GLM-5.3 vs Kimi K3
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 대략 백만 토큰의 컨텍스트 창(glm-5.3은 1000000, kimi-k3은 1048576)을 갖춘 항상 활성화된 추론 모델이므로 차이점은 비용, 모달리티 및 출력 길이입니다. glm-5.3은 kimi-k3의 $3 및 $15와 비교하여 백만 개당 입력 $1.4 및 출력 $4.4로 더 저렴한 텍스트 전용 워크호스이며(입력에서 약 2.1x, 출력에서 약 3.4x 저렴), 명시적인 긴 컨텍스트 플래그를 제공합니다. 이미지 또는 비디오 입력이 필요하거나, 최대 1048576-token까지 생성할 수 있으므로 glm-5.3의 131072-token 출력 한도를 훨씬 초과하는 단일 응답이 필요한 경우 kimi-k3을 선택하세요.
벤치마크
양쪽 모두 측정된 16개, 1개 동점.
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 67개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
사양
| GLM-5.3 | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 이미지 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 131K | 1M |
| Thinking 파라미터 | reasoning_effort | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| 허용되는 값 | reasoning_effort
| reasoning_effort
|
| 기본값 | max | max |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GLM-5.3 · Kimi K3
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
GLM-5.3 통과 · 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.
출력 681 tok (+562 추론) 지연 시간 18.4 s
Kimi K3 통과 · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
출력 755 tok (+637 추론) 지연 시간 20.8 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
GLM-5.3 통과 · 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. […]
출력 9934 tok (+9438 추론) 지연 시간 150.7 s
Kimi K3 통과 · 8/8 cases
```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 is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
출력 1837 tok (+1547 추론) 지연 시간 47.2 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
GLM-5.3 통과 · 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.
출력 2173 tok (+2045 추론) 지연 시간 35.8 s
Kimi K3 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 924 tok (+863 추론) 지연 시간 25.9 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
GLM-5.3 통과 · 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.*
출력 5418 tok (+5255 추론) 지연 시간 52.4 s
Kimi K3 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
출력 1527 tok (+1354 추론) 지연 시간 37.9 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
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",
# model="kimi-k3", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
// model: "kimi-k3", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
# "model": "kimi-k3", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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",
// Model: "kimi-k3", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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")
// .model("kimi-k3") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
GLM-5.3와(과) Kimi K3 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 GLM-5.3이(가) 더 저렴합니다($1.4 대 $3, 2.1× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 GLM-5.3와(과) Kimi K3를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
GLM-5.3 및 Kimi K3는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.