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GLM-5.3

glm-5.3

GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型,面向复杂软件工程和智能体任务。模型仅支持文本输入,支持 1M token 上下文窗口、最多 131072 个输出 token,并通过 OpenAI Chat Completions 兼容接口始终开启思考。

认证

authorization string 必填

所有 API 均使用 Bearer Token 鉴权

获取 API Key:

访问 API Key 管理页面 获取 API Key

用法:

将以下 Header 添加到请求中:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

接口与兼容性

POST https://cloud.vtrix.ai/llm/chat/completions

该接口返回 OpenAI Chat Completions 格式:顶层包含 choices 与 usage。它不是异步任务接口,因此响应中没有 status、output、资源 url、jobId、cost 或 discount 字段。

模型能力

GLM-5.3 仅支持文本输入,上下文窗口为 1M token,最大输出为 131072 个 token。模型始终开启思考:thinking.type 必须为 enabled,reasoning_effort 支持 low、high、max,默认值为 max。

参数

model string 必填

请求使用的模型 ID。

值: glm-5.3


messages array 必填

表示对话历史的消息对象数组。

role string 必填

消息角色。可选值: user、assistant、system、tool。

content string | array 必填

文本字符串,或仅包含文本项的 OpenAI 兼容内容数组。


thinking object

GLM-5.3 始终开启思考模式。thinking.type 必须为 enabled,不支持关闭思考。

type string

值: enabled。


reasoning_effort string

始终开启的思考模式的推理强度。默认值: max。

可选值: low、high、max。


max_tokens integer

单次完成生成的最大 token 数。范围: 1 - 131072。思考 token 也会占用该预算,因此启用思考模式时应留出足够的 max_tokens。


temperature number

采样温度。默认值: 1.0;范围: 0.0 - 1.0。


top_p number

核采样参数,可作为 temperature 的替代采样控制。默认值: 0.95;范围: 0.01 - 1.0。


stream boolean

是否以 Server-Sent Events (SSE) 方式增量返回。默认值: false。流式响应同样使用 OpenAI Chat Completions 的 chunk 格式,并以 data: [DONE] 结束。


tools array

模型可调用的工具列表,使用 OpenAI function tool 结构。

type string 必填

值: function。

function object 必填

函数定义。


tool_choice string | object

控制工具选择策略。可使用 auto、none、required,或指定某个 function 工具。


stop string | array

模型停止生成的一个或多个序列;最多 4 个字符串。


response_format object

输出格式约束。type 可为 text 或 json_object。

响应格式

id string

本次 Chat Completion 的请求 ID。


object string

固定为 chat.completion。


created integer

响应创建时间的 Unix 时间戳(秒)。


model string

实际处理本次请求的模型 ID。


choices array

一个或多个生成结果。

index integer

结果序号。

message object

助手消息。

role string

固定为 assistant。

content string | null

最终回答文本。

reasoning_content string(可选)

GLM-5.3 始终开启思考时生成的推理文本。

finish_reason string

生成结束原因,例如 stop、length 或 tool_calls。


usage object

本次请求的 token 使用统计。

prompt_tokens integer

输入 token 数。

completion_tokens integer

输出 token 数。

total_tokens integer

输入与输出 token 总数。

completion_tokens_details.reasoning_tokens integer(可选)

思考模式消耗的 token 数。