GLM-5.3-Flash est le membre nativement multimodal de la gamme GLM-5.3, positionné pour le code efficace et les tâches d'agent de longue haleine.
- Entrée
- texte image vidéo $0.15/M
- Sortie
- texte $0.5/M
- Lecture de cache
- $0.03/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~97% moins cher
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 70 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 163 840 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|
Réflexion
| Paramètre du fournisseur | reasoning_effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | low · high · max |
| Valeur par défaut | max appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Non |
| Comportement de la réflexion | Same dial as GLM-5.3 with no documented way to switch thinking off; clear_thinking defaults to false. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du fournisseur, ci-dessus, s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image + vidéo → texte |
|---|---|
| Paramètres | 320B au total · 18B actifs 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
selon docs officielles Z.ai ↗
Un prompt, mesuré via la passerelle
GLM-5.3-Flash réussi · 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.
sortie 742 tok (+626 réflexion) latence 23.2 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
GLM-5.3-Flash réussi · 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). […]
sortie 2462 tok (+2138 réflexion) latence 29.1 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
GLM-5.3-Flash réussi · 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.
sortie 717 tok (+616 réflexion) latence 9.1 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
GLM-5.3-Flash réussi · 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.
sortie 2095 tok (+1937 réflexion) latence 20.2 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Utilisez GLM-5.3-Flash en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de GLM-5.3-Flash
- Il accepte l'image et la vidéo en plus du texte et renvoie du texte ; son architecture hybride, attention creuse combinée à une attention linéaire avec des Manifold-Constrained Hyper-Connections, est décrite comme préservant un comportement fiable sur contexte long tout en réduisant la charge de calcul.
- L'efficacité se lit dans la forme du modèle : 320B de paramètres au total pour seulement 18B actifs, contre 753B pour GLM-5.3.
- C'est ce qui en fait le palier économique, et il vaut la peine de préciser ce qui n'est pas sacrifié : la fenêtre de contexte n'a pas été réduite, elle reste d'un million de tokens.
- La réflexion se comporte comme sur GLM-5.3, avec reasoning_effort à low, high ou max, max par défaut, et aucune manière documentée de la désactiver ; le budget de sortie doit donc prévoir une trace de raisonnement à chaque appel.
- L'appel d'outils, la sortie JSON et structurée, le streaming et les entrées mises en cache sont pris en charge, et les poids sont publiés ouvertement.
- Sur Synthorai, il est servi par le point de terminaison chat completions compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API GLM-5.3-Flash gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.15/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 833 requêtes de ~8K tokens sur GLM-5.3-Flash.
Quels sont les points forts de GLM-5.3-Flash ?
Nativement multimodal, entrées image et vidéo ; 320B de paramètres au total, seulement 18B actifs ; la même fenêtre d'un million de tokens au palier économique. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte GLM-5.3-Flash ?
Sur Synthorai, GLM-5.3-Flash coûte $0.15 par million de tokens en entrée et $0.5 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.03/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5.3-Flash ?
GLM-5.3-Flash dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 163,840 tokens.
GLM-5.3-Flash prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par Z.ai sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.03/M contre $0.15/M hors cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GLM-5.3-Flash ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="glm-5.3-flash", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.