قیمت و API مدل GLM 5.3 در ایران

z-ai/glm-5.3

فراخوانی ابزاراستدلالخروجی JSON
ورودی · هر ۱M توکن
۲۴٬۲۰۱ تومان
خروجی · هر ۱M توکن
۴۸۴٬۷۰۷ تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
۶۶۲ تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. ورودی کش‌شده: ۲۳٬۸۵۵ تومان به‌ازای هر ۱M توکن.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ GLM 5.3: فراخوانی ابزار (tool calling)

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "check_stock",
        "description": "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"sku": {"type": "string"}},
            "required": ["sku"],
        },
    },
}]

messages = [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}]
first = client.chat.completions.create(model="z-ai/glm-5.3", messages=messages, tools=tools)
call = first.choices[0].message.tool_calls[0]

# you run the function yourself — the model never touches the database
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"sku": args["sku"], "qty": 7}

messages += [first.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)}]
final = client.chat.completions.create(model="z-ai/glm-5.3", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });

const tools = [{
  type: "function",
  function: {
    name: "check_stock",
    description: "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
    parameters: { type: "object", properties: { sku: { type: "string" } }, required: ["sku"] },
  },
}];

const messages = [{ role: "user", content: "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده" }];
const first = await client.chat.completions.create({ model: "z-ai/glm-5.3", messages, tools });
const call = first.choices[0].message.tool_calls[0];

const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const result = { sku: args.sku, qty: 7 };

messages.push(first.choices[0].message, { role: "tool", tool_call_id: call.id, content: JSON.stringify(result) });
const final = await client.chat.completions.create({ model: "z-ai/glm-5.3", messages, tools });
console.log(final.choices[0].message.content);
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-5.3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "check_stock",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"sku": {"type": "string"}}, "required": ["sku"]}
      }
    }]
  }'

GLM 5.3 برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ GLM 5.3 در API ما «z-ai/glm-5.3» است و تأمین‌کنندهٔ آن Z.ai (GLM) است. حداکثر طول متن (context) ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن است؛ حدود ۷۸۶ هزار کلمهٔ فارسی جا می‌شود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۹۴۳٬۷۱۸ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزان‌تر از ۲۲۱ مدل و گران‌تر از ۱۷۴ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

قابلیت‌هایی که در همین شناسه فعال است: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۴٬۲۰۱ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۸۴٬۷۰۷ تومان است؛ خروجی ۲۰ برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری متن ورودی با ۲۳٬۸۵۵ تومان / ۱M حساب می‌شوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینه‌ای ندارد.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Aion-3.0-Mini است: GLM 5.3 حدود ۲۹٪ ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش بیشتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۱۵۱ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی GLM 5.3 جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۵۱۱ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۵۰۸٬۹۰۸ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲۵٬۳۷۶ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

این شناسه با «z-ai/glm-5.3:batch» اشتباه گرفته می‌شود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: بدون پسوند (نسخهٔ استاندارد) در برابر «batch». روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه حدود ۴۱٪ ارزان‌تر از آن درمی‌آید (۶۶۲ در برابر ۱٬۱۰۳ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۹۴۳٬۷۱۸ در برابر ۱۳۱٬۰۷۲ توکن. در پارامترها این مدل logprobs، parallel_tool_calls، top_logprobs را دارد.

Z.ai (GLM) در کاتالوگ ما ۲۱ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان GLM Flash (آخرین نسخه) با ۵۴ تومان و گران‌ترین GLM 5.3 Prime با ۵٬۲۲۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، logprobs، min_p، parallel_tool_calls، presence_penalty، reasoning_effort را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر طول متن نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر DeepSeek V4 Flash 0423 با ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن است.

بهترین جای استفاده‌اش: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کارتوکنهزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی۲۳۰ تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی۳۸۸ تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی۱۲٬۵۹۸ تومان

نسخه‌های دیگر همین مدل

هستهٔ مدل یکی است؛ هر نسخه شرایط اجرا و قیمت خودش را دارد. نسخهٔ فعلی: استاندارد.

نسخهشناسهخروجی / ۱Mطول متن
دسته‌ایz-ai/glm-5.3:batch۶۹۲٬۴۳۹۱٬۰۴۸٬۵۷۶

شناسهٔ هر نسخه را عیناً در فیلد model بگذار؛ نیازی به تغییر کد دیگری نیست.

تاریخچهٔ قیمت

تاریخورودی (تومان/۱M)خروجی (تومان/۱M)
۱۳ آبان ۱۴۰۵۲۴٬۲۰۱۴۸۴٬۷۰۷
۱۳ آبان ۱۴۰۵۲۷٬۶۹۸۱٬۲۴۶٬۳۹۰
۹ آبان ۱۴۰۵۲۴٬۲۰۱۴۸۴٬۷۰۷
۹ آبان ۱۴۰۵۲۷٬۶۹۸۱٬۱۰۲٬۳۶۲
۵ آبان ۱۴۰۵۲۴٬۲۰۱۴۸۴٬۷۰۷
۵ آبان ۱۴۰۵۲۶٬۶۲۴۴۸۴٬۷۰۷
۵ آبان ۱۴۰۵۲۴٬۲۰۱۴۸۴٬۷۰۷
۵ آبان ۱۴۰۵۲۶٬۶۲۴۴۸۴٬۷۰۷
۴ آبان ۱۴۰۵۲۴٬۲۰۱۴۸۴٬۷۰۷
۳ آبان ۱۴۰۵۲۷٬۳۵۱۴۸۴٬۷۰۷
۳ آبان ۱۴۰۵۲۵٬۶۲۰۴۸۴٬۷۰۷
۳ آبان ۱۴۰۵۲۷٬۳۵۱۴۸۴٬۷۰۷

هر تغییر قیمت این مدل ثبت می‌شود؛ ستون تومان با قیمت امروز محاسبه شده است.

سؤال‌های پرتکرار

چطور با GLM 5.3 در ایران کار کنم؟
در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «z-ai/glm-5.3» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت GLM 5.3 به تومان چقدر است؟
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۴٬۲۰۱ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۸۴٬۷۰۷ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۶۶۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینه‌ای ندارد.
GLM 5.3 چند توکن ورودی می‌گیرد؟
تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۷۸۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۹۴۳٬۷۱۸ توکن است.
آیا GLM 5.3 استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟
استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.