endpoint 구성
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion.
더 저렴한 GLM-5.3 등급; 1M 컨텍스트, 항상 켜진 사고; OpenAI·Anthropic SDK로 텍스트 요청
# 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": "이 멀티 파일 저장소를 읽고 실패하는 통합 테스트를 찾은 뒤, 근본 원인 설명과 함께 패치를 제안하세요."
}
]
}'
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": "이 멀티 파일 저장소를 읽고 실패하는 통합 테스트를 찾은 뒤, 근본 원인 설명과 함께 패치를 제안하세요."}]
)
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: "이 멀티 파일 저장소를 읽고 실패하는 통합 테스트를 찾은 뒤, 근본 원인 설명과 함께 패치를 제안하세요." }]
});
사용 가능한 버전 10개
GLM-5.3-Flash는 Z.ai GLM-5.3 세대에서 비용이 더 낮은 모델로, 2026년 8월 26일 출시되었습니다. 전체 파라미터 320B 중 토큰당 18B가 활성화되는 Mixture-of-Experts 모델입니다. Z.ai는 희소 어텐션과 선형 어텐션을 결합한 최초의 오픈소스 프런티어 모델이라고 설명하며, GLM-5.3보다 어텐션 연산량이 약 3x 적고 KV 캐시가 4.4x 작다고 밝힙니다.
컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이고 출력은 최대 128K 토큰입니다. 사고는 항상 켜져 있습니다. Z.ai API는 enabled 사고 모드만 받으므로 모든 응답이 추론 단계로 시작합니다. Z.ai는 이 모델을 스크린샷 기반 사용자 인터페이스 코딩, 오피스 문서, 금융 리서치, 컴퓨터 사용 루프에 맞춰 설계했으며 함수 호출과 구조화된 출력을 지원합니다.
Z.ai의 모델은 이미지, 비디오, 파일도 읽습니다. RunAPI에서 glm-5.3-flash는 텍스트 입력만 받습니다. 같은 RunAPI API 키로 OpenAI 호환 Chat Completions 엔드포인트(/v1/chat/completions), Anthropic Messages 엔드포인트(/v1/messages), OpenAI Responses, Gemini generateContent를 모두 호출할 수 있습니다.
원하는 모델을 선택하고 몇 초 만에 생성해보세요.
| 제공자 | Z.ai |
| 모델 ID | glm-5.3-flash |
| 모달리티 | 텍스트 |
| 작업 유형 | Synchronous |
| API 엔드포인트 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/glm-5.3-flash:generateContent | |
| /v1beta/models/glm-5.3-flash:streamGenerateContent | |
| 청구 단위 | 1K 토큰 |
| 카탈로그 상태 | 운영 중 |
무료로 가입하고 대시보드에서 glm-5.3-flash용 API 키를 만드세요.
/v1/chat/completions로 glm-5.3-flash 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요.
엔드포인트에서 완료된 glm-5.3-flash 응답을 직접 읽으세요.
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: chat_completion.
1K 토큰 기준으로 측정되며 구독 없이 이용 가능합니다.
이 엔드포인트에 게시된 요청 매개변수가 없습니다.
LLM을 채팅과 추론에 사용합니다.
구현 작업을 생성하고 리뷰합니다.
모델을 backend 작업에 연결합니다.
GLM-5.3-Flash는 GLM-5.3 세대에서 더 작고 비용이 낮은 모델이며, 전체 320B에 활성 18B 파라미터를 가집니다. Z.ai에 따르면 희소 어텐션과 선형 어텐션을 섞은 구조 덕분에 GLM-5.3 대비 어텐션 연산량이 약 3x 줄어듭니다. 두 모델 모두 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 플래그십이 필요하면 glm-5.3을, 대량 처리나 비용에 민감한 작업에는 glm-5.3-flash를 고르세요.
아니요. Z.ai는 이 모델을 사고가 항상 켜진 상태로 제공하며, 사고 설정은 enabled만 받습니다. 추론 토큰도 출력에 포함되므로 max_tokens에 여유를 두세요.
아직은 안 됩니다. Z.ai의 모델은 이미지, 비디오, 파일을 읽지만 RunAPI는 glm-5.3-flash에 텍스트 입력만 받으며, 이미지 파트가 포함된 요청은 거부됩니다.
OpenAI SDK의 연결 주소를 https://runapi.ai/v1로 지정해 Chat Completions 또는 Responses를 쓰거나, Anthropic SDK로 Messages를 쓰고 model을 glm-5.3-flash로 지정하세요. RunAPI API 키 하나로 모든 프로토콜을 사용할 수 있습니다.
quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요.
네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다.
네. variant는 요청 매개변수입니다. model ID만 변경하면 되며 코드 변경, 재인증, 별도 청구 설정이 필요하지 않습니다. 모든 variant는 같은 API key와 요청 형식을 공유합니다.
streaming이 가능한 경우 RunAPI는 엔드투엔드로 전송합니다. LLM 모델은 token 단위 streaming을 지원하며 미디어 모델은 비동기 작업 polling 또는 webhook callback으로 결과를 전달합니다.
공개 GitHub repo에 issue를 열거나 [email protected]로 이메일을 보내세요. 특정 생성 결과를 조사할 수 있도록 task ID와 model ID를 포함하세요.
아니요. RunAPI API key만 있으면 이 variant와 카탈로그의 모든 모델에 접근할 수 있습니다. 원래 제공사의 계정은 필요하지 않습니다.