GLM-5.3-Flash es el miembro nativamente multimodal de la línea GLM-5.3, orientado a programación eficiente y tareas de agente de largo recorrido.
- Entrada
- texto imagen vídeo $0.15/M
- Salida
- texto $0.5/M
- Lectura de caché
- $0.03/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~97% más barato
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 70 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 163.840 |
Caché de prompts
| Modo | automático |
|---|
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | reasoning_effort |
|---|---|
| Valores admitidos | low · high · max |
| Valor por defecto | max se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | No |
| Comportamiento del razonamiento | Same dial as GLM-5.3 with no documented way to switch thinking off; clear_thinking defaults to false. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo → texto |
|---|---|
| Parámetros | 320B en total · 18B activos 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
Un prompt, medido a través de la pasarela
GLM-5.3-Flash superado · 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.
salida 742 tok (+626 razonamiento) latencia 23.2 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
GLM-5.3-Flash superado · 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). […]
salida 2462 tok (+2138 razonamiento) latencia 29.1 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
GLM-5.3-Flash superado · 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.
salida 717 tok (+616 razonamiento) latencia 9.1 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
GLM-5.3-Flash superado · 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.
salida 2095 tok (+1937 razonamiento) latencia 20.2 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa GLM-5.3-Flash en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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(""));Acerca de GLM-5.3-Flash
- Acepta imagen y vídeo además de texto y devuelve texto, y su arquitectura híbrida, atención dispersa combinada con atención lineal y Manifold-Constrained Hyper-Connections, se describe como capaz de mantener un comportamiento fiable en contextos largos reduciendo la carga de cómputo.
- La eficiencia se ve en la forma del modelo: 320B de parámetros totales con solo 18B activos, frente a los 753B de GLM-5.3.
- Eso explica que sea el nivel económico, y conviene precisar qué no se sacrifica: la ventana de contexto no se ha recortado y sigue siendo de un millón de tokens.
- El pensamiento se comporta igual que en GLM-5.3, con reasoning_effort en low, high o max y max por defecto, sin una forma documentada de desactivarlo, así que el presupuesto de salida debe contemplar una traza de razonamiento en cada llamada.
- Admite llamada a herramientas, salida JSON y estructurada, streaming y entrada en caché, y los pesos se publican abiertamente.
- En Synthorai se sirve por el endpoint de chat completions compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GLM-5.3-Flash?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.15/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 833 solicitudes de ~8K tokens a GLM-5.3-Flash.
¿En qué destaca GLM-5.3-Flash?
Nativamente multimodal con entrada de imagen y vídeo; 320B de parámetros totales, solo 18B activos; la misma ventana de un millón de tokens en el nivel económico. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash cuesta $0.15 por millón de tokens de entrada y $0.5 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.03/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 163,840 tokens.
¿GLM-5.3-Flash admite caché de prompts?
Sí, de forma automática: los prompts que sirve Z.ai se guardan en caché sin tocar el código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.03/M frente a $0.15/M sin caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a GLM-5.3-Flash?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="glm-5.3-flash" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
Modelos relacionados
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