قیمت و API مدل GLM 5.3 (دسته‌ای) در ایران

z-ai/glm-5.3:batch

فراخوانی ابزاراستدلالخروجی JSON
ورودی · هر ۱M توکن
۱۵۵٬۷۹۹ تومان
خروجی · هر ۱M توکن
۶۹۲٬۴۳۹ تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
۱٬۱۰۳ تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. ورودی کش‌شده: ۳۴٬۶۲۲ تومان به‌ازای هر ۱M توکن.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ GLM 5.3 (دسته‌ای): 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:batch", 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:batch", 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:batch", 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:batch", 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:batch",
    "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 (دسته‌ای) برای چه کاری خوب است؟

GLM 5.3 (دسته‌ای) یکی از مدل‌های Z.ai (GLM) است و در یوتاپن با شناسهٔ «z-ai/glm-5.3:batch» صدا زده می‌شود. در هر فراخوانی تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن ورودی می‌پذیرد؛ برای متن فارسی این تقریباً ۲٬۶۲۱ صفحهٔ A4 است، پس چند فایل یا یک سند بلند را می‌شود یک‌جا داد. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «میان‌رده» است — ارزان‌تر از ۱۸۵ مدل و گران‌تر از ۲۰۰ 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.

برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفت‌وبرگشت با این مدل حدود ۱٬۱۰۳ تومان است (۱۵۵٬۷۹۹ تومان ورودی و ۶۹۲٬۴۳۹ تومان خروجی به‌ازای ۱M توکن). cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری متن ورودی با ۳۴٬۶۲۲ 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 Devstral 2 2512 است: GLM 5.3 (دسته‌ای) تقریباً هم‌قیمت 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 ۹۱ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی GLM 5.3 (دسته‌ای) جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۹۰۷ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۸۴۸٬۲۳۷ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۶۳٬۳۶۷ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

این شناسه با «z-ai/glm-5.3» اشتباه گرفته می‌شود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: «batch» در برابر نسخهٔ استاندارد. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه حدود ۷۰٪ گران‌تر از آن درمی‌آید (۱٬۱۰۳ در برابر ۶۶۲ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۱۳۱٬۰۷۲ در برابر ۹۴۳٬۷۱۸ توکن. در پارامترها آن یکی logprobs، parallel_tool_calls، top_logprobs را.

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، min_p، presence_penalty، reasoning_effort، repetition_penalty، top_k 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: چت‌بات محصول و دستیار داخلی، جایی که تعادل هزینه و کیفیت مهم است، 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 خروجی۵۱۱ تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی۱٬۰۳۹ تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی۳۲٬۵۴۵ تومان

نسخه‌های دیگر همین مدل

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

نسخهشناسهخروجی / ۱Mطول متن
استانداردz-ai/glm-5.3۴۸۴٬۷۰۷۱٬۰۴۸٬۵۷۶

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

تاریخچهٔ قیمت

تاریخورودی (تومان/۱M)خروجی (تومان/۱M)
۱ مهر ۱۴۰۵۱۵۵٬۷۹۹۶۹۲٬۴۳۹
۳۱ شهریور ۱۴۰۵۲۴۹٬۲۷۸۸۳۰٬۹۲۶
۱۷ شهریور ۱۴۰۵۲۴۲٬۳۵۴۷۶۱٬۶۸۳

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

سؤال‌های پرتکرار

چطور با GLM 5.3 (دسته‌ای) 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:batch» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت GLM 5.3 (دسته‌ای) به تومان چقدر است؟
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۵۵٬۷۹۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۶۹۲٬۴۳۹ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۱٬۱۰۳ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینه‌ای ندارد.
GLM 5.3 (دسته‌ای) چند توکن ورودی می‌گیرد؟
تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۷۸۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.
آیا GLM 5.3 (دسته‌ای) 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.