编程得分接近 Opus
在 Z.ai 内部的 Code Bench 上,使用 max 推理强度时,它的得分为 29.0,Claude Opus 4.8 为 29.5,且在所有推理强度下都优于 GLM-5.2。
GLM-5.3 Flash API: Z.ai 面向编程和智能体的低成本 GLM,比 Z.ai 标价低 62%
glm-5.3-flash已更新 from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://api.zurelay.com/v1", api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",)stream = client.chat.completions.create( model="glm-5.3-flash", 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
价格
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 | Zurelay | Z.ai 原价 | 节省金额 |
|---|---|---|---|
输入 每 1M tokens | $0.058 | 61%优惠 | |
输出 每 1M tokens | $0.19 | 62%优惠 | |
缓存输入 每 1M tokens | $0.0116 | 61%优惠 |
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 模型及价格拖动滑块设置每月用量。
每年 $92.40
费用
典型用量在 Zurelay 实时价格下的花费,与标价并列对比。
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 $0.000123。
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 $0.000485。
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 $0.00103。
每月 1,000,000 次请求,输入 400 tokens、输出 5 tokens,每次请求 $0.000024。
概览
GLM-5.3 Flash 是 Z.ai 的低成本 GLM,总参数量为 320B,每个 token 激活 18B 参数。Z.ai 表示,它在编程和智能体基准测试中超越 GLM-5.2,接近 Claude Opus 4.8。Zurelay GLM-5.3 Flash API 通过统一的 OpenAI 兼容端点提供该模型,支持 1M token 上下文窗口,价格比 Z.ai 标价低 62%。
Z.ai 于 2026 年 8 月 26 日发布 GLM-5.3 Flash,作为旗舰 GLM-5.3 规模更小、价格更低的同系列模型。Zurelay 上的 GLM-5.3 Flash API 支持文本输入和输出,上下文窗口为 1M token,每次请求最多输出 128K token。Z.ai 专为编程和智能体任务打造了该模型,适用于长流程工具调用、前端和游戏代码编写,以及办公和研究工作流。在 Zurelay 上,模型 ID 为 glm-5.3-flash,每 1M 输入 token 价格为 $0.058,每 1M 输出 token 价格为 $0.19。
它拥有独立的基础模型,使用全新的 30T token 语料训练,总参数量为 320B,每个 token 激活 18B 参数。它也是首个结合稀疏注意力和线性注意力的 GLM。Z.ai 表示,相比 GLM-5.3,这让注意力计算量降至原来的 1/3.0,KV 缓存降至原来的 1/4.4,从而保持较低的长提示词处理成本。模型权重已在 Hugging Face 上发布,采用 MIT 许可证。
据 Z.ai 报告,GLM-5.3 Flash 在六项编程和智能体基准测试中均优于 GLM-5.2,且多项领先幅度明显:DeepSWE v1.1 得分为 63.4,对比 46.2;AutomationBench 得分为 48.8,对比 26.2。在 Z.ai 内部的 Code Bench 上,使用 max 推理强度时,它以 29.0 的得分接近 Claude Opus 4.8 的 29.5。Z.ai 还报告称,该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 57,并表示过去达到这一水平的成本约为其十倍。
推理始终开启。Z.ai API 的 reasoning_effort 支持 low、high 或 max,默认值为 max,也是 Z.ai 推荐的设置,无法关闭思考。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。每 1M 输入 token 价格为 $0.058,每 1M 输出 token 价格为 $0.19,Z.ai 对应标价为 $0.15 和 $0.50,缓存输入价格为 $0.0116。
优势
在 Z.ai 内部的 Code Bench 上,使用 max 推理强度时,它的得分为 29.0,Claude Opus 4.8 为 29.5,且在所有推理强度下都优于 GLM-5.2。
据 Z.ai 报告,它在全部六项编程和智能体基准测试中均领先 GLM-5.2:DeepSWE v1.1 得分为 63.4,对比 46.2;AutomationBench 得分为 48.8,对比 26.2。
在 1M token 上下文窗口下,混合稀疏注意力和线性注意力使注意力计算量降至 GLM-5.3 的 1/3.0,KV 缓存降至其 1/4.4。
模型权重以 MIT 许可证开放,你可以现在就在 Zurelay 上开发,日后有需要时自行部署同一模型。
使用场景
运行读取代码、编辑文件和执行测试的长流程工具调用循环,价格约为 GLM-5.3 标价的十分之一。
根据文字需求编写网页、界面、游戏和 3D 场景,再结合测试结果和错误信息迭代代码。
规划研究和分析、调用工具并审查结果。Z.ai 专为办公文档和金融研究工作流打造了该模型。
将整个代码库、合同或成套报告放入 1M token 上下文窗口,一次性针对全部内容提问。
开始使用
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。
Sign up, add credit 和 create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.
Change the base URL. Everything else in your code stays the same.
https://api.zurelay.com/v1Send chat completions as usual. Streaming, tool calls 和 usage reporting work as you expect.
glm-5.3-flash对比
每 1M token $0.38 / $1.21
处理最难的编程和安全任务,可选择 Z.ai 规模更大的纯文本旗舰模型 GLM-5.3;它在 DeepSWE v1.1 上得分为 66.9,而 GLM-5.3 Flash 为 63.4。
GLM-5.3 API每 1M token $0.07 / $0.22
如果还需要图像和视频输入,可选择 Alibaba 的低成本开放权重模型 Qwen 3.8 Flash。
Qwen 3.8 Flash API每 1M token $0.03 / $0.12
如果想要价格更低、上下文为 1M token 的推理模型,可以选择 DeepSeek V4 Flash,并用自己的评测集比较这两个模型。
DeepSeek V4 Flash API在 Zurelay 上,GLM-5.3 Flash 每 1M 输入 token 的价格为 $0.058,每 1M 输出 token 为 $0.19,缓存输入价格为 $0.0116。Z.ai 的官方定价为输入 $0.15、输出 $0.50,因此可节省 62%。所有提示词长度均采用同一费率。
有。Zurelay 提供相同的 glm-5.3-flash 模型,价格比 Z.ai 官方定价低 62%。按实际使用的 token 从预充值余额中扣费,无需订阅或购买编程套餐。
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-flash"。Z.ai 建议将 temperature 设为 1、top_p 设为 0.95、reasoning_effort 设为 max。
GLM-5.3 Flash 的上下文窗口为 1M token,每次请求最多可输出 128K token。在 Zurelay 上,它接受文本输入并返回文本。
Zurelay 暂不支持。Z.ai 自有 API 支持图像和视频输入,但 Zurelay 上的 GLM-5.3 Flash 仅支持文本,包含图像的请求会被拒绝并返回明确的错误提示,不会产生任何费用。如需以相近价格处理图像和视频,请使用 Qwen 3.8 Flash。
编程和智能体任务:长时间的工具调用、前端与游戏开发,以及 3D 场景。Z.ai 也针对办公文档和金融研究进行了优化,并表示它在六项编程和智能体基准测试中均领先于 GLM-5.2。
GLM-5.3 是 Z.ai 规模更大的纯文本旗舰模型,在 DeepSWE v1.1 上得分更高,为 66.9,而 GLM-5.3 Flash 为 63.4。GLM-5.3 Flash 的规模较小,激活参数为 18B,Z.ai 官方定价约为 GLM-5.3 的十分之一。两者均支持 1M token 上下文、128K 输出,且推理始终开启,可选择 low、high 或 max。
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。
是的。请求会发送给 glm-5.3-flash 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 响应头会注明实际响应的模型。输出通过采样生成,因此每次运行的措辞会有所不同,这与 Z.ai 自己的 API 一样。Zurelay 是独立服务,与 Z.ai 无关联。