GLM-5.3-Flash는 GLM-5.3 제품군의 네이티브 멀티모달 모델로 효율적인 코딩과 장기 에이전트 작업을 겨냥합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 동영상 $0.15/M
- 출력
- 텍스트 $0.5/M
- 캐시 읽기
- $0.03/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 97% 저렴
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 70개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 163,840 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|
사고
| 공급자 파라미터 | reasoning_effort |
|---|---|
| 허용 값 | low · high · max |
| 기본값 | max 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 사고 동작 | Same dial as GLM-5.3 with no documented way to switch thinking off; clear_thinking defaults to false. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 동영상 → 텍스트 |
|---|---|
| 파라미터 | 전체 320B · 활성 18B 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
출처: Z.ai 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
GLM-5.3-Flash 통과 · 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.
출력 742 tok (+626 사고) 지연 시간 23.2 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GLM-5.3-Flash 통과 · 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). […]
출력 2462 tok (+2138 사고) 지연 시간 29.1 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GLM-5.3-Flash 통과 · 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.
출력 717 tok (+616 사고) 지연 시간 9.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GLM-5.3-Flash 통과 · 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.
출력 2095 tok (+1937 사고) 지연 시간 20.2 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GLM-5.3-Flash 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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(""));GLM-5.3-Flash 소개
- 텍스트와 함께 이미지와 동영상을 입력으로 받고 텍스트를 반환하며, 희소 어텐션과 선형 어텐션을 결합하고 Manifold-Constrained Hyper-Connections를 도입한 하이브리드 구조는 연산 부담을 줄이면서도 정확한 장문맥 동작을 유지한다고 설명됩니다.
- 효율은 모델의 형태에서 드러납니다.
- 총 파라미터 320B에 활성은 18B뿐이며 GLM-5.3의 753B와 대비됩니다.
- 저가 등급인 이유가 여기에 있지만 무엇이 희생되지 않았는지도 분명히 해둘 필요가 있습니다.
- 컨텍스트 창은 줄어들지 않았고 동일한 100만 토큰으로 제공됩니다.
- 사고 동작은 GLM-5.3과 같아 reasoning_effort가 low, high, max이고 기본값은 max이며 끄는 방법은 문서화되어 있지 않으므로, 모든 호출에 추론 흔적을 감안한 출력 예산이 필요합니다.
- 도구 호출, JSON 및 구조화 출력, 스트리밍, 캐시된 입력을 모두 지원하며 가중치는 공개되어 있습니다.
- Synthorai에서는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 제공됩니다.
자주 묻는 질문
GLM-5.3-Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.15 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GLM-5.3-Flash에 약 8K 토큰짜리 요청을 833회쯤 보낼 수 있습니다.
GLM-5.3-Flash는 어떤 작업에 가장 강한가요?
이미지와 동영상을 받는 네이티브 멀티모달, 총 파라미터 320B, 활성은 단 18B, 저가 등급에서도 같은 100만 토큰 창. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GLM-5.3-Flash 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GLM-5.3-Flash 가격은 입력 100만 토큰당 $0.15, 출력 100만 토큰당 $0.5입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.03입니다.
GLM-5.3-Flash의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GLM-5.3-Flash의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 163,840 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GLM-5.3-Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. Z.ai에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.03입니다(캐시되지 않으면 $0.15). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GLM-5.3-Flash는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="glm-5.3-flash"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.