Z.ai の GLM-5.3 Flash(GLM 5.3 Flash / Zhipu GLM-5.3 Flash とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に画像入力、長文ドキュメント分析、複数ステップのエージェントを試せます。
5.3 世代でネイティブにマルチモーダル対応するモデルです。テキスト・画像・動画・ファイルを入力でき、価格は GLM-5.3 の約 9 分の 1。コンテキストは同じ 100 万トークンで、思考は常時オン、ツール呼び出しとプロンプトキャッシュにも対応します。
GLM-5.3 Flash
Z.ai のマルチモーダル大量処理モデル
glm-5.3-flash大量の分類・情報抽出、スクリーンショットや文書の理解、動画・ファイルの分析、そして単価がルーティングを左右する定型的なエージェント処理。
すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。
統合前に GLM-5.3 Flash の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。
最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。
手早いテスト向け
日常的な開発向け
本番評価向け
5.3 世代の大量処理向け階層を EvoLink の統合 API で。テキスト・画像・動画・ファイルを入力でき、価格は GLM-5.3 の約 9 分の 1。コンテキストは同じ 100 万トークンで、思考は常時オン、ツール呼び出しとプロンプトキャッシュにも対応します。
GLM-5.3 Flash は EvoLink ではモデル ID glm-5.3-flash として Chat Completions · Responses · Anthropic Messages で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。1M のコンテキストウィンドウと最大 131K トークンの出力に加えて画像入力、長文ドキュメント分析、複数ステップのエージェントを備えています。
数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。
Flash は 5.3 世代のプラットフォーム特性をそのまま保ち、価格と入力モダリティだけを変えています。この組み合わせが、Flash を「代替手段」ではなく「既定値」にしています。
1 つのメッセージに指示、複数の画像、ファイルをまとめて載せられるので、同じ判断に属する材料をパイプラインに分散させず 1 回の呼び出しに収められます。
Flash は短コンテキストモデルではありません。100 万の全ウィンドウが単一料金で使え、長コンテキストの段階価格もありません。この価格帯で大量の文書処理が現実的になるのはそのためです。
安定したシステムプロンプトとツール定義は、長いループ全体でキャッシュ読み取り料金で課金されます。もともと安価なモデルでは、これが 1 ステップ追加の限界コストをほぼゼロに近づけます。
Flash は大量処理を前提とした価格設定なので、問題は「予算が足りるか」ではなく「精度基準を満たすか」です。まず Flash で処理し、失敗したものだけを上位に回せば、フラッグシップとの価格差が味方になります。
チケットの振り分け、タグ付け、構造化抽出、コンテンツの仕分け——全件やり直すコストが、やり直しを避けるための開発工数より安く済む価格帯です。バッチサイズが制約でなくなります。
UI のスクリーンショット、スキャン画像、図表を image_url ブロックとして送り、構造化された出力を受け取れます。これは GLM-5.3 にはまったくない能力です。フラッグシップはテキスト専用です。
動画とファイルの入力は別パイプラインではなくネイティブに受け付けられるため、1 回のリクエストで混在した材料を扱えます。「まず文字起こし、次に推論」と分割する必要がありません。
ツールの返り値の要約、分岐の判断、出力の整形——呼び出し量の大半を占めるが難易度は高くないステップです。フラッグシップは、推論の深さが本当に結果を左右するステップのために取っておきましょう。
Flash は「ウィンドウの小さい簡易版 5.3」ではありません。コンテキスト、プロトコル、キャッシュはまったく同じです。異なるのは 2 点で、そのうち 1 点は自分で計測する価値があります。
テキスト・画像・動画・ファイルはすべて標準の messages 構造を通ります。画像は image_url ブロックとして、公開 URL（公式推奨）または Base64 データ URL で、1 枚につき 1 ブロックずつ渡します。
入力も出力も GLM-5.3 料金の約 9 分の 1 で、キャッシュ読み取りはさらに安価です。この差は請求額だけでなく、ワークロードの設計そのものを変えるほどの大きさです。
ここでも思考は常時オンで、thinking.type: "disabled" は拒否されます。Z.ai は Flash について追加で clear_thinking: false を推奨しており、このパラメータはそのまま透過されます。
画像と動画は prompt_tokens に計上され入力料金で課金されますが、上流は画像 1 枚あたりのトークン換算式を公開していません。代表的なサンプルを実行し、返ってきた usage を読んで、推定値ではなく実測値でバッチ規模を決めてください。
プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から GLM-5.3 Flash を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。
向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン
OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。
向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析
タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で GLM-5.3 Flash を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。
この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。
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-flash",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You extract structured data. Answer in JSON only." },
{ "role": "user", "content": [
{ "type": "text", "text": "List every line item on this receipt as JSON." },
{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/receipt.jpg" } }
] }
],
"max_tokens": 1024,
"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.API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。
Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。
プロンプトのトークンが GLM-5.3 Flash のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。
バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。
再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。
このうち 2 つは正しさの確認、2 つはコストの確認です。メディアトークンの確認は最も多くのチームが省略し、後で大量バッチで後悔する項目です。
Chat Completions と Anthropic Messages で同じ ID が使え、上流の名称と完全に一致します。
5.3 世代全体がこれを拒否します。最も安く速い経路には thinking.type: "enabled" と reasoning_effort: "low" を使ってください。
代表的な画像や動画を送り、レスポンスの prompt_tokens を読んで 1 件あたりのコストを自分で算出してから、バッチサイズを決めてください。
何を Flash の失敗とみなし、失敗時に何を起こすかを事前に定義します。規則がないチームは、何もエスカレーションせず誤りをそのまま出すか、すべてエスカレーションして価格優位を失うかのどちらかになります。
キャッシュに当たった入力は専用の低料金で課金されるため、安定したシステムプロンプトやツール定義は長いエージェントループでも安価なままです。上流がキャッシュ作成トークンを返さないため、キャッシュ書き込みの料金はありません。
画像は messages[].content[] 内の image_url ブロックとして送信し、URL には公開アドレス（推奨）または Base64 データ URL を指定します。複数枚の場合は 1 枚につき 1 ブロックです。メディアは prompt_tokens に計上され入力料金で課金されるため、大量バッチを組む前に代表的なサンプルで実測してください。
有益な比較は「Flash 対ベンチマーク」ではなく「自分のタスクにおける Flash 対 GLM-5.3」です。10 回中 9 回で Flash がフラッグシップと並ぶなら、両方を使って 10 回目だけをエスカレーションするほうが、10 回すべてをフラッグシップに送るよりはるかに安く済みます。
精度差は仮定するのではなく値段を付けてください。コストが 9 分の 1 のモデルは、大半のケースで正しくありさえすれば、「まず実行、次にエスカレーション」がすべてをフラッグシップに送る方式に勝ちます。ただし「大半のケース」は、ベンチマークから引き継ぐものではなく、自分のワークロードで測るべき数字です。
Flash は 5.3 世代の大量処理向けの階層です。まず自分の精度基準を満たすかを確認してください。満たすのであれば、フラッグシップとの価格差は定型作業のルーティング方針を変えるのに十分です。
| モデル | GLM-5.3 Flash | GLM-5.3 | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|---|
| 入力 / 出力 | $0.15 / $0.5 | $1.4 / $4.4 | $0.442 / $1.324 |
| コンテキスト | 1M | 1M | 1M |
| キャッシュ | キャッシュ読み取り | キャッシュ読み取り | キャッシュ読み取り |
| 最適な用途 | 大量の分類・情報抽出、スクリーンショットや文書の理解、動画・ファイルの分析、そして単価がルーティングを左右する定型的なエージェント処理。 | 5.3 のフラッグシップ。テキスト専用で価格は約 9 倍ですが、難しい推論で Flash が精度基準に届かないときの適切なエスカレーション先です。 | DeepSeek の大量処理向けモデル。100 万コンテキストでキャッシュ読み取り価格が非常に安く、大量テキスト処理では最も直接的なコスト比較対象です。 |
同じ API キーと残高のまま、統合を変えずにティアを切り替えられます。
はい。GLM-5.3 Flash は本番モデルとして提供され、Chat Completions と Anthropic Messages の両方で利用できます。
両エンドポイントとも glm-5.3-flash です。EvoLink のモデル名は上流の名称と完全に一致します。
テキスト、画像、動画、ファイルです。テキスト専用の GLM-5.3 との最大の違いがここにあります。
messages[].content[] に image_url ブロックを置き、url には公開アドレス（公式推奨）または Base64 データ URL を指定します。複数枚の場合は画像ごとに image_url ブロックを追加してください。
メディアは prompt_tokens に計上され、入力料金で課金されます。メディア専用の SKU はありません。上流は画像のトークン換算式を公開していないため、大量バッチを組む前に代表的なサンプルを実行し、返ってくる usage を確認してください。
できません。5.3 世代は全体が常に思考し、thinking.type: "disabled" を拒否します。最も安く速い経路が必要な場合は thinking.type: "enabled" と reasoning_effort: "low" を使ってください。
ターン間で以前の思考内容を消すかどうかを制御します。Z.ai は Flash について clear_thinking: false を推奨しています。このパラメータはそのまま透過され、EvoLink は書き換えません。
入力・出力とも約 9 分の 1 です。この差は通常、「まず Flash で処理し、受け入れ基準を満たさなかったリクエストだけを上位モデルに回す」という運用を正当化できるほど大きなものです。
キャッシュ読み取りには専用料金があり、新規入力の約 5 分の 1 です。上流がキャッシュ作成トークンを返さないため、書き込み料金はありません。継続してヒットさせるにはプロンプトのプレフィックスをバイト単位で安定させてください。
コンテキストは 1,000,000 トークン、出力は最大 131,072 トークンで、ウィンドウ全域が一律料金です。長コンテキストの段階価格はありません。
適しています。そのための価格設定です。分類、抽出、定型的なエージェント処理、文書やスクリーンショットの理解が自然な用途です。より深い推論が結果を明確に変える場合にだけ GLM-5.3 へエスカレーションしてください。
初回成功率、採用された成果物、リトライ回数、出力に占める推論トークンの割合、キャッシュヒット率、リクエストあたりのメディアトークン量、採用可能な結果までの所要時間、そして GLM-5.3 へのエスカレーション率です。
