Z.ai
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GLM-5.3 API

面向编程智能体和代码安全的 GLM-5.3 API，比 Z.ai 官方定价低 73%

每 1M token 价格73%优惠
输入
$0.38$1.40
输出
$1.21$4.40
缓存输入
$0.038$0.26
获取你的 API 密钥在试用平台体验
模型 IDglm-5.3已更新
chat.py
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.zurelay.com/v1",
    api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",
)
stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain quicksort briefly."},
    ],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

Base URL https://api.zurelay.com/v1. 支持任意 OpenAI SDK。 Chat API 文档

上下文窗口
1M tokens
最大输出
128K tokens
推理
low · high · max
输入
文本
发布日期
2026年8月14日
状态
运行正常

价格

GLM-5.3 API 价格。 仅需官方定价的一小部分。

从预付余额中按量扣费，无需订阅。$10 起充。请求失败不收费。

单价ZurelayZ.ai 原价
输入
每 1M tokens
$0.38$1.40
输出
每 1M tokens
$1.21$4.40
缓存输入
每 1M tokens
$0.038$0.26

所有提示词长度均采用同一费率, up to the full 1M context window。流式输出、工具调用和结构化输出不额外收费。

全部 GLM 模型及价格
省钱计算器

拖动滑块设置每月用量。

每月输入 token 数50M
每月输出 token 数10M
Zurelay
$31.10
Z.ai 原价
$114.00
每月节省$82.90

每年 $994.80

费用

GLM-5.3 API 成本，算给你看。

典型用量在 Zurelay 实时价格下的花费，与标价并列对比。

  • 聊天机器人

    每月 50,000 次请求，输入 1,500 tokens、输出 300 tokens，30% 的输入已缓存，每次请求 $0.000779。

    $38.96每月$145.35 按标价

  • 文档问答

    每月 20,000 次请求，输入 8,000 tokens、输出 500 tokens，20% 的输入已缓存，每次请求 $0.0031。

    $61.96每月$231.52 按标价

  • 编程智能体

    每月 5,000 次请求，输入 40,000 tokens、输出 1,500 tokens，85% 的输入已缓存，每次请求 $0.00539。

    $26.94每月$119.20 按标价

  • 分类

    每月 1,000,000 次请求，输入 400 tokens、输出 5 tokens，每次请求 $0.000158。

    $158.05每月$582.00 按标价

概览

GLM-5.3 是什么?

GLM-5.3 是 Z.ai 面向复杂软件工程和长时间运行智能体的旗舰模型，支持 1M token 上下文窗口，最多输出 128K token。Zurelay GLM-5.3 API 通过一个兼容 OpenAI 的端点提供同一模型，按 token 计费，比 Z.ai 官方定价低 73%。

GLM-5.3 是 Z.ai 面向复杂编程和智能体任务的旗舰模型。Z.ai 于 2026 年 8 月 14 日发布该模型，最初面向 GLM Coding Plan 用户，随后于当月晚些时候开放 GLM-5.3 API，并在 Hugging Face 发布权重。该模型支持文本输入和输出，上下文容量最高为 1M token，每次请求最多输出 128K token。

GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用相同的基础模型：采用混合专家架构，总参数量为 744B，每个 token 激活 40B 参数。所有提升均来自后训练，训练环境模拟真实的长时间工作场景，其中一些任务相当于经验丰富的工程师数天的工作量。据 Z.ai 报告，GLM-5.3 在内部 Z.ai Code Bench 上比 GLM-5.2 提升了 50%，Terminal-Bench 3.0 得分也从 4.6 升至 28.3。同时，它消耗的 token 更少：在 max 推理强度下，每项 Code Bench 任务平均输出约 75K token，而 GLM-5.2 为 96K。

推理始终开启。Z.ai 的 API 接受 low、high 或 max 三种 reasoning_effort 设置，默认值为 max，也是 Z.ai 推荐的编程设置。思考模式不再支持关闭，因此，如果请求在旧版 GLM 模型上将 thinking 设为 disabled，应改用 low 推理强度。该模型支持函数调用、结构化 JSON 输出、流式输出和上下文缓存。Z.ai 还报告了安全任务上的提升：CyberGym 漏洞发现基准得分从 GLM-5.2 的 77.2% 升至 84.5%。

在 Zurelay 上，你可以使用现有的 OpenAI SDK 调用 GLM-5.3：将基础 URL 设为 https://api.zurelay.com/v1，模型设为 glm-5.3。每 1M 输入 token 的价格为 $0.38，每 1M 输出 token 为 $1.21，而 Z.ai 的官方标价分别为 $1.40 和 $4.40；缓存输入价格为 $0.038。所有提示词长度均适用同一费率，费用从预付余额中扣除，无需订阅。

优势

GLM-5.3 的出色之处。 以及团队用它构建的应用。

01

更强的智能体编程能力

据 Z.ai 报告，GLM-5.3 在内部 Code Bench 上比 GLM-5.2 提升了 50%，DeepSWE v1.1 得分从 46.2 升至 66.9。其训练采用了贴近真实工程工作的长任务。

02

每项任务消耗更少 token

在 max 推理强度下，GLM-5.3 每项 Code Bench 任务平均输出约 75K token，少于 GLM-5.2 的 96K，得分却更高。在 high 推理强度下，输出量约为 50K。

03

漏洞发现

GLM-5.3 在 CyberGym 上的得分为 84.5%，高于 GLM-5.2 的 77.2%。Z.ai 表示，通过与安全团队合作，它在真实代码库中发现了 1,097 个中高危问题。

04

1M token 上下文

单次请求即可容纳大型代码仓库、冗长的构建日志或完整的智能体执行轨迹，并支持最多 128K 输出 token，用于生成较长的补丁和报告。

使用场景

  • 编程智能体

    在支持多步工具调用的智能体框架中，执行仓库级重构、缺陷修复和循环测试。

  • 终端自动化

    驱动基于 shell 的智能体，在沙箱中构建、测试和调试。Z.ai 报告称，Terminal-Bench 3.0 是其提升最大的基准。

  • 代码安全审查

    审查源代码中的漏洞，并在发布前起草修复方案。Z.ai 专门针对白盒代码审查和漏洞发现打造了 GLM-5.3。

  • 全代码库问答

    通过一次 1M-token 请求，询问整个项目的架构、调用链或大规模 diff。

开始使用

三步调用 GLM-5.3。

无需排队，也无需换用新的 SDK。只要你的代码能调用 OpenAI, 就能调用 Zurelay。

  1. 1

    创建密钥

    Sign up, add credit 和 create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.

    获取你的 API 密钥
  2. 2

    Zurelay：Point your SDK

    Change the base URL. Everything else in your code stays the same.

    https://api.zurelay.com/v1
  3. 3

    使用 glm-5.3

    Send chat completions as usual. Streaming, tool calls 和 usage reporting work as you expect.

    glm-5.3

兼容你正在使用的工具

对比

相似模型。 同一个 key 即可调用。

73%优惠

GLM-5.2

每 1M token $0.38 / $1.21

如果需要关闭思考模式，或需要采用 MIT 许可证的权重，请选择 GLM-5.2；Z.ai 对这两款模型的官方标价相同。

GLM-5.2 API
58%优惠

Kimi K3

每 1M token $1.27 / $6.37

如果你的智能体需要图像输入，或你想使用 Moonshot 更大的 2.8T 参数模型来处理长周期编程任务，请选择 Kimi K3。

Kimi K3 API
65%优惠

Claude Fable 5

每 1M token $3.50 / $17.50

如果顶尖编程表现比成本更重要，请选择 Claude Fable 5；即使在 Z.ai 自己的 Code Bench 上，它仍领先于 GLM-5.3。

Claude Fable 5 API

常见问题

GLM-5.3 API 常见问题。

还有其他问题？联系我们的团队，我们会通过邮件回复。

Zurelay 上的 GLM-5.3 API 如何收费?

在 Zurelay 上，GLM-5.3 每 1M 输入 token 的价格为 $0.38，每 1M 输出 token 为 $1.21，缓存输入价格为 $0.038。Z.ai 的官方标价为输入 $1.40、输出 $4.40，因此你可节省 73%。所有提示词长度均适用同一费率。

有没有比 Z.ai 官方更便宜的 GLM API?

有。Zurelay 提供相同的 glm-5.3 模型，价格比 Z.ai 官方标价低 73%。充值预付余额后，只需按实际使用的 token 付费，无需订阅或购买编程套餐。

如何使用 OpenAI SDK 调用 GLM-5.3 API?

安装官方 OpenAI SDK，将基础 URL 设为 https://api.zurelay.com/v1，并使用你的 Zurelay API 密钥。然后向 chat.completions.create 传入 model "glm-5.3"。将 reasoning_effort 设为 low、high 或 max；默认值为 max，也是 Z.ai 推荐的编程设置。

GLM-5.3 的上下文窗口有多大?

GLM-5.3 的上下文窗口为 1M-token，每次请求最多输出 128K token。它仅接受文本输入，并返回文本。如果需要图像输入，可以考虑 Kimi K3。

GLM-5.3 最擅长什么?

Z.ai 专为复杂软件工程和长时间运行的智能体打造了 GLM-5.3。据其报告，该模型在内部 Code Bench 上比 GLM-5.2 提升了 50%，并在 Terminal-Bench 3.0 上取得开放模型中的顶尖成绩。它在代码安全任务上也表现出色，在 CyberGym 漏洞发现基准上得分为 84.5%。

GLM-5.3 与 GLM-5.2 有何不同?

GLM-5.3 沿用了 GLM-5.2 的基础模型、1M-token 上下文窗口和 128K 输出上限，Z.ai 对两者的官方标价也相同。变化来自后训练：编程能力更强、安全任务表现更好，每项任务输出的 token 更少。GLM-5.3 始终以 low、high 或 max 强度进行推理，而 GLM-5.2 可以关闭思考模式。

GLM-5.3 开源吗?

模型权重已在 Hugging Face 上发布，采用 GLM-5.3 License，允许商业使用、修改和再分发。只有年营收规模极大的模型即服务运营商，才需要先通过 Z.ai 的安全审查。

GLM-5.3 API 支持流式输出和按密钥设置限额吗?

支持。设置 stream: true 即可实时接收生成的 token，添加 stream_options.include_usage 可在最后一个数据块中获取 token 用量。你可以为每个 Zurelay API 密钥单独设置月度预算和每分钟请求数上限。失败的请求会通过其他路由重试，且不会计费。

Zurelay 上的 GLM-5.3 和 Z.ai 提供的是同一个模型吗?

是的。请求会发送给 glm-5.3 本身，Zurelay 不会替换为更小的模型或其他模型。只有在你主动开启智能路由后，模型不可用时才可能由相近的替代模型响应，x-zurelay-model 响应头会标明实际响应的模型。输出采用采样生成，因此每次措辞可能不同，这与直接使用 Z.ai API 时一样。Zurelay 是独立服务，与 Z.ai 无关联。

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几秒钟即可创建密钥，将你正在使用的 SDK 指向 Zurelay，从第一个 token 起，每次请求的费用最高可省 90%。

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