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GLM-5.3 API 指南 2026：1M 上下文與 8 倍率

2026年8月14日

GLM-5.3GLM API程式設計模型Coding Agent1M 上下文

**GLM-5.3 已於 2026 年 8 月 14 日發布，並在本站以模型 ID glm-5.3 上線，上下文視窗為 1M Tokens。**本站的 GLM-5.3 與 GLM-5.2 採用相同計費標準：統一 8 倍率，參考價格約為每百萬 Tokens CNY 3.2。本站並沒有為 GLM-5.3 設定 37.5 倍率。

Z.ai 表示，GLM-5.3 沿用 GLM-5.2 的基礎模型，效能提升主要來自後訓練，重點面向複雜程式設計、長週期 Agent 任務，以及新近湧現的網路安全能力。本文會將 Z.ai 官方的能力與基準說法 和 本站的路由與計費資料 分開說明；公開分數並不是本站的獨立測試結果。

**請先用小額請求驗證：**查看即時模型價格，或前往 API 購買頁開通。最終可用性、輸出權重與扣費，均以請求當下的模型目錄和帳務紀錄為準。

GLM-5.3 核心資料

項目	已核實資訊
官方發布時間	2026 年 8 月 14 日
API 模型 ID	`glm-5.3`
上下文視窗	1M Tokens
本站倍率	統一 8 倍率，與 `glm-5.2` 相同
本站參考價	約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens
Thinking 參數	`thinking.type: "enabled"`
推理強度	`low`、`high`、`max`；官方預設為 `max`
重點場景	複雜程式設計、長週期 Agent、終端機任務、網路安全研究
相容格式	本站目錄列出 OpenAI 與 Anthropic 格式
圖片輸入	本站尚未確認，不應推斷為已支援

資料最後核實於 2026 年 8 月 14 日。正式上線前，請再次對照即時價格頁與模型目錄。

Z.ai 官方 GLM-5.3 程式設計、Agent 與網路安全能力概覽

圖源：Z.ai 的 GLM-5.3 官方發布稿。圖中數據為廠商發布的評測結果，不代表本站獨立測試。

GLM-5.3 與 GLM-5.2 有什麼不同？

GLM-5.3 並不是換成一個更大的基礎模型。依據 Z.ai 的公開說明，它與 GLM-5.2 共用同一個基礎模型，能力增益主要來自後訓練。因此，這次升級更值得關注的是模型完成困難任務的可靠程度，而不只是參數規模。

比較面向	GLM-5.2	GLM-5.3
基礎模型	GLM-5.2 base	與 GLM-5.2 相同
主要更新	既有通用、程式設計與 Agent 能力	加強後訓練，聚焦複雜程式設計與長週期任務
上下文	1M Tokens	1M Tokens
本站倍率	8 倍	8 倍
本站參考價	約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens	約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens
Thinking 設定	以實際路由文件為準	必須啟用 Thinking，可選 low/high/max

如果現有工作已在 GLM-5.2 上穩定運作，不必只因為版本更新便立即全面切換。更合理的方法，是維持同一套程式庫、工具權限、逾時設定、推理強度和驗收指令，以小流量進行 A/B 測試。

如何解讀 Z.ai 官方基準？

Z.ai 將 GLM-5.3 稱為該公司計畫開放權重的最強程式設計模型，並公布了多項明顯提升。這是廠商說法，而不是獨立評測結論。截至 2026 年 8 月 14 日，權重尚未公開；Z.ai 表示計畫在首發約兩週後釋出。發布稿中的部分資料如下：

廠商發布的基準	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

**這些數據來自 Z.ai 官方發布，並非本站獨立重測。**不同模型使用的執行環境、工具權限、推理預算與測試版本未必完全相同，因此不能把表中的差值直接換算為你在實際程式庫中的成功率。Z.ai 另稱其內部 Code Bench 相較 GLM-5.2 提升 50%；這同樣是廠商內部指標，適合用來理解其最佳化方向，不應視為中立排行榜的結論。

Z.ai 官方 GLM-5.3 Code Bench 與 Token 效率圖

Z.ai 官方內部 Code Bench 圖表。選擇正式環境模型前，請加入你自己的程式庫層級驗收測試。

「湧現的網路安全能力」代表什麼？

Z.ai 在發布稿中強調，GLM-5.3 能在提供程式碼、終端機與回饋的環境裡，執行更長的漏洞發現與驗證流程。這類能力可用於經授權的安全審查、CTF 環境、依賴套件升級驗證和內部紅隊工作，但不等於可以測試未獲授權的系統。

使用此類 Agent 時，應把目標網域、程式庫、憑證、對外連線和可執行指令限制在明確授權範圍內。資料刪除、權限變更、正式環境部署及外部網路操作都應保留人工審批。模型能力越強，越需要完善的沙箱、完整稽核日誌與可靠的停止機制。

Z.ai 官方 GLM-5.3 網路安全與漏洞任務能力圖

Z.ai 官方網路安全能力圖。資料僅用於說明廠商公布的能力方向，並非對任何未授權測試的建議。

GLM-5.3 價格：本站與 GLM-5.2 相同

本站的 glm-5.3 與 glm-5.2 目前都是統一 8 倍率，參考價約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens。本站沒有將 GLM-5.3 設定為 37.5 倍，也不會因提示詞變長就切換成另一個倍率。

8 倍率與 CNY 3.2 是本站平台的計費標準，並不是 Z.ai 官方直連 API 的定價。輸出權重、帳戶分組、快取處理、促銷活動或後續調價都可能影響最終帳單。建議從短上下文、非串流的小額請求開始，並記錄輸入 Tokens、輸出 Tokens 與實際扣費。

**需要驗證實際成本？**可在 API 購買頁開通小額餘額，或為現有 Key 儲值，完成一次 Smoke Test 後再逐步增加流量。

如何呼叫 GLM-5.3 API

呼叫時請使用正確的模型 ID glm-5.3。GLM-5.3 要求 Thinking 保持啟用；若現有應用程式仍傳送 thinking.type: "disabled"，切換模型前必須修改，否則請求會失敗。

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": "分析這個程式庫中失敗的測試，請先說明根本原因，不要直接修改。"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "max"
  }'

reasoning_effort 可設為 low、high 或 max，官方預設為 max。Z.ai 建議程式設計任務使用 max，但正式系統仍應測量延遲與 Token 用量。實務上可用 low 處理分類與小幅修改，再把高難度除錯、程式庫層級實作與安全審查提升為 high 或 max。

本站目錄已列出 OpenAI 與 Anthropic 相容格式。在 Claude Code、OpenCode、ZCode 或其他 Agent 中切換時，要分別驗證 Base URL、模型 ID、工具呼叫、串流輸出、用量欄位與逾時設定。僅成功回傳一段文字，並不等於完成相容性測試。

GLM-5.3 適合哪些 Coding Agent 任務？

跨檔案、跨模組的程式庫層級實作
需要持續讀取、編輯、測試與修復的長週期 Agent
複雜的終端機操作、建置錯誤及依賴衝突診斷
經授權的漏洞研究、安全回歸與 CTF 工作
需要處理大型程式庫或長文件的 1M 上下文工作流程
必須在多種工具之間進行規劃、執行與驗證的複雜任務

對於分類、短摘要、範本填寫及大量簡單對話，較低推理強度或低倍率模型可能更划算。可在模型列表中比較路由，也可參考 DeepSeek-V4-Pro-0813 API 指南的 1M 上下文與計費標準。

正式環境評估檢查表

從即時模型目錄複製 glm-5.3，不要猜測附帶日期的別名。
刪除或修改舊請求中的 thinking.type: "disabled"。
分別測試 low、high 與 max 的驗收通過率、延遲及用量。
比較模型時，固定程式庫 commit、任務描述、工具權限及驗收指令。
為工具呼叫次數、最大輸出、單次逾時和整體預算設定上限。
記錄請求 ID、實際路由、狀態、首個 Token 延遲、總耗時、用量和驗收結果。
對檔案寫入、部署、付款、帳戶權限與外部系統操作保留人工審批。
為逾時、容量不足或上游故障準備備援路由。

重點結論

正確的模型 ID 是 glm-5.3，上下文視窗為 1M Tokens。
本站 GLM-5.3 與 GLM-5.2 相同：統一 8 倍率，參考價約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens。
GLM-5.3 必須啟用 Thinking，支援 low、high 與 max 推理強度，預設為 max。
Z.ai 公布的程式設計、Agent 與網路安全成績屬於廠商證據，並非本站獨立重測。
1M 是模型視窗，不代表每個用戶端都能直接提交正好 1M Tokens 的輸入。
正式環境選型應衡量真實任務的驗收通過率、用量、延遲與工程師返工成本。

常見問題

GLM-5.3 已經正式發布了嗎？

是。Z.ai 已於 2026 年 8 月 14 日發布 GLM-5.3，本站也已提供 glm-5.3 路由。

GLM-5.3 的上下文是多少？

上下文視窗為 1M Tokens。實際可用輸入還會受到系統提示詞、工具紀錄、用戶端限制及輸出預留空間影響。

本站 GLM-5.3 的倍率是多少？

統一 8 倍率，與 GLM-5.2 相同，參考價約 CNY 3.2 / 百萬 Tokens。不是 37.5 倍，也不會依上下文長度分級。

呼叫 GLM-5.3 時可以關閉 Thinking 嗎？

不可以。官方說明要求 thinking.type 必須為 enabled，disabled 已不再支援。遷移舊請求內容前應先修正這一點。

reasoning_effort 應該選哪一級？

簡單工作可從 low 開始，複雜程式設計則測試 high 或官方建議的 max。請使用自己的驗收測試來平衡品質、延遲與成本。

GLM-5.3 可以用於 Claude Code 或 OpenCode 嗎？

Z.ai 將 Claude Code、OpenCode 與 ZCode 列為使用方式。本站提供 OpenAI 與 Anthropic 相容路由；接入時請逐項測試訊息、工具、串流輸出、逾時與計費。

GLM-5.3 的開放權重已經發布了嗎？

截至本文核實時間，還不能寫成「已經發布」。Z.ai 表示計畫在首次發布約兩週後公開權重，期間用於額外的安全工作與強化；實際發布狀態請以官方程式庫為準。

在哪裡購買或儲值 GLM-5.3 API？

新用戶可前往 API 購買頁，已有 Key 則可使用儲值頁。

主要來源

Z.ai：GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities：發布日期、共用基礎模型、後訓練、Thinking 參數、程式設計與網路安全評測、權重發布計畫
Z.ai：GLM-5.2：基礎模型與 1M 上下文背景
本站模型指南：目前路由 ID、1M 上下文、8 倍率與相容格式