GLM 5.3 でコードの変更をレビュー
パッチ、周辺のコード、維持すべき動作を GLM 5.3 に渡してください。提案を採用する前に、具体的な不具合の発生条件とテストを挙げるよう依頼します。
GLM 5.3 のレビューを準備GLM 5.3 — 推論・コーディングと長文処理のガイド、SeedRouter 向けリクエスト準備の手順
GLM 5.3 のコードレビュー、長文読解、ツールを使うワークフローを確認できます。ここでリクエストを準備し、SeedRouter に移動して利用可否を確認・実行してください。
GLM 5.3 のサービス利用先は SeedRouter です。reAPI はガイドとリクエストエディターを提供します。モデルの利用、API キーの発行、課金は行いません。
GLM 5.3 プレイグラウンド
SeedRouter の3つの形式で GLM 5.3 のリクエストを準備できます。パラメーターをローカルで編集し、JSON を確認してから SeedRouter に進んでください。
POST /v1/chat/completions · SeedRouter
GLM 5.3 のリクエスト
リクエストのプレビューのみです。入れ子の設定は JSON で編集してください。追加フィールドもリクエストに保持されます。
{
"model": "glm-5.3",
"do_sample": true,
"stream": false,
"thinking": {
"type": "enabled",
"clear_thinking": true
},
"reasoning_effort": "max",
"temperature": 1,
"top_p": 0.95,
"tool_stream": false,
"tool_choice": "auto",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Review a proposed checkout retry policy. Identify where duplicate charges could occur, explain the tradeoffs, and suggest three tests before release."
}
]
}SeedRouter で GLM 5.3 を実行
JSON をコピーして SeedRouter を開き、GLM 5.3 が利用可能になったら同じ形式のエディターに貼り付けてください。reAPI はこのモデルの送信処理や課金を行いません。
このリンクは SeedRouter の GLM 5.3 ページを開きます。送信前に、利用可否と最新のサービス条件をそこで確認してください。
GLM 5.3 とは？
GLM 5.3 は、複雑なソフトウェア開発やエージェントのタスクに向けた Z.ai のテキスト推論モデルで、公式表記は GLM-5.3 です。Z.ai は、100万トークンのコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力を公表しており、推論は常に有効です。このページでは、タスクの選定、GLM 5.2 からの変更点の理解、SeedRouter 向けのリクエスト準備を支援します。reAPI のエンドポイントは提供しません。
このモデルで作れるもの
このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。
GLM 5.3 で長い文書を横断して読む
仕様書、契約書、調査メモをテキストとして渡し、GLM 5.3 で読み解きます。要件同士の関係、矛盾する箇所、回答の根拠となる抜粋を示すよう依頼してください。
GLM 5.3 でツールのワークフローを計画
デプロイ失敗の原因を探す場合などは、関数の説明と明確な終了条件を GLM 5.3 に渡して準備します。要求された関数の実行と結果の返却は、アプリケーションが行います。
ワークフローに合わせて GLM 5.3 を準備
すべてのリクエストで推論
GLM 5.3 の推論の強度は low、high、max から選べます。公表されているデフォルトは max です。low は指定する推論の強度を下げますが、推論を無効にはしません。
3つのリクエスト形式
SeedRouter の各仕様に沿って、Chat Completions、Responses、Messages のリクエストを準備できます。フィールドと会話の構造は、形式ごとに異なります。
リクエスト全体をそのまま保持
ページを離れる前に、JSON リクエスト全体を確認してコピーできます。JSON モードで追加したフィールドもエディターに保持されます。
3ステップで GLM 5.3 のリクエストを準備
- step 01
リクエスト形式を選択
プレイグラウンドで Chat Completions、Responses、Messages のいずれかを選びます。初期プロンプトはコードレビューの例で、自分のテキストに置き換えられます。公表されているデフォルト値は入力済みです。Messages の出力上限は、編集可能な例示値です。
開く - step 02
リクエストを確認
各フィールドを編集するか、JSON モードでリクエスト全体を編集します。会話の内容と関数定義は、各形式で求められる構造にしてください。準備ができたら、クライアントに必要な追加フィールドも含めてリクエストをコピーします。
開く - step 03
SeedRouter で続行
SeedRouter の GLM 5.3 ページを開き、自分のアカウントで利用できるか確認します。同じリクエスト形式を選び、エディターに JSON を貼り付けてください。送信、結果の受け取り、課金は SeedRouter 側で行われます。このページから自動的に実行されることはありません。
開く
機能
GLM 5.3 のテキスト入力
コード、質問、文書をテキストとして渡します。フラッグシップの GLM 5.3 はテキスト専用と公表されています。他の GLM 派生モデルが受け付ける画像や動画を、このモデルも入力できるとは限りません。
GLM 5.3 の長いコンテキスト
Z.ai は 1M のコンテキストと最大 128K の出力を公表しています。関連する原文を選んで渡し、具体的な根拠を示すよう依頼すると、回答を元の資料と照合できます。
GLM 5.3 の推論の強度
公表されている強度は low、high、max です。GLM 5.3 は常に思考が有効なため、思考を無効にする古いリクエストは、移行前に見直す必要があります。
GLM 5.3 の関数呼び出し
アプリケーションが実行できる関数を定義し、モデルが返すツール呼び出し要求を確認します。関数呼び出しはモデルのインターフェースを表すもので、アプリケーションのツールが自動で動くという意味ではありません。
GLM 5.3 のストリーミング
逐次レスポンスを受け取るストリーミングが仕様に記載されています。推論、回答テキスト、ツール呼び出しイベントが分かれている場合も含め、選んだプロトコルの結果構造を確認してください。
GLM 5.3 の構造化テキスト
Chat リクエストでは、テキストまたは JSON オブジェクト形式で出力できます。必要な構造を明確に指定し、アプリケーションで検証してください。JSON モードだけで、JSON Schema への厳密な準拠が保証されるわけではありません。
よくある質問
このモデルに関するよくある質問。
いいえ。この GLM 5.3 ページで提供するのは、情報とローカルのリクエストエディターです。
GLM 5.3 と GLM 5.2 の比較
リクエストを移行する前に、公表されている変更点を比較してください。GLM 5.3 は単にコンテキストが拡大したモデルではありません。両モデルの公表容量は同じですが、思考の制御方法が異なります。
比較のポイント
GLM 5.3
GLM 5.2
モデルの系統
同じベースモデルで事後学習を更新
比較対象となる従来のベースモデル
入力と出力
テキスト入力・テキスト出力
テキスト入力・テキスト出力
コンテキスト容量
1M トークン（Z.ai 公表）
1M トークン（Z.ai 公表）
最大出力
128K トークン
128K トークン
思考の制御
常に有効
無効化が可能
推論の強度
low / high / max（デフォルトは max）
従来の別名は異なる強度に対応
2026年10月29日に確認した Z.ai のドキュメントに基づきます。モデル仕様の比較であり、実測性能や reAPI でのサービス提供状況を示すものではありません。GLM 5.3 の利用先は SeedRouter です。
SeedRouter
GLM 5.3 のリクエストを SeedRouter へ
ここでプロンプトを準備し、JSON をコピーして保存したうえで、SeedRouter で GLM 5.3 の利用可否を確認してください。アカウント設定、モデルの実行、実際の利用は SeedRouter 側で行います。