GLM-5.3-Flash ist das nativ multimodale Mitglied der GLM-5.3-Reihe und ist für effizientes Programmieren und langlaufende Agentenaufgaben positioniert.
- Eingabe
- Text Bild Video $0.15/M
- Ausgabe
- Text $0.5/M
- Cache-Lesen
- $0.03/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~97% günstiger
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 70 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 163.840 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch |
|---|
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning_effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | low · high · max |
| Standardwert | max gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | Same dial as GLM-5.3 with no documented way to switch thinking off; clear_thinking defaults to false. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video → Text |
|---|---|
| Parameter | 320B gesamt · 18B aktiv MoE (hybrid sparse + linear attention, mHC) |
- Natively multimodal member of the GLM-5.3 line, taking image and video alongside text
- the hybrid sparse-plus-linear attention architecture is credited with holding accurate long-context behaviour while cutting compute overhead
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
GLM-5.3-Flash bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.
Ausgabe 742 tok (+626 Thinking) Latenz 23.2 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GLM-5.3-Flash bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **The bug:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]
Ausgabe 2462 tok (+2138 Thinking) Latenz 29.1 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
GLM-5.3-Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.
Ausgabe 717 tok (+616 Thinking) Latenz 9.1 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
GLM-5.3-Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.
Ausgabe 2095 tok (+1937 Thinking) Latenz 20.2 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
GLM-5.3-Flash in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.3-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "glm-5.3-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-5.3-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GLM-5.3-Flash
- Es nimmt neben Text auch Bild und Video entgegen und gibt Text zurück; die hybride Architektur aus dünnbesetzter und linearer Aufmerksamkeit samt Manifold-Constrained Hyper-Connections soll bei geringerem Rechenaufwand ein zuverlässiges Verhalten über lange Kontexte erhalten.
- Die Effizienz zeigt sich am Zuschnitt des Modells: 320B Gesamtparameter bei nur 18B aktiven, gegenüber 753B bei GLM-5.3.
- Das erklärt die günstige Stufe, und es lohnt sich, genau zu sagen, was dabei nicht geopfert wird, denn das Kontextfenster wurde nicht verkleinert und beträgt weiterhin 1 Mio.
- Token.
- Das Nachdenken verhält sich wie bei GLM-5.3: reasoning_effort auf low, high oder max, voreingestellt auf max, ohne dokumentierte Möglichkeit zum Abschalten, weshalb das Ausgabebudget bei jedem Aufruf eine Denkspur berücksichtigen muss.
- Tool-Aufrufe, JSON- und strukturierte Ausgabe, Streaming und zwischengespeicherte Eingaben werden unterstützt, die Gewichte sind offen veröffentlicht.
- Auf Synthorai läuft es über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt.
FAQ
Lässt sich die GLM-5.3-Flash API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.15/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 833 Anfragen an GLM-5.3-Flash mit je ~8K Tokens.
Worin ist GLM-5.3-Flash am besten?
Nativ multimodal mit Bild- und Videoeingabe; 320B Gesamtparameter, nur 18B aktiv; dasselbe 1-Mio.-Token-Fenster in der günstigen Stufe. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash kostet auf Synthorai $0.15 pro Million Eingabe-Tokens und $0.5 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.03/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 163,840 Tokens lang sein.
Unterstützt GLM-5.3-Flash Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über Z.ai ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.03/M statt $0.15/M (ungecacht) abgerechnet. Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu GLM-5.3-Flash?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="glm-5.3-flash", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.