Endpoint カバレッジ
1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/glm-5.3-flash:generateContent
POST /v1beta/models/glm-5.3-flash:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "この複数ファイルのリポジトリを読み、失敗している統合テストを見つけ、根本原因の説明付きでパッチを提案してください。"
}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "この複数ファイルのリポジトリを読み、失敗している統合テストを見つけ、根本原因の説明付きでパッチを提案してください。"}]
)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.3-flash",
messages: [{ role: "user", content: "この複数ファイルのリポジトリを読み、失敗している統合テストを見つけ、根本原因の説明付きでパッチを提案してください。" }]
});10 個のバージョンを利用可能
概要
GLM-5.3-Flashが得意とする用途
GLM-5.3-Flashは、Z.aiのGLM-5.3世代における低コストのモデルで、2026年8月26日にリリースされました。総パラメータ数320B、トークンあたりのアクティブ数18BのMixture-of-Expertsモデルです。Z.aiは、スパースアテンションとリニアアテンションを組み合わせた初のオープンソースのフロンティアモデルと説明しており、GLM-5.3と比べてアテンションの計算量が約3x少なく、KVキャッシュが4.4x小さいと報告しています。
コンテキストウィンドウは1Mトークン、出力は最大128Kトークンです。思考は常時オンです。Z.aiのAPIは有効な思考モードのみを受け付けるため、すべての応答は推論ステップから始まります。Z.aiは、スクリーンショットからのUI実装、オフィス文書、金融リサーチ、コンピュータ操作ループ向けのモデルとして位置づけており、関数呼び出しと構造化出力もサポートしています。
Z.aiのモデルは画像、動画、ファイルも読み取れます。RunAPIでは、glm-5.3-flashが受け付ける入力はテキストのみです。OpenAI互換のChat Completionsエンドポイント（/v1/chat/completions）、AnthropicのMessagesエンドポイント（/v1/messages）、OpenAI Responses、Gemini generateContentのいずれからでも、同じRunAPIのAPIキーで呼び出せます。
モデルID
glm-5.3-flash
リリース日
2026年8月26日
アーキテクチャ
MoE、総320B / アクティブ18B
コンテキストウィンドウ
1Mトークン
最大出力
128Kトークン
思考
常時オン
RunAPIでのエンドポイント
OpenAI Chat CompletionsとAnthropic Messages（テキスト入力）
プレイグラウンド
GLM-5.3-Flash を試す
モデルを選んで、数秒で生成できます。
仕様
仕様
| プロバイダー | Z.ai |
| モデル ID | glm-5.3-flash |
| モダリティ | テキスト |
| タスク種別 | Synchronous |
| API エンドポイント | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/glm-5.3-flash:generateContent | |
| /v1beta/models/glm-5.3-flash:streamGenerateContent | |
| 請求単位 | 1,000 トークン |
| カタログ状態 | 稼働中 |
使い方
このモデルを3ステップで使う
-
キーを取得
無料で登録し、ダッシュボードから glm-5.3-flash 用の API キーを作成します。
-
リクエストを送信
/v1/chat/completions に glm-5.3-flash のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。
-
結果を取得
エンドポイントから完了した glm-5.3-flash のレスポンスを直接読み取ります。
このモデルが提供する機能
従量課金
1,000 トークン に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。
GLM-5.3-Flash 料金
エンドポイント
料金
chat_completion
入力:
$0.12 / 100万トークン
出力:
$0.40 / 100万トークン
- キャッシュ読み取り: $0.03 / 100万トークン
- キャッシュ書き込み（5分）: 無料 / 100万トークン
- キャッシュ書き込み（1時間）: 無料 / 100万トークン
API リファレンス
エンドポイント仕様
- エンドポイント
- POST /v1/chat/completions
- モデル ID
- glm-5.3-flash
- タスクタイプ
- chat_completion
リクエストパラメータ
このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。
ユースケース
Chat
LLM をチャットや推論に利用します。
コード
実装作業の生成とレビューに使います。
自動化
モデルを backend タスクに接続します。
利用状況
開発者に信頼されています
1
API コール数 / 日
100.0%
成功率
7.6s
平均生成時間
このモデルの確認済み顧客フィードバックはまだありません。
関連
FAQ
GLM-5.3-Flash に関するよくある質問
GLM-5.3-FlashとGLM-5.3はどう違いますか？
GLM-5.3-Flashは、GLM-5.3世代の小型で低コストなモデルで、総パラメータ数は320B、アクティブは18Bです。Z.aiによると、スパースとリニアを組み合わせたハイブリッドアテンションにより、アテンションの計算量はGLM-5.3と比べて約3x削減されています。コンテキストウィンドウはどちらも1Mトークンです。フラッグシップにはglm-5.3、大量処理やコストを重視する用途にはglm-5.3-flashを選んでください。
GLM-5.3-Flashで思考をオフにできますか？
できません。Z.aiは思考を常時オンにして提供しており、思考の設定はenabledのみを受け付けます。推論トークンは出力に含まれるため、max_tokensに余裕を持たせてください。
RunAPIのglm-5.3-flashに画像を送れますか？
まだ送れません。Z.aiのモデルは画像、動画、ファイルを読み取れますが、RunAPIがglm-5.3-flashで受け付ける入力はテキストのみで、画像パートを含むリクエストは拒否されます。
glm-5.3-flashはどのSDKから呼び出せますか？
Chat CompletionsまたはResponsesではOpenAI SDKの接続先をhttps://runapi.ai/v1にし、MessagesではAnthropic SDKを使って、modelをglm-5.3-flashに設定してください。RunAPIのAPIキー1つで、すべてのプロトコルを利用できます。
glm-5.3-flash はどう選択しますか？
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
料金は従量課金ですか？
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。
後から variant を切り替えられますか？
はい。variant はリクエストのパラメーターです。model ID を変更するだけで切り替えられ、コード変更、再認証、別の請求設定は不要です。全 variant が同じ API key とリクエスト形式を共有します。
streaming に対応していますか？
streaming が利用可能な場合、RunAPI はエンドツーエンドで配信します。LLM モデルは token 単位の streaming に対応し、メディアモデルは非同期タスクの polling または webhook callback で結果を届けます。
品質の問題はどこに報告できますか？
公開 GitHub repo に issue を作成するか、[email protected] にメールしてください。該当する生成を調査できるよう task ID と model ID を添えてください。
別のプロバイダーアカウントが必要ですか？
いいえ。RunAPI API key だけでこの variant とカタログ内の全モデルを利用できます。提供元のアカウントは不要です。