คู่มือ GLM-5.3 API 2026: บริบท 1M และราคา 8x

GLM-5.3 เปิดตัวเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2026 และพร้อมใช้งานบนเกตเวย์นี้ด้วยรหัสโมเดล glm-5.3 พร้อมหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น การคิดค่าบริการเท่ากับ GLM-5.2 คือใช้อัตราเดียว 8x ประมาณ CNY 3.2 ต่อล้านโทเค็น เกตเวย์นี้ไม่ได้กำหนดอัตรา 37.5x สำหรับ GLM-5.3

Z.ai ระบุว่า GLM-5.3 ใช้โมเดลพื้นฐานเดียวกับ GLM-5.2 และได้ประสิทธิภาพเพิ่มจาก post-training ที่เน้นการเขียนโค้ดซับซ้อน agent ระยะยาว และความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่ บทความนี้แยก คำกล่าวอ้างและ benchmark ทางการของ Z.ai ออกจาก ข้อมูลเส้นทางและราคาของเกตเวย์นี้ คะแนนที่เผยแพร่ไม่ใช่การทดสอบอิสระของเว็บไซต์นี้

ทดสอบด้วยคำขอขนาดเล็กก่อน: ตรวจสอบ ราคาโมเดล แบบเรียลไทม์ หรือเริ่มจาก หน้าซื้อ API ความพร้อมใช้งาน น้ำหนักผลลัพธ์ และบัญชีค่าใช้จ่าย ณ เวลาที่เรียกใช้คือข้อมูลที่ยืนยันได้จริง

ข้อมูลสำคัญของ GLM-5.3

รายการ	ข้อมูลที่ตรวจสอบแล้ว
วันที่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ	14 สิงหาคม 2026
รหัสโมเดล API	glm-5.3
หน้าต่างบริบท	1M โทเค็น
อัตราของเกตเวย์	8x แบบเดียว เท่ากับ glm-5.2
ราคาอ้างอิงของเกตเวย์	ประมาณ CNY 3.2 ต่อล้านโทเค็น
พารามิเตอร์การคิด	thinking.type: "enabled"
ระดับการใช้เหตุผล	low, high หรือ max; ค่าเริ่มต้นทางการคือ max
จุดเน้น	โค้ดซับซ้อน agent ระยะยาว งานเทอร์มินัล และการวิจัยไซเบอร์
รูปแบบที่เข้ากันได้	แค็ตตาล็อกเกตเวย์ระบุ OpenAI และ Anthropic
อินพุตภาพ	ยังไม่ยืนยันบนเกตเวย์นี้ จึงไม่ควรถือว่ารองรับ

ตรวจสอบล่าสุดวันที่ 14 สิงหาคม 2026 โปรดตรวจ หน้าราคา และรายการโมเดลอีกครั้งก่อนใช้งานจริง

ที่มา: ประกาศ GLM-5.3 อย่างเป็นทางการของ Z.ai ตัวเลขเป็นผลประเมินที่ผู้ให้บริการเผยแพร่ ไม่ใช่การทดสอบอิสระของเว็บไซต์นี้

GLM-5.3 ต่างจาก GLM-5.2 อย่างไร?

GLM-5.3 ไม่ใช่โมเดลทดแทนที่สร้างบนฐานขนาดใหญ่กว่า ตามข้อมูลของ Z.ai โมเดลใช้ฐานเดียวกับ GLM-5.2 และปรับปรุงด้วย post-training ดังนั้นคำถามสำคัญคือโมเดลทำงานยากให้สำเร็จอย่างน่าเชื่อถือเพียงใด ไม่ใช่แค่มีขนาดเท่าไร

เปรียบเทียบ	GLM-5.2	GLM-5.3
โมเดลพื้นฐาน	ฐาน GLM-5.2	เหมือน GLM-5.2
การอัปเดตหลัก	ความสามารถทั่วไป โค้ด และ agent ที่มีอยู่	post-training ที่แข็งแกร่งขึ้นสำหรับโค้ดซับซ้อนและงานระยะยาว
หน้าต่างบริบท	1M โทเค็น	1M โทเค็น
อัตราเกตเวย์	8x	8x
ราคาอ้างอิง	ประมาณ CNY 3.2/M โทเค็น	ประมาณ CNY 3.2/M โทเค็น
การตั้งค่าการคิด	ตรวจสอบเส้นทางที่ใช้งาน	ต้องเปิด thinking; effort low/high/max

หาก GLM-5.2 ทำงานใน production ได้เสถียรอยู่แล้ว หมายเลขเวอร์ชันใหม่อย่างเดียวไม่ใช่เหตุผลให้ย้ายทั้งหมดทันที ควรเปรียบเทียบทั้งสองโมเดลบน repository สิทธิ์เครื่องมือ timeout ระดับการใช้เหตุผล และคำสั่งตรวจรับชุดเดียวกัน โดยเริ่มจากทราฟฟิกส่วนน้อย

วิธีอ่าน benchmark ทางการของ Z.ai

Z.ai เรียก GLM-5.3 ว่าเป็นโมเดลเขียนโค้ดที่แข็งแกร่งที่สุดของบริษัทซึ่งตั้งใจจะเปิดเผย weights และได้เผยแพร่ผลเพิ่มขึ้นหลายรายการ นี่เป็นคำกล่าวของผู้ให้บริการ ไม่ใช่ข้อสรุปอิสระ ณ วันที่ 14 สิงหาคม 2026 weights ยังมีเพียงแผนเผยแพร่ราวสองสัปดาห์หลังเปิดตัว ข้อมูลบางส่วนจากประกาศมีดังนี้:

Benchmark ที่ผู้ให้บริการเผยแพร่	GLM-5.2	GLM-5.3
Terminal Bench 3.0	4.6	28.3
DeepSWE v1.1	46.2	66.9
Agents' Last Exam	23.8	28.5
CyberGym	77.2	84.5
ExploitBench	24.4	54.4
ExploitGym 2h / 6h	29 / 39	105 / 130

ตัวเลขเหล่านี้มาจากประกาศของ Z.ai ไม่ใช่การรันทดสอบซ้ำโดยอิสระของเว็บไซต์นี้ ชุดเครื่องมือ การเข้าถึงเครื่องมือ งบการใช้เหตุผล และเวอร์ชัน benchmark อาจต่างกัน จึงไม่สามารถแปลงส่วนต่างเป็นอัตราความสำเร็จของ repository คุณโดยตรง Z.ai ยังรายงานว่าดีกว่า GLM-5.2 50% บน Code Bench ภายใน ควรมองว่าเป็นหลักฐานทิศทางการปรับปรุงของผู้ให้บริการ ไม่ใช่อันดับที่เป็นกลาง

กราฟ Code Bench ภายในของ Z.ai ควรเพิ่มชุดทดสอบตรวจรับระดับ repository ก่อนเลือกโมเดลสำหรับ production

“ความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่” หมายถึงอะไร?

Z.ai เน้นว่า GLM-5.3 สามารถทำเส้นทางค้นหาและยืนยันช่องโหว่ที่ยาวขึ้นเมื่อได้รับโค้ด เทอร์มินัล และ feedback ซึ่งมีประโยชน์ต่อการตรวจสอบที่ได้รับอนุญาต สภาพแวดล้อม CTF การยืนยันการอัปเกรด dependency และงาน red-team ภายใน แต่ไม่ใช่สิทธิ์ให้ทดสอบระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต

สำหรับ security agent ให้จำกัดโดเมน repository ข้อมูลรับรอง การเชื่อมต่อออก และคำสั่งที่รันได้ไว้อย่างชัดเจน ต้องมีมนุษย์อนุมัติการลบข้อมูล เปลี่ยนสิทธิ์ deploy production และดำเนินการต่อระบบภายนอก ความสามารถที่สูงขึ้นต้องใช้ sandbox ที่ดีกว่า audit log ครบถ้วน และกลไกหยุดที่เชื่อถือได้

กราฟความสามารถไซเบอร์ทางการของ Z.ai อธิบายทิศทางที่ผู้ให้บริการเผยแพร่ ไม่ใช่คำแนะนำให้ทดสอบโดยไม่ได้รับอนุญาต

ราคา GLM-5.3: เท่ากับ GLM-5.2 บนเกตเวย์นี้

ขณะนี้เกตเวย์กำหนดทั้ง glm-5.3 และ glm-5.2 ที่อัตราเดียว 8x พร้อมราคาอ้างอิงประมาณ CNY 3.2 ต่อล้านโทเค็น GLM-5.3 ไม่ได้อยู่ที่ 37.5x และอัตราไม่เปลี่ยนเมื่อ prompt ยาวขึ้น

8x และ CNY 3.2 เป็นเงื่อนไขของเกตเวย์ ไม่ใช่ราคาตรงของ Z.ai น้ำหนัก completion กลุ่มบัญชี cache โปรโมชัน หรือการเปลี่ยนราคาในอนาคตอาจกระทบยอดจริง เริ่มด้วยคำขอสั้นแบบไม่ streaming แล้วบันทึกโทเค็นเข้า โทเค็นออก และค่าใช้จ่ายจริง

ต้องการทดสอบต้นทุนแบบควบคุมหรือไม่? เปิดยอดเล็ก ๆ จาก หน้าซื้อ API หรือ เติมเงิน ให้คีย์เดิม แล้วรัน smoke request หนึ่งครั้งก่อนเพิ่มทราฟฟิก

วิธีเรียก GLM-5.3 API

ใช้รหัสโมเดลที่ถูกต้อง glm-5.3 GLM-5.3 กำหนดให้เปิด thinking อยู่เสมอ หากแอปเดิมส่ง thinking.type: "disabled" ให้แก้ไขก่อนเปลี่ยนโมเดล มิฉะนั้นคำขอจะล้มเหลว

curl https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "วิเคราะห์การทดสอบที่ล้มเหลวใน repository นี้ และอธิบายสาเหตุหลักก่อนแก้ไข"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "max"
  }'

reasoning_effort รับค่า low, high หรือ max โดยค่าเริ่มต้นทางการคือ max Z.ai แนะนำ max สำหรับการเขียนโค้ด แต่ทีม production ยังต้องวัด latency และจำนวนโทเค็น router ที่ใช้งานจริงอาจใช้ low สำหรับการจำแนกและแก้ไขเล็กน้อย แล้วสงวน high หรือ max สำหรับ debug ยาก การทำงานระดับ repository และการตรวจสอบความปลอดภัย

แค็ตตาล็อกเกตเวย์ระบุรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic เมื่อตั้งค่า Claude Code, OpenCode, ZCode หรือ agent อื่น ให้ทดสอบ base URL, model ID, tool call, streaming, usage และ timeout แยกกัน การตอบข้อความสำเร็จครั้งเดียวไม่ใช่การทดสอบความเข้ากันได้ครบถ้วน

กรณีใช้งาน coding agent GLM-5.3 ที่เหมาะสม

• การพัฒนาระดับ repository ข้ามหลายไฟล์และโมดูล
• agent ระยะยาวที่ตรวจ อ่าน แก้ไข ทดสอบ และซ่อมแซม
• วิเคราะห์ terminal, build และ dependency conflict ที่ซับซ้อน
• วิจัยช่องโหว่ที่ได้รับอนุญาต ทดสอบ security regression และ CTF
• workflow บริบท 1M บน repository หรือชุดเอกสารขนาดใหญ่
• งานหลายเครื่องมือที่ต้องวางแผน ทำ และตรวจสอบเป็นระยะยาว

การจำแนก สรุปสั้น เติมเทมเพลต และแชตง่ายปริมาณมากอาจประหยัดกว่าด้วย effort ต่ำหรือโมเดลอัตราต่ำ เปรียบเทียบเส้นทางใน รายการโมเดล และบริบท 1M กับเงื่อนไขราคาใน คู่มือ DeepSeek-V4-Pro-0813

เช็กลิสต์ประเมิน production

1. คัดลอก glm-5.3 จากแค็ตตาล็อกสด แทนการเดา alias แบบมีวันที่
2. ลบหรือเปลี่ยน thinking.type: "disabled" ใน payload เดิม
3. วัดอัตราผ่าน latency และ usage ที่ low, high, max
4. ตรึง commit, ข้อความงาน, สิทธิ์เครื่องมือ และคำสั่งตรวจรับให้เหมือนกัน
5. จำกัด tool call, output สูงสุด, timeout ต่อคำขอ และงบรวม
6. บันทึก request ID, route, status, เวลาถึงโทเค็นแรก, เวลารวม, usage และผลตรวจรับ
7. ให้มนุษย์อนุมัติการเขียนไฟล์ deploy ชำระเงิน สิทธิ์บัญชี และระบบภายนอก
8. มีเส้นทางสำรองสำหรับ timeout ขีดความจุ และเหตุขัดข้อง upstream

สรุปสำคัญ

• รหัสที่ถูกต้องคือ glm-5.3 และมีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น
• บนเกตเวย์นี้ GLM-5.3 เท่ากับ GLM-5.2: อัตราเดียว 8x ประมาณ CNY 3.2 ต่อล้านโทเค็น
• ต้องเปิด thinking; รองรับ low, high, max และค่าเริ่มต้น max
• ผลด้านโค้ด agent และไซเบอร์ของ Z.ai เป็นข้อมูลจากผู้ให้บริการ ไม่ใช่การทดสอบอิสระของเว็บไซต์
• หน้าต่าง 1M ไม่ได้รับประกันว่า client ทุกตัวส่งอินพุตได้พอดี 1M โทเค็น
• การเลือก production ควรวัดงานที่ผ่าน จำนวนโทเค็น latency และแรงงานแก้ไขบน workload จริง

คำถามที่พบบ่อย

GLM-5.3 เปิดตัวอย่างเป็นทางการแล้วหรือยัง?

เปิดตัวแล้ว Z.ai เปิดตัว GLM-5.3 วันที่ 14 สิงหาคม 2026 และเกตเวย์นี้มีเส้นทาง glm-5.3 แล้ว

หน้าต่างบริบทของ GLM-5.3 เท่าไร?

1M โทเค็น อินพุตที่ใช้ได้จริงยังขึ้นกับ system instruction ประวัติเครื่องมือ ข้อจำกัด client และพื้นที่สำหรับ output

อัตรา GLM-5.3 บนเกตเวย์นี้เท่าไร?

อัตราเดียว 8x เท่ากับ GLM-5.2 ราคาอ้างอิงประมาณ CNY 3.2 ต่อล้านโทเค็น ไม่ใช่ 37.5x และไม่แบ่งตามความยาวบริบท

ปิด thinking สำหรับ GLM-5.3 ได้หรือไม่?

ไม่ได้ ประกาศทางการกำหนด thinking.type เป็น enabled; ไม่รองรับ disabled แล้ว ต้องแก้ payload เดิมก่อนย้าย

ควรเลือก reasoning_effort ใด?

เริ่ม low สำหรับงานง่าย และทดสอบ high หรือ max ที่แนะนำอย่างเป็นทางการสำหรับโค้ดซับซ้อน ใช้ชุดตรวจรับของคุณเพื่อสมดุลคุณภาพ latency และต้นทุน

GLM-5.3 ใช้กับ Claude Code หรือ OpenCode ได้หรือไม่?

Z.ai ระบุ Claude Code, OpenCode และ ZCode เกตเวย์มีเส้นทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic; ควรตรวจ messages, tools, streaming, timeout และการคิดเงินบน client จริง

open weights ของ GLM-5.3 เผยแพร่แล้วหรือยัง?

ยังไม่เผยแพร่ ณ เวลาตรวจสอบบทความ Z.ai ระบุแผนเผยแพร่ weights ราวสองสัปดาห์หลังเปิดตัว เมื่อดำเนินงานความปลอดภัยและ hardening เพิ่มเติมแล้ว โปรดตรวจสถานะจริงจาก repository ทางการ

ซื้อหรือเติม GLM-5.3 API ได้ที่ไหน?

ผู้ใช้ใหม่เริ่มได้ที่ หน้าซื้อ API ผู้มีคีย์อยู่แล้วใช้ หน้าเติมเงิน

แหล่งข้อมูลหลัก

• Z.ai: GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities: วันที่เปิดตัว ฐานโมเดลร่วม post-training พารามิเตอร์การคิด การประเมินโค้ดและไซเบอร์ และแผนเปิด weights
• Z.ai: GLM-5.2: ข้อมูลพื้นฐานโมเดลและบริบท 1M
• คู่มือโมเดลของเกตเวย์: รหัส route ปัจจุบัน บริบท 1M อัตรา 8x และรูปแบบที่เข้ากันได้