GLM-5.3 FlashX は、対話型コーディングやエージェント処理に向けた、速度重視の Z.ai マルチモーダルモデルです。Flash とのトークンコストを比較し、EvoLink の統一 API から導入できます。
GLM-5.3 FlashX は、対話型コーディングやエージェント処理に向けた、速度重視の Z.ai マルチモーダルモデルです。Flash とのトークンコストを比較し、EvoLink の統一 API から導入できます。
GLM-5.3 FlashX
速度を重視した Z.ai のマルチモーダルモデル
glm-5.3-flashx対話型コーディングエージェント、スクリーンショット分析、文書処理
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 FlashX 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
モデルの出力待ちがコーディングやエージェント処理を遅らせる場合に、FlashX を評価してください。Flash のトークン単価はより低いため、実際のタスクで短縮できる時間が価格差に見合うかを測定します。
GLM-5.3 FlashX は EvoLink ではモデル ID glm-5.3-flashx 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。
速度だけでなく、必要な入力、タスクの品質、利用可能な結果を得るためのコストを比較します。
Z.ai は FlashX を高速推論向けと位置付けています。Flash より高品質である証拠や、EvoLink のレイテンシ保証ではありません。同じプロンプト、推論設定、出力上限で比較してください。
Z.ai はテキスト・画像・動画・ファイル入力と 100 万トークンのコンテキストを文書化しています。使用可能なリクエスト形式は API ドキュメントで確認してください。モデルの出力はテキストで、ファイル作成や操作はエージェントのツールが担います。
EvoLink でモデルのコストを比較し、統一 API ゲートウェイに接続先をまとめられます。低コストで品質要件を満たすタスクは Flash に任せ、応答時間が重要な場合に FlashX を評価してください。
人や別のツールが、モデルの次の応答を待っているタスクから始めてください。
同じエージェントループで実装、デバッグ、ツール結果の解釈を評価します。トークン生成速度だけでなく、ツール実行や再試行を含め、動作する成果物が得られるまでの時間を測定してください。
画面のスクリーンショットを使い、コード変更の根拠や表示不具合を説明させます。結果が参照画像と一致するか、選択した API ルートが画像形式を受け付けるかを確認してください。
文字と視覚情報を含む文書で、情報抽出や追加質問を評価します。待ち時間を許容できるオフライン分類や一括処理では、まず低価格の Flash と比較してください。
以下の現在の料金を比較してください。FlashX は速度重視、Flash はトークン単価が低い選択肢です。変更前にタスク成功率と完了までの時間を測定します。
| モデル | GLM-5.3 FlashX | GLM-5.3 | GLM-5.3 Flash |
|---|---|---|---|
| 入力 / 出力 | $0.371 / $1.25 | $1.4 / $4.4 | $0.15 / $0.5 |
| 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 | 対話型コーディングエージェント、スクリーンショット分析、文書処理 | 難しい推論タスクでは、テキスト専用のフラッグシップを評価できます。マルチモーダルリクエストをテキスト専用モデルへそのまま転送することはできません。 | オフライン処理やコスト重視のタスク向けの低価格なマルチモーダルモデルです。応答待ちが問題になる場合に FlashX と比較し、精度向上は前提にしないでください。 |
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 FlashX 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 FlashX 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-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.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 FlashX 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。
同じモデル ID に対応する本ページの料金と計算ツールを使ってください。代表的なリクエストで返される使用量と請求を確認します。プロンプトの繰り返しだけでは、キャッシュにヒットした証拠になりません。
最初のトークンまでの時間、出力速度、タスク全体の時間、再試行、採用できる結果あたりのコストを別々に記録してください。提供元の毎秒トークン数には、アプリケーションのすべての処理は含まれません。
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。
FlashX は GLM-5.3 Flash ファミリーの中で速度を重視した Z.ai の選択肢です。対話型コーディングやマルチモーダルエージェント向けですが、トークン単価が高いことは回答品質が高い証拠ではありません。
モデル ID は glm-5.3-flashx です。各エンドポイントのリクエスト形式と対応パラメーターは、本ページからリンクしている API ドキュメントで確認してください。
料金欄に、このモデルの入力・出力・キャッシュ読み取り単価を表示しています。トークンの構成を計算ツールで見積もり、実際の使用量と請求を確認してください。他社の料金やキャンペーンは適用しないでください。
応答時間が対話型処理の制約になる場合に FlashX を評価してください。Flash はトークン単価が低く、オフラインの一括処理に適する場合があります。同じ設定で成功率、総時間、再試行、費用を比較します。
本ページは速度を保証しません。Z.ai は FlashX の速度を 200 tokens/s としていますが、これは提供元の発表であり、EvoLink の実測や SLA ではありません。最初のトークンまでの待ち時間とリクエスト全体の時間は分けて測定してください。
Z.ai は入力としてテキスト・画像・動画・ファイル、出力としてテキストを挙げています。ルートごとの形式はリンク先の API ドキュメントで確認してください。動画やファイルを入力できても、API が動画や Office ファイルを直接生成するわけではありません。
Z.ai の文書では FlashX の thinking.type は enabled のみです。reasoning_effort を下げても推論は無効になりません。Z.ai は thinking オブジェクト内で clear_thinking: false を設定することを推奨しています（完全なパスは thinking.clear_thinking）。ルートの対応は API ドキュメントで確認してください。
代表的なリクエストの使用量と請求を確認し、料金欄の対応単価を適用してください。画像ごとのトークン数が固定であることや、繰り返すすべてのプロンプトがキャッシュにヒットすることは前提にしないでください。
Z.ai は 100 万トークンのコンテキストと最大 128K トークンの出力を文書化しています。出力上限を選ぶ前に仕様と API ドキュメントを確認してください。入力コンテキストと出力にはそれぞれ別の上限があります。
品質基準を満たさない、互換性のあるテキスト専用タスクで評価できます。GLM-5.3 は同じマルチモーダル入力を受け付けないため、画像・動画・ファイルのリクエストをそのまま転送しないでください。入力処理、費用、再試行の方針を先に決めてください。
