GLM-5.3 API 指南 2026：1M 上下文与 8 倍率

**GLM-5.3 已于 2026 年 8 月 14 日发布并在本站上线，API 模型 ID 为 glm-5.3，上下文窗口为 1M Tokens。**本站的 GLM-5.3 和 GLM-5.2 使用相同计费口径：统一 8 倍率，参考价约¥3.2 / 百万 Tokens，不存在 37.5 倍率。

Z.ai 表示，GLM-5.3 沿用 GLM-5.2 的基础模型，此次提升主要来自后训练，重点面向复杂编程、长周期 Agent 任务与涌现的网络安全能力。本文会将 Z.ai 官方能力和基准说法 与 本站路由、倍率和价格 分开说明；官方成绩不是本站独立复测。

**先用小额请求验证：**查看实时模型价格，或前往API 购买页开通。最终可用性、输出权重和扣费以请求当时的模型目录与账单为准。

GLM-5.3 核心数据

项目	已核实信息
官方发布时间	2026 年 8 月 14 日
API 模型 ID	glm-5.3
上下文窗口	1M Tokens
本站倍率	统一 8 倍率，与 glm-5.2 相同
本站参考价	约 ¥3.2 / 百万 Tokens
思考参数	thinking.type: "enabled"
推理强度	low、high、max；官方默认 max
重点场景	复杂编程、长周期 Agent、终端任务、网络安全研究
兼容接口	本站目录列出 OpenAI 与 Anthropic 格式
图片输入	本站尚未确认，不应推断为已支持

资料最后核验于 2026 年 8 月 14 日。生产上线前，请再次对照实时价格页与模型列表。

图源：Z.ai GLM-5.3 官方发布稿。图中成绩为厂商发布的评测结果，不代表本站独立测试。

GLM-5.3 与 GLM-5.2 有什么不同？

GLM-5.3 不是换一个更大的基础模型。按 Z.ai 的公开说明，它与 GLM-5.2 共用同一基础模型，能力增益主要来自后训练。因此，这次升级更值得关注的是任务完成方式，而不只是参数规模。

对比维度	GLM-5.2	GLM-5.3
基础模型	GLM-5.2 base	与 GLM-5.2 相同
主要更新	已有通用、编程与 Agent 能力	更强后训练，聚焦复杂编程和长周期任务
上下文	1M Tokens	1M Tokens
本站倍率	8 倍	8 倍
本站参考价	约 ¥3.2 / 百万 Tokens	约 ¥3.2 / 百万 Tokens
思考配置	以实际路由文档为准	必须启用 thinking，可选 low/high/max

如果现有任务已经在 GLM-5.2 上稳定运行，不必只因为新版本就全量切换。更合理的方法是保持同一套仓库、工具权限、超时、推理强度和验收命令，做小流量 A/B 测试。

Z.ai 官方基准怎么看？

Z.ai 将 GLM-5.3 称为其计划开放权重的最强编程模型，并公布了多项提升。截至本文核验时，权重仍是首发后约两周公开的计划，而不是已完成的事实。以下是发布稿中的部分对比：

官方发布数据	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

**这些数字来自 Z.ai 官方发布，不是本站独立复测。**不同模型的执行环境、工具、推理预算和测试版本未必完全相同，不能把表格中的差值直接换算为你的项目成功率。Z.ai 还称其内部 Code Bench 相比 GLM-5.2 提升 50%；这同样属于厂商内部指标，适合用来理解优化方向，不应当作中立榜单结论。

Z.ai 官方内部 Code Bench 图表。选型时请补充自己的仓库级验收测试。

“涌现的网络安全能力”意味着什么？

Z.ai 在发布稿中强调，GLM-5.3 能在给定代码、终端和反馈的环境里，完成更长的漏洞定位与验证轨迹。这类能力对已获授权的安全审计、CTF 、依赖升级验证和内部红队测试有价值，但不等于可以对未获授权系统执行测试。

使用此类 Agent 时，应将目标域名、仓库、凭据、出网范围和可执行命令限定在明确授权边界内，对数据删除、权限变更、生产发布和对外网络操作保留人工审批。模型分数越高，越需要完整的沙箱、审计日志和停止开关。

Z.ai 官方网络安全能力图。数据仅用于说明厂商公布的能力方向，不是对任何未授权测试的建议。

GLM-5.3 价格：本站与 GLM-5.2 一样

本站的 glm-5.3 与 glm-5.2 目前都是统一 8 倍率，参考价约¥3.2 / 百万 Tokens。本站没有将 GLM-5.3 设为 37.5 倍，也不会因为上下文变长就切换到另一个倍率。

8 倍率和¥3.2 是本站平台计费口径，不是 Z.ai 官方直连 API 标价。输出权重、账户分组、缓存、活动或后续调价都可能影响实际账单。建议从小额、短上下文和非流式请求开始，同时记录输入 Tokens、输出 Tokens 和扣费。

**需要验证真实成本？**在API 购买页开通小额余额，或为已有 Key 充值，完成一条 Smoke Test 后再扩大流量。

如何调用 GLM-5.3 API

调用时使用准确模型 ID glm-5.3。GLM-5.3 要求思考保持开启；如果现有应用仍发送 thinking.type: "disabled"，切换模型前必须修改，否则请求会失败。

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": "分析这个仓库的失败测试，先解释根因，不要直接修改。"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "max"
  }'

reasoning_effort 可选 low、high 或 max，默认为 max。官方建议编程任务使用 max，但生产系统不应因此跳过成本与延迟测试。可以先用 low 处理分类和简单变更，再将高风险调试、仓库级实现与安全审计升级到 high 或 max。

本站目录已列出 OpenAI 和 Anthropic 兼容接口。在 Claude Code、OpenCode、ZCode 或其他 Agent 中切换时，要分别验证 Base URL、模型 ID、工具调用、流式输出、用量返回和超时，不要只用“能返回一段文字”代替完整兼容性测试。

GLM-5.3 适合哪些 Coding Agent 任务？

• 跨文件、跨模块的仓库级实现
• 需要连续读取、修改、测试和修复的长周期 Agent
• 复杂终端操作、构建错误与依赖冲突诊断
• 已授权的漏洞研究、安全回归与 CTF 环境
• 需要容纳大型仓库或长文档的 1M 上下文工作流
• 需要在多个工具之间规划、执行和验证的复杂任务

对分类、短摘要、模板填充和大规模简单对话，更低推理强度或低倍率模型可能更划算。可在模型列表中对比路由，也可对照 DeepSeek-V4-Pro-0813 API 指南的 1M 上下文与计费口径。

生产评估检查清单

1. 从实时模型目录复制 glm-5.3，不猜测带日期的别名。
2. 删除或修改旧请求中的 thinking.type: "disabled"。
3. 分别测试 low、high 和 max 的通过率、延迟和用量。
4. 固定仓库 commit、任务描述、工具权限和验收命令再比较模型。
5. 为工具次数、最大输出、单次超时和整体预算设上限。
6. 记录请求 ID、实际路由、状态、首 Token 延迟、总用时、用量和验收结果。
7. 对写文件、发布、支付、账号权限和外部系统操作保留人工审批。
8. 准备超时、容量不足或上游故障时的备用模型。

关键结论

• GLM-5.3 的准确模型 ID 是 glm-5.3，上下文窗口为 1M Tokens。
• 本站 GLM-5.3 与 GLM-5.2 相同：统一 8 倍率，参考约¥3.2 / 百万 Tokens。
• GLM-5.3 必须开启 thinking，支持 low、high 和 max 推理强度，默认 max。
• Z.ai 公布的编程、Agent 和网络安全成绩是厂商证据，不是本站独立复测。
• 1M 是模型窗口，不代表每个客户端都能直接提交刚好 1M Tokens。
• 生产切换应看真实任务的验收通过率、用量、延迟和返工成本。

常见问题

GLM-5.3 正式发布了吗？

是。Z.ai 于 2026 年 8 月 14 日发布 GLM-5.3，本站也已上线 glm-5.3 路由。

GLM-5.3 的上下文是多少？

上下文窗口为 1M Tokens。实际可用输入还会受系统提示词、工具记录、客户端限制和输出预留影响。

本站 GLM-5.3 多少倍率？

统一 8 倍率，与 GLM-5.2 一样，参考约¥3.2 / 百万 Tokens。不是 37.5 倍，也不按上下文长度分档。

GLM-5.3 调用时可以关闭思考吗？

不可以。官方说明要求 thinking.type 为 enabled，disabled 已不再支持。迁移旧请求体时要先修正这一点。

reasoning_effort 应该选哪一档？

简单任务可从 low 开始，复杂编程使用 high 或官方建议的 max。请用自己的验收测试平衡成功率、延迟和成本。

GLM-5.3 可以用于 Claude Code 或 OpenCode 吗？

Z.ai 将 Claude Code、OpenCode 和 ZCode 列为可用场景。本站则提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容路由；接入时请逐项测试消息、工具、流式输出、超时和计费。

GLM-5.3 的开放权重已经发布了吗？

截至本文核验时间，还不应写成“已经发布”。Z.ai 表示计划在首发后约两周公开权重，期间用于安全与加固；请以官方实际仓库状态为准。

在哪里购买或充值 GLM-5.3 API？

新用户可前往API 购买页，已有 Key 可使用充值页。

主要来源

• Z.ai：GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities：发布日期、基础模型、后训练、思考参数、编程与网络安全评测、权重发布计划
• Z.ai：GLM-5.2：基础模型与 1M 上下文背景
• 本站模型列表：当前路由 ID、1M 上下文、8 倍率与接口格式