GLM-5.3 は、複雑なソフトウェアエンジニアリングと長期にわたるエージェント作業に向けた Z.AI の大規模推論モデルです。
- 入力
- テキスト $1.4/M
- 出力
- テキスト $4.4/M
- キャッシュ読み取り
- $0.28/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 72% 割安
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 70 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 131,072 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning_effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | low · high · max |
| デフォルト | max リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 非対応 |
| 思考の挙動 | No documented switch turns thinking off, unlike the earlier GLM-5 releases, so the output budget must allow for a reasoning trace on every call. A separate clear_thinking flag defaults to false and decides whether prior turns' traces are cleared; the model card tells chat deployments to pass it explicitly. |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト → テキスト |
|---|---|
| パラメータ数 | 合計 753B MoE |
- Large-scale reasoning model for complex software engineering and long-horizon agent tasks
- keeps the 1M-token context window of GLM-5.2 and improves on it in coding and in the balance between performance and token efficiency
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
GLM-5.3 合格 · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating an extensive internal chain-of-thought—thousands of hidden "thinking" tokens the user never sees—before writing any part of the actual answer. Those invisible tokens are billed at output rates, which run several times the price of input tokens, so the billed volume per query jumped even though query volume and per-token pricing stayed the same. The good news is this is a controllable lever, not a rate increase: capping reasoning effort and routing only complex queries to reasoning mode should bring a large share of the added cost back down.
出力 681 tok (+562 思考) レイテンシ 18.4 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
GLM-5.3 合格 · 8/8 cases
**Fixed:** ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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:** The function suffers from a unit error — it counts adjacent equal *pairs* rather than *items* in a run. `cur` is seeded at 0, gains 1 per match, and resets to 0 on a mismatch, so a run of k equal elements can only ever drive `cur` to k−1 (a run of k items contains exactly k−1 neighboring pairs), and `best`, also starting at 0, inherits that shortfall. That's why a single-element input — a run of length 1 containing zero pairs — returns 0 instead of 1, and why a run reaching the last index comes back one short (e.g. […]
出力 9934 tok (+9438 思考) レイテンシ 150.7 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GLM-5.3 合格 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on interpretation: - **revenue_usd_m**: 412 is the stated topline, though it's on a constant-currency basis. - **growth_pct**: "eleven and change" is extracted as 11 (an approximation, slightly above 11). - **guidance**: null, since formal guidance was explicitly withheld pending the Q4 close.
出力 2173 tok (+2045 思考) レイテンシ 35.8 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
GLM-5.3 合格 · 129 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Universal Prompt Caching** We're thrilled to announce prompt caching that works across every major LLM provider. Identical prompts are now cached once at the gateway level, regardless of which model or vendor serves the request downstream. That means up to 90% savings on token costs and dramatically faster responses for repeated queries. How does it work? Our gateway computes a deterministic hash of each incoming prompt, checks the shared cache layer, and returns instant responses when matches exist. New or modified prompts route normally to your configured provider. Deploy with a single configuration flag; no code changes required. Cache invalidation, TTL controls, and detailed analytics are included. Stop paying twice for the same question. Enable Universal Prompt Caching today. --- *Exactly 120 words; one question; no forbidden terms.*
出力 5418 tok (+5255 思考) レイテンシ 52.4 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で GLM-5.3 を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GLM-5.3 について
- GLM-5.2 で導入された 100 万トークンのコンテキストウィンドウを維持しつつ、コーディングと、性能とトークン効率のバランスの面で改善したとされており、バージョンを上げる理由はウィンドウの拡大ではなくスループットとコード品質にあります。
- 構造は総パラメータ 753B の Mixture-of-Experts で、入力も出力もテキストです。
- 思考は reasoning_effort で制御し、low・high・max を取り、既定は max です。
- したがって何も指定しないリクエストは深く考えるリクエストになります。
- 系列の以前のリリースからの重要な変更は、思考を無効化する手段が文書化されていない点です。
- GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2 では無効化できましたが、本モデルでは毎回の呼び出しで推論トレースが出る前提で出力予算を組む必要があります。
- 別途 clear_thinking フラグがあり、既定は false で、前のターンのトレースを消すかどうかを決めます。
- モデルカードはチャット用途では明示的に渡すよう求めています。
- ツール呼び出し、JSON および構造化出力、ストリーミング、キャッシュ入力は系列から引き継がれます。
- Synthorai では OpenAI 互換の chat completions エンドポイントで提供されるため、GLM-5.2 からの移行はモデル名の変更で済み、統合のやり直しにはなりません。
よくある質問
GLM-5.3 API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $1.4/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを GLM-5.3 に約 89 回送れます。
GLM-5.3 は何が得意ですか？
GLM-5.2 比でコーディングとトークン効率を改善、長期エージェント作業向けの 100 万トークン文脈、推論強度のダイヤルは既定で最大。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
GLM-5.3 の料金はいくらですか？
Synthorai での GLM-5.3 の料金は、入力 100 万トークンあたり $1.4、出力 100 万トークンあたり $4.4 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.28/M で課金されます。
GLM-5.3 のコンテキスト長はどれくらいですか？
GLM-5.3 のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 131,072 トークンです。
GLM-5.3 はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい、自動で有効です。Z.ai 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.28/M（未キャッシュは $1.4/M）で課金されます。 プロンプトキャッシュガイド →
GLM-5.3 を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="glm-5.3" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。