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-Read
- $0.03/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~97% günstiger
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 65 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. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 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 die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
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 Denken) Latenz 23.2 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, 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 Denken) Latenz 29.1 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
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 Denken) Latenz 9.1 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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 Denken) Latenz 20.2 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
GLM-5.3-Flash in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. 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 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.15/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 833 Requests mit je ~8K Tokens gegen GLM-5.3-Flash ab.
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. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash kostet auf Synthorai $0.15 pro Million Input-Tokens und $0.5 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.03/M abgerechnet.
Unterstützt GLM-5.3-Flash Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über Z.ai ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.03/M statt $0.15/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GLM-5.3-Flash?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="glm-5.3-flash", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.