tarife unten. FlashX setzt auf Geschwindigkeit, Flash auf niedrigere Token-Preise. Messen Sie Aufgabenerfolg und Gesamtdauer vor einem Modellwechsel.

Modell	GLM-5.3 FlashX	GLM-5.3	GLM-5.3 Flash
Input / Output	$0.371 / $1.25	$1.4 / $4.4	$0.15 / $0.5
Kontext	1M	1M	1M
Caching	Cache-Reads	Cache-Reads	Cache-Reads
Am besten für	Interaktive Coding-Agenten, Screenshot-Analyse, Dokumenten-Workflows	Testen Sie das reine Text-Flaggschiff für anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben. Multimodale Anfragen lassen sich nicht unverändert an ein reines Textmodell weiterleiten.	Günstigere multimodale Option für Offline-Verarbeitung und kostensensible Aufgaben. Vergleichen Sie FlashX bei störenden Wartezeiten, ohne einen Genauigkeitsgewinn vorauszusetzen.

GLM-5.3 FlashX

Input / Output$0.371 / $1.25

Kontext1M

CachingCache-Reads

Am besten fürInteraktive Coding-Agenten, Screenshot-Analyse, Dokumenten-Workflows

GLM-5.3

Input / Output$1.4 / $4.4

Kontext1M

CachingCache-Reads

Am besten fürTesten Sie das reine Text-Flaggschiff für anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben. Multimodale Anfragen lassen sich nicht unverändert an ein reines Textmodell weiterleiten.

GLM-5.3 Flash

Input / Output$0.15 / $0.5

Kontext1M

CachingCache-Reads

Am besten fürGünstigere multimodale Option für Offline-Verarbeitung und kostensensible Aufgaben. Vergleichen Sie FlashX bei störenden Wartezeiten, ohne einen Genauigkeitsgewinn vorauszusetzen.

Zwei Wege, GLM-5.3 FlashX zu nutzen: EvoLink API oder Agent

Nutzen Sie die EvoLink API für Produkt-Backends und Batch-Jobs oder rufen Sie GLM-5.3 FlashX aus Codex, Claude oder Gemini für Coding- und Analyse-Workflows auf. Beide Wege teilen denselben EvoLink API-Key, das Guthaben, die Modell-ID und die Anfragehistorie.

Option 1

Mit der EvoLink API integrieren

Ideal für: Produkt-Backends, Batch-Jobs, automatisierte Pipelines

Senden Sie OpenAI-kompatible Chat-Completions- (oder Anthropic-Messages-) Anfragen an EvoLink und steuern Sie Modell-ID, System-Prompt, Ausgabebudget, Tools und strukturierte Ausgabe.

1Erstellen Sie einen EvoLink API-Key in der Konsole
2Richten Sie Ihr OpenAI- oder Anthropic-SDK auf die EvoLink-Basis-URL und wählen Sie die oben gezeigte Modell-ID
3Senden Sie eine repräsentative Anfrage und lesen Sie im Feld usage Eingabe-, Cache- und Ausgabe-Tokens ab
4Setzen Sie max_tokens und Wiederholungen pro Aufgabe; behalten Sie Tool-Call-IDs und -Ergebnisse über Runden hinweg

EvoLink API-Key erstellen

Option 2

Mit einem Agenten aufrufen

Ideal für: Coding-, Review- und Analyseaufgaben in Codex, Claude und Gemini

Geben Sie dem Agenten Aufgabe, Eingaben und Abnahmekriterien. Er baut die Anfrage, ruft GLM-5.3 FlashX über EvoLink auf und liefert die Antwort samt Token-Verbrauch.

1Setzen Sie EVOLINK_API_KEY in Ihrer lokalen Umgebung; nie in Code oder Prompt
2Beschreiben Sie Aufgabe, einzubeziehende Eingaben und das erwartete Ausgabeformat
3Lassen Sie den Agenten GLM-5.3 FlashX über EvoLink aufrufen und die Anfrage vor dem Senden zeigen
4Lassen Sie den Agenten Antwort, Token-Verbrauch und etwaige Fehlermeldungen berichten

GLM-5.3 FlashX API-Codebeispiel und Fehlerbehandlung

Dieses Beispiel zeigt die kürzeste lauffähige Anfrage: ein OpenAI-kompatibler Chat-Completions-Aufruf mit System-Prompt, Nutzernachricht und Ausgabebudget. Die vollständige Parameter- und Antwortreferenz finden Sie im API-Tab.

Vollständige API-Doku ansehen

cURL

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-flashx",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You extract structured data. Answer in JSON only." },
      { "role": "user", "content": "Extract the product, quantity, and unit price: 2 notebooks at $4.50 each." }
    ],
    "thinking": { "type": "enabled", "clear_thinking": false },
    "reasoning_effort": "low",
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.1
  }'

# Reasoning is always on for the 5.3 generation: do not send
# thinking.type "disabled". The same model ID works on /v1/messages
# (Anthropic Messages). The response includes choices[0].message and
# a usage object; image and video input is counted in prompt_tokens.

Ungültige Anfrage oder nicht unterstützter Parameter

Prüfen Sie Modell-ID, messages-Array und Parameterbereiche anhand der API-Referenz; entfernen Sie Felder, die diese Route nicht unterstützt.

Authentifizierungs- oder Guthabenproblem

Prüfen Sie das Authorization-Bearer-Token und bestätigen Sie das verfügbare Guthaben in der Konsole.

Kontextlänge überschritten

Die Prompt-Tokens übersteigen das Kontextfenster von GLM-5.3 FlashX. Kürzen Sie oder rufen Sie nur relevante Belege ab und nutzen Sie gecachte Präfixe wieder.

Ratenlimit (429)

Mit Backoff und Jitter erneut versuchen; Anfragen bündeln oder in eine Warteschlange stellen statt parallel zu senden.

Inhalt oder Tool-Aufruf abgelehnt

Prüfen Sie sensible Inhalte, fehlerhafte Tool-Call-Argumente und JSON-Schema-Abweichungen vor dem erneuten Versuch.

Input, Output und Cache getrennt kalkulieren

Nutzen Sie die aktuellen Tarife und den Rechner dieser Seite für dieselbe Modell-ID. Prüfen Sie gemeldete Nutzung und Abrechnung anhand repräsentativer Anfragen; ein wiederholter Prompt belegt allein noch keinen Cache-Treffer.

Die vollständige Anfrage messen

Erfassen Sie Zeit bis zum ersten Token, Ausgabegeschwindigkeit, gesamte Aufgabendauer, Wiederholungen und Kosten pro akzeptiertem Ergebnis getrennt. Die Tokens-pro-Sekunde-Angabe eines Anbieters umfasst nicht alle Schritte Ihrer Anwendung.

GLM-Modellfamilie

Gleicher API-Key, gleiches Guthaben – Stufe wechseln, ohne die Integration zu ändern.

GLM-5.3

Z.ai Flaggschiff-Reasoning-Modell

Modell ansehen

GLM-5.2

Das bisherige GLM-Flaggschiff. Weiterhin relevant für Clients, die auf deaktiviertes Reasoning angewiesen sind — die 5.3-Generation erlaubt das nicht mehr.

Modell ansehen

GLM-5.3 Flash

Multimodales Hochvolumen-Modell von Z.ai

Modell ansehen

Weitere Textmodelle auf EvoLink neben GLM-5.3 FlashX

DeepSeek V4 Flash

DeepSeeks Hochvolumen-Route mit 1 Mio. Kontext und sehr günstigen Cache-Reads. Der nächstliegende Kostenvergleich für Massen-Textarbeit.

Modell ansehen

Gemini 3.7 Flash

Googles günstige multimodale Route — eine nützliche herstellerübergreifende Referenz, wenn Bild- und Dokumentverständnis die Wahl bestimmen.

Modell ansehen

Kimi K3

Moonshots Langkontext-Reasoning-Route für Repository-weites Coding und Arbeit mit vielen Dokumenten.

Modell ansehen

GPT-5.6

OpenAIs gestaffelte Frontier-Familie (Sol/Terra/Luna) für flexibles Routing nach Leistung, Latenz und Kosten.

Modell ansehen

Weiterführende Artikel zu GLM-5.3 FlashX

GLM-5.3 Flash vs GLM-5.3

Die Familienroute nach Modalität, Schwierigkeit und Kosten pro akzeptiertem Ergebnis wählen — mit einer Flash-first-Eskalationsstrategie.

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Ein Gateway für 3 Coding-CLIs

Konfigurationspfade, Umgebungsvariablen und eine Troubleshooting-Checkliste für den Betrieb mehrerer Coding-CLIs über einen Endpunkt.

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GLM-5.3 FlashX API — häufige Fragen

Was ist GLM-5.3 FlashX?

FlashX ist Z.ais geschwindigkeitsorientierte Option in der GLM-5.3-Flash-Familie für interaktives Coding und multimodale Agenten-Workflows. Ein höherer Token-Preis belegt keine bessere Antwortqualität.

Welche Modell-ID verwendet diese EvoLink-Seite?

Die Modell-ID lautet glm-5.3-flashx. Endpunktspezifische Anfrageformate und unterstützte Parameter finden Sie in der hier verlinkten API-Dokumentation.

Was kostet die GLM-5.3 FlashX API?

Der Preisbereich zeigt Input-, Output- und Cache-Read-Tarife dieses Modells. Berechnen Sie Ihren Token-Mix und prüfen Sie tatsächliche Nutzung und Abrechnung, statt Preise oder Aktionen anderer Anbieter zu übernehmen.

Wann sollte ich FlashX statt Flash wählen?

Testen Sie FlashX, wenn Antwortzeiten einen interaktiven Workflow begrenzen. Flash kostet pro Token weniger und kann für Offline-Batches geeigneter sein. Vergleichen Sie Erfolg, Gesamtdauer, Wiederholungen und Kosten mit denselben Einstellungen.

Garantiert EvoLink 200 Tokens/s?

Diese Seite gibt keine Geschwindigkeitsgarantie. Z.ai nennt 200 Tokens/s für FlashX; das ist eine Anbieterangabe, kein EvoLink-Benchmark oder SLA. Messen Sie die Latenz bis zum ersten Token und die gesamte Anfragedauer separat.

Welche Ein- und Ausgaben unterstützt FlashX?

Z.ai nennt Text, Bilder, Videos und Dateien als Eingaben sowie Text als Ausgabe. Prüfen Sie die Formate Ihrer Route in der verlinkten API-Dokumentation. Video- oder Dateieingaben bedeuten nicht, dass die API direkt Videos oder Office-Dateien erzeugt.

Kann ich Reasoning deaktivieren?

Z.ai dokumentiert für FlashX ausschließlich thinking.type: enabled. Ein geringerer reasoning_effort schaltet Reasoning nicht aus. Z.ai empfiehlt thinking.clear_thinking: false innerhalb des thinking-Objekts; prüfen Sie die Routenunterstützung in der API-Dokumentation.

Wie kalkuliere ich Medien- und Cache-Eingaben?

Prüfen Sie Nutzung und Abrechnung repräsentativer Anfragen und wenden Sie die passenden Tarife aus dem Preisbereich an. Setzen Sie weder eine feste Token-Zahl pro Bild noch einen Cache-Treffer bei jedem wiederholten Prompt voraus.

Welches Kontextfenster bietet FlashX?

Z.ai dokumentiert 1 Mio. Kontext-Tokens und maximal 128K Ausgabe-Tokens. Prüfen Sie vor der Wahl eines Ausgabelimits die Spezifikationen und API-Dokumentation; Kontext und Ausgabe haben unterschiedliche Grenzen.

Kann GLM-5.3 als Fallback dienen?

Testen Sie es für kompatible reine Textaufgaben, die Ihre Abnahmekriterien nicht erfüllen. GLM-5.3 akzeptiert nicht dieselben multimodalen Eingaben. Leiten Sie Bild-, Video- oder Dateianfragen nicht unverändert weiter und definieren Sie zuerst Eingabeverarbeitung, Kosten und Wiederholungen.