GLM-5.3-Flash è il membro nativamente multimodale della linea GLM-5.3, pensato per la scrittura di codice efficiente e per compiti di agente di lungo periodo.
- Input
- testo immagine video $0.15/M
- Output
- testo $0.5/M
- Lettura cache
- $0.03/M
- Contesto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~97% più economico
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 70 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.000.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 163.840 |
Prompt caching
| Modalità | automatico |
|---|
Ragionamento
| Parametro del provider | reasoning_effort |
|---|---|
| Valori accettati | low · high · max |
| Valore di default | max applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | No |
| Comportamento del ragionamento | Same dial as GLM-5.3 with no documented way to switch thinking off; clear_thinking defaults to false. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine + video → testo |
|---|---|
| Parametri | 320B totali · 18B attivi 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 solo prompt, misurato attraverso il gateway
GLM-5.3-Flash superato · 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.
out 742 tok (+626 ragionamento) latenza 23.2 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
GLM-5.3-Flash superato · 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). […]
out 2462 tok (+2138 ragionamento) latenza 29.1 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
GLM-5.3-Flash superato · 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.
out 717 tok (+616 ragionamento) latenza 9.1 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
GLM-5.3-Flash superato · 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.
out 2095 tok (+1937 ragionamento) latenza 20.2 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa GLM-5.3-Flash in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su GLM-5.3-Flash
- Accetta immagini e video oltre al testo e restituisce testo, e la sua architettura ibrida, attenzione sparsa combinata con attenzione lineare e Manifold-Constrained Hyper-Connections, viene descritta come capace di mantenere un comportamento affidabile su contesti lunghi riducendo il carico di calcolo.
- L'efficienza si vede nella forma del modello: 320B di parametri totali con soli 18B attivi, contro i 753B di GLM-5.3.
- È questo a collocarlo nella fascia economica, e vale la pena precisare cosa non viene sacrificato: la finestra di contesto non è stata ridotta e resta di un milione di token.
- Il ragionamento si comporta come su GLM-5.3, con reasoning_effort a low, high o max e max come impostazione predefinita, senza un modo documentato per disattivarlo, perciò il budget di output deve tenere conto di una traccia di ragionamento a ogni chiamata.
- Chiamata di strumenti, output JSON e strutturato, streaming e input in cache sono supportati, e i pesi sono pubblicati apertamente.
- Su Synthorai è servito tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI.
FAQ
L'API di GLM-5.3-Flash si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.15/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 833 richieste da ~8K token a GLM-5.3-Flash.
In cosa eccelle GLM-5.3-Flash?
Nativamente multimodale con input immagine e video; 320B di parametri totali, solo 18B attivi; la stessa finestra da un milione di token nella fascia economica. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa GLM-5.3-Flash?
Su Synthorai GLM-5.3-Flash costa $0.15 per milione di token di input e $0.5 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.03/M.
Qual è la finestra di contesto di GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 163,840 token.
GLM-5.3-Flash supporta il prompt caching?
Sì, in automatico: i prompt serviti da Z.ai vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input letti dalla cache costano $0.03/M, contro $0.15/M senza cache. Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a GLM-5.3-Flash?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="glm-5.3-flash" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
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Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.