GLM-5.3은 Z.ai(Zhipu AI)의 최신 플래그십 모델로, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 장기 에이전트 작업을 위해 설계되었습니다. GLM-5.2 대비 코딩 경험이 약 50% 개선되었고, 선별된 사이버 보안 기능에서는 Mythos 5에 필적하며, 원시 성능과 토큰 효율성 사이에서 더 나은 균형을 이룹니다. 이 모델은 리포지토리 규모의 코딩, 자율 다단계 엔지니어링, 그리고 긴 시간 동안 일관성을 유지해야 하는 에이전트 워크플로를 위해 구축된 텍스트 입력/텍스트 출력 모델입니다. GLM-5.3은 GLM-5 계열과 동일한 API 표면을 사용하지만, 호출자가 처리해야 할 두 가지 변경 사항이 있습니다. thinking은 항상 활성화되며(thinking.type은 enabled만 허용하고, disabled를 전달하면 요청이 실패합니다), 추론 깊이는 reasoning_effort로 제어되며 low / high / max 값을 가지며 기본값은 max입니다. 또한 네이티브 도구 호출과 구조화된 JSON 출력을 지원하며, OpenAI 호환 chat-completions 형식을 사용합니다.
GLM 5.3은 z-ai 제공업체로 등록되어 OrcaRouter를 통해 제공되는 대규모 언어 모델입니다. 카탈로그 항목은 이를 텍스트 전용 모델로 설명하며, 입력 컨텍스트는 최대 1,000,000 토큰, 최대 생성 길이는 128,000 토큰입니다. 이는 모델이 전체 책이나 대규모 코드베이스를 단일 프롬프트로 받아들이면서도 긴 답변을 위한 공간을 확보할 수…
1,000,000-토큰 컨텍스트를 갖춘 GLM 5.3은 그렇지 않았다면 여러 청크로 분할해야 했을 문서를 처리할 수 있습니다. 소설 전체, 긴 기술 매뉴얼, 또는 수백 페이지 분량의 대화 기록을 프롬프트에 넣을 수 있습니다. 가장 큰 실질적 이점은 응답할 때 모델이 모든 자료를 한 번에 고려할 수 있다는 점입니다. 따라서 사용자 정의 검색 로직 없이도 요약, 사실 추출, 비교 분석과 같은 작업이 가능해집니다. 또한 전체 대화가 컨텍스트 창에 유지되므로 후속 턴에서 대규모 텍스트 본문에 대해 질문할 수 있다는 의미이기도 합니다. 하지만 1M-토큰 프롬프트는 무료가 아닙니다. 입력 토큰은 백만 개당 $1.40로 청구되므로, 전체 프롬프트 비용은 출력을 제외하고 대략 $1.40입니다. 카탈로그에는 전용 검색 기능이 설명되어 있지 않으므로, 모델은 단순히 컨텍스트에 있는 내용을 사용합니다.
GLM 5.3의 최대 출력 길이는 128,000 토큰입니다. 이는 많은 모델의 일반적인 기본 제한인 4,000~8,000 토큰보다 훨씬 높은 수치입니다. 이를 통해 모델은 한 번의 호출로 긴 보고서, 코드 파일, 기계 번역 또는 여러 장으로 구성된 초안을 생성할 수 있습니다. 백만 토큰당 $4.40의 출력 가격 기준으로, 128,000토큰 응답의 출력 토큰 비용은 약 $0.56입니다(128,000 / 1,000,000 * 4.40). 단어당 실제 토큰 수는 다를 수 있지만, 이는 상한 비용을 가늠할 수 있게 해줍니다. OrcaRouter 과금은 토큰 기반이므로 출력이 짧을수록 비용도 비례하여 낮아집니다. 출력 제한을 더 높게 설정할 수 있다는 표시는 없으며, 128,000은 카탈로그에 명시된 상한입니다. 애플리케이션을 설계할 때는 모델이 많은 양의 텍스트를 생성할 수 있으므로 매우 긴 출력 스트림을 처리하거나 스트리밍을 사용하여 결과를 점진적으로 표시해야 할 수 있습니다.
카탈로그에는 Z.ai GLM 5.3의 입력 양식이 텍스트로 명시되어 있습니다. 즉, 이 모델은 대화 기록, 시스템 프롬프트, 사용자 콘텐츠를 포함한 일반 텍스트 메시지만 허용합니다. 이미지, 오디오, 비디오 또는 기타 바이너리 콘텐츠는 허용하지 않습니다. 특정 작업에 모델을 선택할 때 이는 중요한 제약 조건입니다. 파이프라인에서 스크린샷을 읽거나, 녹음 파일을 분석하거나, 비디오를 분류해야 하는 경우, GLM 5.3을 호출하기 전에 멀티모달 모델이나 별도의 전사/시각 처리 단계가 필요합니다. 컨텍스트 창은 크지만 콘텐츠는 여전히 텍스트입니다. PDF 파일을 직접 첨부할 수 없으며, 먼저 해당 텍스트를 추출해야 합니다. 이 모델은 긴 텍스트 JSON, 코드, 로그 또는 기사를 처리할 수 있습니다. 텍스트 전용 워크로드의 경우 큰 컨텍스트가 유용할 수 있습니다. 다른 양식이 필요한 경우 OrcaRouter에서 다른 모델을 찾아보세요.
GLM 5.3의 큰 컨텍스트와 긴 출력은 일부 소형 모델보다 토큰당 가격이 높습니다. 작업에 수천 개의 토큰 컨텍스트와 짧은 응답만 필요한 경우, 더 저렴한 모델이 더 낮은 비용으로 좋은 결과를 제공할 수 있습니다. OrcaRouter는 다양한 가격대의 여러 모델을 제공하지만, 이 카탈로그 항목에는 대안이 나열되어 있지 않습니다. 일반적으로 단일 호출에서 큰 컨텍스트나 매우 긴 출력이 필요하고 그러한 기능이 비용을 정당화할 때 GLM 5.3을 사용하세요. 작업을 더 작은 조각으로 나눌 수 있거나 더 짧은 컨텍스트로 충분하다면, 더 작은 모델이 더 적은 입력 토큰을 사용하므로 비용 효율적일 수 있습니다. 또한 지연 시간을 고려하세요: 1M 토큰 프롬프트를 처리하는 것은 모델에 관계없이 짧은 프롬프트를 처리하는 것보다 오래 걸립니다. 선택은 프로덕션 요구 사항에 따라 달라집니다.
OrcaRouter 카탈로그의 Z.ai GLM 5.3 항목에는 벤치마크 점수가 포함되어 있지 않습니다. 즉, 이 목록에는 MMLU, HumanEval 또는 기타 표준 평가에 인용할 공식 수치가 없습니다. 자체 테스트 프롬프트를 실행하고 도메인에서 출력을 비교하여 모델을 직접 평가하는 것은 여전히 가능합니다. 벤치마크 데이터가 제공되지 않으므로 특정 작업에 대한 상대적 품질 주장은 주의해서 다루어야 합니다. 제공된 유일한 확정 수치는 컨텍스트 창, 최대 출력, 가격입니다. GLM과 같은 언어 모델 계열의 경우 외부 간행물에서 일반적인 정보를 제공할 수 있지만, 여기에 벤치마크 표가 없다는 것은 대표적 작업에서 측정하는 것이 가장 안전한 접근 방식임을 의미합니다. OrcaRouter의 API를 사용하여 다른 모델과 나란히 평가를 실행할 수 있지만, 수집한 결과는 글로벌 순위가 아닌 사용자의 사용 사례에 적용됩니다.
GLM 5.3에 대한 카탈로그에는 지연 시간 수치가 기재되어 있지 않으므로, 정확한 속도를 보고할 수 없습니다. 일반적으로 응답 시간은 여러 요인에 따라 달라집니다: 입력 프롬프트의 길이, 출력에서 요청된 토큰 수, 업스트림 제공업체의 현재 부하, 네트워크 상태 등이 있습니다. 1,000,000토큰 프롬프트가 포함된 요청은 짧은 프롬프트보다 처리 시간이 상당히 오래 걸립니다. 모델이 생성 전에 해당 텍스트를 모두 읽어야 하기 때문입니다. 출력 생성 시간도 출력 토큰 수에 따라 증가하며, 128,000토큰 응답은 매우 느릴 수 있습니다. 대화형 애플리케이션의 경우 스트리밍을 사용하여 생성되는 대로 텍스트를 받기 시작할 수 있습니다. OrcaRouter의 OpenAI 호환 API는 표준 스트리밍 매개변수를 지원하지만, 실제 처리량은 z-ai 제공업체에 의해 결정됩니다. 워크로드의 지연 시간을 이해하려면 대표적인 요청을 테스트해야 합니다.
GLM 5.3의 주요 제한 사항은 카탈로그 사양과 관련이 있습니다. 텍스트 전용 모델이므로 이미지, 오디오, 비디오를 기본적으로 처리할 수 없으며, 해당 형태의 콘텐츠는 먼저 텍스트로 변환해야 합니다. 컨텍스트 창은 1,000,000 토큰이지만, 이를 완전히 사용한다는 것은 요청이 크다는 의미이며 비용과 지연 시간에 영향을 미칩니다. 최대 출력은 128,000 토큰이지만, 그러한 출력을 생성하는 데는 시간이 오래 걸리며 스트리밍을 사용하지 않으면 공급자 시간 초과가 발생할 수 있습니다. 카탈로그에는 벤치마크 점수가 나열되어 있지 않으므로 모든 작업에서 다른 모델보다 성능이 뛰어나다고 가정해서는 안 됩니다. 마지막으로, 모든 언어 모델과 마찬가지로 출력이 부정확하거나 환각(hallucination)일 수 있으므로 중요한 정보는 검증해야 합니다. 토큰 수는 근사치이므로 1M 토큰 프롬프트는 모델이 모든 긴 프롬프트를 완벽하게 처리한다는 보장이 아니라 실질적인 상한선입니다.
GLM 5.3은 토큰 단위로 과금됩니다. 입력 가격은 1,000,000개 토큰당 $1.40, 출력 가격은 1,000,000개 토큰당 $4.40입니다. OrcaRouter는 추가 요금을 부과하지 않으므로, 청구되는 금액은 공급업체 요율과 정확히 동일합니다. 입력 토큰에는 프롬프트, 시스템 지침, 그리고 전송한 대화 기록이 포함됩니다. 출력 토큰은 모델이 생성한 토큰입니다. 대부분의 API는 프롬프트와 생성된 텍스트를 모두 계산하며, 이 모델은 표준 토큰별 과금 방식을 따릅니다. 이 목록에는 월간 구독이 없으며, 별도의 고정 수수료에 대한 언급도 없습니다. 요청의 총 비용은 (입력 토큰 / 1,000,000) * 1.40 + (출력 토큰 / 1,000,000) * 4.40으로 계산됩니다. 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 1,000개를 사용하는 요청의 경우 비용은 $0.014 + $0.0044, 즉 총 약 $0.0184입니다.
GLM 5.3에서는 입력 토큰과 출력 토큰의 가격이 다르기 때문에 비용 분포는 모델을 사용하는 방식에 따라 달라집니다. 입력 토큰은 백만 개당 $1.40, 출력 토큰은 백만 개당 $4.40이며, 출력이 토큰당 3배 이상 비쌉니다. 이는 많은 언어 모델에서 흔한 가격 구조입니다. 긴 문서를 읽고 짧은 요약을 반환하는 작업은 입력 비용이 지배적입니다. 짧은 프롬프트로 시작해 매우 긴 응답을 생성하는 작업은 출력 비용이 지배적입니다. 최대 출력이 128,000 토큰이므로 단일 최대 길이 생성은 출력 토큰 기준으로 약 $0.56의 비용이 들 수 있습니다. 여러 턴이 누적되는 대화에서는 양쪽이 모두 증가합니다. 더 짧은 컨텍스트 창을 사용하거나 기록을 잘라내지 않는 한 기록 입력이 매번 다시 전송됩니다. 가능하면 프롬프트를 간결하게 유지하고 출력 길이를 제한하면 비용을 줄일 수 있습니다.
GLM 5.3에 대한 카탈로그 항목에는 프롬프트 캐싱, 할인 또는 특별 가격 등급이 언급되어 있지 않습니다. 나열된 가격은 간단합니다: 입력 토큰 100만 개당 $1.40, 출력 토큰 100만 개당 $4.40입니다. 향후 OrcaRouter 또는 업스트림 공급자가 캐싱을 도입하면 반복 프롬프트의 실질 비용이 변경될 수 있지만, 여기에는 그러한 메커니즘이 설명되어 있지 않습니다. 마찬가지로 배치 처리 또는 볼륨 할인에 대한 언급도 없습니다. 비용을 통제하려면 전송하는 토큰 수를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 대화를 다시 보내는 대신 관련된 최근 턴만 유지하세요. 또한 더 낮은 max_tokens 값을 설정하여 출력 길이를 제한할 수 있습니다. OrcaRouter는 마크업 없이 공급자 요율로 청구하므로 모델 목록에 표시된 비용이 기본 요율입니다. 가격 또는 새로운 기능에 대한 업데이트가 있는지 항상 최신 문서를 확인하세요.
Z.ai GLM 5.3을 호출하려면 HTTP 클라이언트를 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API로 지정하세요. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1입니다. 요청 본문에 모델 ID z-ai/glm-5.3을 사용하세요. 공식 OpenAI SDK를 사용하는 경우, base_url을 OrcaRouter 엔드포인트로 설정하고 OrcaRouter API 키를 사용하세요. 요청 형식은 표준 채팅 완성(chat completions) 형태입니다: model 필드와 messages 배열이 있는 JSON 객체입니다. 각 메시지에는 role과 content가 포함됩니다. 모델이 텍스트 응답을 생성합니다. OrcaRouter는 요청을 z-ai 제공업체로 전달합니다. API가 OpenAI와 호환되므로, OpenAI 엔드포인트를 지원하는 라이브러리와 도구를 맞춤 통합 없이 OrcaRouter로 지정할 수 있습니다. 인증을 위해 Authorization 헤더에 OrcaRouter 키를 포함하세요. 엔드포인트는 일반 채팅 완성 호출을 수락합니다. 이 모델을 위한 별도의 RESTful 리소스는 없습니다.
OrcaRouter의 GLM 5.3용 OpenAI 호환 API는 OpenAI 채팅 완성(chat completions) 형식에서 공통적으로 사용되는 것과 동일한 요청 매개변수를 허용합니다. model을 z-ai/glm-5.3으로 설정하고 messages를 제공할 수 있으며, max_tokens, temperature, top_p, stream과 같은 매개변수로 생성을 제어할 수 있습니다. 지원되는 매개변수의 정확한 목록은 제공업체에 따라 다를 수 있습니다. 카탈로그에는 완전한 매개변수 스키마가 나열되어 있지 않으므로, 현재 지원되는 필드는 OrcaRouter의 API 문서를 참조해야 합니다. 모델의 최대 출력이 128,000토큰이므로, 많은 클라이언트의 기본값을 훨씬 초과하여 max_tokens를 설정할 수 있습니다. 클라이언트가 이 값을 제한하는 경우에는 조정이 필요할 수 있습니다. 1,000,000토큰의 컨텍스트 창은 메시지의 총 토큰 수가 매우 커질 수 있음을 의미합니다. 그 정도의 텍스트를 JSON으로 보내는 것은 문제없지만, 요청 크기와 대기 시간에 유의해야 합니다. 스트리밍은 일반적으로 OpenAI 호환 API에서 사용할 수 있지만, OrcaRouter의 정확한 응답 형식은 표준을 따릅니다.
OpenAI 애플리케이션을 OrcaRouter를 통해 GLM 5.3으로 마이그레이션하려면 일반적으로 두 가지 변경이 필요합니다. 첫째, base_url을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경합니다. 둘째, 모델 이름을 z-ai/glm-5.3으로 변경합니다. messages 배열, 역할(roles), JSON 응답 구조는 OpenAI의 채팅 완료(chat completions) 형식과 동일하게 유지됩니다. 현재 OpenAI SDK를 사용 중이라면 환경 변수 또는 클라이언트 구성을 업데이트하여 OrcaRouter를 가리키도록 하십시오. 기존 키 대신 OrcaRouter API 키를 사용하십시오. 요청 본문 자체에는 코드 변경이 필요하지 않지만, 파라미터를 검토하는 것이 좋습니다. GLM 5.3은 텍스트 전용 모델이므로 프롬프트에서 image_url 또는 멀티모달 첨부 파일을 제거해야 합니다. 또한 이 모델의 컨텍스트 창은 많은 OpenAI 모델보다 훨씬 크므로 전송하는 대화 기록의 양을 늘릴 수 있습니다. 먼저 작은 요청으로 테스트하여 응답 형식이 코드가 기대하는 방식과 일치하는지 확인하십시오.
다음은 OrcaRouter를 통한 GLM 5.3 최소 채팅 완료 요청입니다. https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions로 POST를 보내고, Authorization 헤더에 OrcaRouter API 키를 포함하세요. 본문에는 model 필드를 z-ai/glm-5.3으로 설정하고, messages에는 최소 하나의 메시지(예: {"role":"user","content":"프랑스의 수도는 무엇인가요?"})를 포함해야 합니다. 응답에는 표준 OpenAI 채팅 완료 형식으로 모델의 답변이 포함됩니다. temperature 및 max_tokens와 같은 선택적 매개변수를 추가할 수 있습니다. max_tokens를 생략하면 공급자의 기본값이 사용되며, 128,000토큰 출력 제한을 활용하려면 max_tokens를 원하는 값으로 설정하세요. 스트리밍을 사용하려면 stream을 true로 설정하고 데이터 줄이 도착하는 대로 읽으세요. 정확한 JSON 형식은 OpenAI의 규칙을 따르므로, choices 및 message 콘텐츠를 파싱하는 기존 헬퍼 함수가 그대로 작동해야 합니다.
GLM 5.3과 컨텍스트 창이 더 작은 모델들의 주요 차이점은 단일 프롬프트에 포함될 수 있는 텍스트의 양입니다. GLM 5.3은 1,000,000개의 토큰을 지원하는 반면, 많은 일반적인 모델은 4,000~200,000개의 토큰을 지원합니다. 전체 책을 분석하는 것과 같은 작업의 경우, GLM 5.3으로 단일 요청을 보내면 청킹(chunking)과 검색(retrieval)의 복잡성을 피할 수 있습니다. 그러나 컨텍스트 창이 더 크다고 해서 자동으로 성능이 더 좋은 것은 아닙니다. 컨텍스트가 더 짧은 모델은 특정 작업에 높은 정확도를 보이도록 튜닝되는 경우가 있습니다. 비용도 또 다른 요소입니다. GLM 5.3의 토큰당 입력 가격은 백만 토큰당 $1.40, 출력 가격은 $4.40이며, 매우 긴 프롬프트는 많은 토큰을 소비합니다. 데이터가 더 작은 컨텍스트에 적합하다면, 더 저렴한 모델이 더 효율적일 수 있습니다. OrcaRouter를 사용하면 작업 부하에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다. GLM 5.3의 카탈로그 항목에는 비교 표가 포함되어 있지 않으므로, 자체 데이터로 테스트해야 합니다.
GLM 5.3은 텍스트 전용 모델이므로 이미지, 오디오 또는 비디오를 입력으로 받아들이지 않습니다. 멀티모달 모델은 이러한 양식을 텍스트와 결합하여 사진, 녹음 또는 비디오 프레임에 대해 질문할 수 있게 해줍니다. 애플리케이션에 시각적 이해가 필요한 경우 GLM 5.3은 적합하지 않습니다. 그러나 텍스트 전용 워크로드의 경우 GLM 5.3의 1,000,000토큰 컨텍스트와 128,000토큰 출력은 차별화된 특징입니다. 많은 멀티모달 모델은 훨씬 작은 컨텍스트 창이나 제한된 출력 길이를 가지고 있습니다. 또한 멀티모달 모델은 이미지 토큰이 비쌀 수 있기 때문에 더 높은 입력 가격을 책정하는 경우가 많습니다. 텍스트만 있는 경우 이미지 인코딩의 오버헤드를 피하기 위해 텍스트 전용 모델을 선호할 수 있습니다. GLM 5.3과 멀티모달 모델 사이의 선택은 애플리케이션이 처리해야 하는 입력 유형에 기반해야 합니다. 텍스트 코퍼스의 경우 GLM 5.3의 큰 컨텍스트는 분명한 장점입니다.
Z.ai는 Zhipu AI라고도 알려진 기업으로, GLM 모델 제품군을 개발합니다. 이 카탈로그 항목은 GLM 5.3을 구체적으로 다루며, 이전 버전이나 더 작은 GLM 버전을 설명하지 않습니다. 명시된 1,000,000 토큰의 컨텍스트 창과 128,000 토큰의 최대 출력은 일반적인 기본 제한보다 크지만, 이 항목에는 다른 GLM 모델에 대한 비교 사양은 제공되지 않습니다. 더 작은 Z.ai 모델은 가격대와 지연 시간이 다를 수 있지만, 이 카탈로그 기록에는 구체적인 수치가 함께 제시되지 않습니다. OrcaRouter는 여러 제공업체의 모델을 서비스하므로 OpenAI 호환 API를 사용하여 GLM 5.3을 다른 텍스트 모델과 나란히 비교할 수 있습니다. 결정을 내리는 가장 좋은 방법은 각 모델에 작고 대표성 있는 워크로드를 실행하여 품질, 속도, 비용을 측정하는 것입니다. 공식적인 비교 점수가 없는 상태에서 GLM 5.3과 다른 버전 간의 직접적인 성능 순위를 매기는 것은 추측에 불과할 것입니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_p| 입력 / 1M tokens | $1.40 |
| 출력 / 1M tokens | $4.40 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.260 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_glm_5_3,
title = {GLM 5.3 API},
author = {Z.ai},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3}
}Z.ai. (2026). GLM 5.3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3