GLM-5.3 — это флагманская модель Z.ai (Zhipu AI) последнего поколения для сложной разработки программного обеспечения и длительных агентных задач. Она обеспечивает примерно 50% улучшение опыта программирования по сравнению с GLM-5.2, соответствует Mythos 5 по отдельным возможностям кибербезопасности и обеспечивает лучший баланс между сырой производительностью и эффективностью использования токенов. Это модель типа «текст на входе / текст на выходе», созданная для масштабного кодирования на уровне репозиториев, автономной многошаговой инженерии и агентных рабочих процессов, которые должны сохранять согласованность на длинных горизонтах. GLM-5.3 использует ту же поверхность API, что и линейка GLM-5, с двумя изменениями, которые клиенты должны учитывать: мышление всегда включено (thinking.type принимает только enabled; передача disabled теперь приводит к ошибке запроса), а глубина рассуждений управляется параметром reasoning_effort со значениями low / high / max, по умолчанию — max. Он поддерживает нативный вызов инструментов и структурированный вывод JSON, а также работает в совместимом с OpenAI формате chat-completions.
GLM 5.3 — это большая языковая модель, указанная у провайдера z-ai и обслуживаемая через OrcaRouter. Запись в каталоге описывает её как текстовую модель с входным контекстом до 1 000 000 токенов и…
С контекстом в 1 000 000 токенов GLM 5.3 может обрабатывать документы, которые в противном случае пришлось бы разбивать на множество фрагментов. Вы можете поместить в промпт целый роман, длинное техническое руководство или сотни страниц истории диалога. Основное практическое преимущество в том, что модель может учитывать весь материал сразу при ответе. Это делает возможными такие задачи, как суммаризация, извлечение фактов и сравнительный анализ, без специальной логики поиска. Это также означает, что вы можете задавать вопросы о большом объёме текста в последующих запросах, поскольку весь разговор остаётся в контекстном окне. Однако использование промпта на 1M токенов не бесплатно: входные токены тарифицируются по $1.40 за миллион, так что полный промпт будет стоить примерно $1.40, причём эта сумма не включает выходные данные. В каталоге не описана специальная функция поиска, поэтому модель просто использует то, что есть в контексте.
Максимальная длина выходных данных для GLM 5.3 составляет 128 000 токенов. Это значительно превышает типичные лимиты по умолчанию в 4 000–8 000 токенов, установленные для многих моделей. Это позволяет модели создавать длинные отчёты, файлы с кодом, машинные переводы или черновики в несколько глав за один вызов. При стоимости вывода $4.40 за миллион токенов ответ на 128 000 токенов будет стоить примерно $0.56 за выходные токены (128 000 / 1 000 000 * 4.40). Фактическое количество токенов на слово варьируется, но это даёт представление о верхней границе стоимости. Биллинг OrcaRouter основан на количестве токенов, поэтому более короткие выходные данные стоят пропорционально меньше. Нет никаких указаний на то, что лимит вывода можно увеличить; 128 000 — это максимум, указанный в каталоге. При проектировании приложения вам может потребоваться обработка очень длинного выходного потока или использование потоковой передачи для постепенного отображения результатов, поскольку модель может генерировать большой объём текста.
В каталоге указано, что модальность ввода для Z.ai GLM 5.3 — текст. Это означает, что модель принимает обычные текстовые сообщения, включая историю разговора, системные промпты и пользовательский контент. Она не принимает изображения, аудио, видео или другие бинарные данные. Это важное ограничение при выборе модели для конкретной задачи. Если ваш пайплайн должен считывать скриншоты, анализировать записи или классифицировать видео, вам понадобится мультимодальная модель или отдельный этап транскрибации/компьютерного зрения перед вызовом GLM 5.3. Хотя окно контекста большое, содержимое всё равно остаётся текстом; вы не можете прикрепить PDF-файл напрямую, если предварительно не извлечёте его текст. Модель может обрабатывать длинные текстовые JSON, код, логи или статьи. Для задач, работающих только с текстом, большой контекст может быть полезен; для любых других модальностей ищите другую модель на OrcaRouter.
Большой контекст и длинный вывод GLM 5.3 стоят дороже за токен, чем у некоторых меньших моделей. Если вашей задаче нужно лишь несколько тысяч токенов контекста и короткий ответ, более дешёвая модель может дать хорошие результаты с меньшими затратами. OrcaRouter предлагает множество моделей с разными ценами, но в этой записи каталога альтернативы не перечислены. Как правило, используйте GLM 5.3, когда вам нужен большой контекст или очень длинный вывод за один вызов, и когда эти возможности оправдывают стоимость. Если вы можете разбить задачу на более мелкие части или если достаточно более короткого контекста, меньшая модель будет использовать меньше входных токенов и может быть более экономичной. Также учтите задержку: обработка запроса с 1M токенов займёт больше времени, чем обработка короткого запроса, независимо от модели. Выбор зависит от ваших производственных требований.
Запись в каталоге OrcaRouter для Z.ai GLM 5.3 не содержит результатов бенчмарков. Это означает, что в данном списке нет официальных цифр, на которые можно ссылаться для MMLU, HumanEval или других стандартных оценок. Тем не менее вы можете самостоятельно оценить модель, запустив собственные тестовые запросы и сравнив результаты на вашем домене. Поскольку данные бенчмарков не предоставлены, к любым утверждениям об относительном качестве на конкретных задачах следует относиться с осторожностью. Единственные точные цифры, которые указаны, — это размер контекстного окна, максимальная длина выходных данных и цена. Для семейства языковых моделей, таких как GLM, внешние публикации могут давать общую информацию, но отсутствие таблицы бенчмарков здесь означает, что самый безопасный подход — измерять производительность на репрезентативных задачах. API OrcaRouter можно использовать для параллельной оценки моделей друг против друга, но любые полученные вами результаты относятся к вашему сценарию использования, а не к глобальным рейтингам.
В каталоге для GLM 5.3 не указаны показатели задержки, поэтому точную скорость сообщить невозможно. В целом время ответа зависит от нескольких факторов: длины входного промпта, количества токенов, запрашиваемых в выходных данных, текущей нагрузки вышестоящего провайдера и сетевых условий. Запрос с промптом на 1 000 000 токенов будет обрабатываться значительно дольше, чем короткий промпт, поскольку модель должна прочитать весь этот текст перед генерацией. Время генерации выходных данных также увеличивается с ростом числа выходных токенов; ответ на 128 000 токенов может быть очень медленным. Для интерактивных приложений вы можете использовать стриминг, чтобы начать получать текст по мере его генерации. API OrcaRouter, совместимый с OpenAI, поддерживает стандартные параметры стриминга, но фактическая пропускная способность определяется провайдером z-ai. Вам следует протестировать репрезентативный запрос, чтобы понять задержку для вашей нагрузки.
Основные ограничения GLM 5.3 связаны с его каталожными характеристиками. Модель работает только с текстом, поэтому она не может напрямую обрабатывать изображения, аудио или видео; такие данные необходимо сначала преобразовать в текст. Контекстное окно составляет 1 000 000 токенов, но его полное использование означает, что ваш запрос будет большим, что влечёт за собой затраты и задержки. Максимальный выход составляет 128 000 токенов, но генерация такого объёма занимает много времени и может привести к тайм-аутам провайдера, если вы не используете потоковую передачу. В каталоге не указаны показатели бенчмарков, поэтому не следует предполагать, что модель превосходит другие по всем задачам. Наконец, как и у всех языковых моделей, выходные данные могут быть неточными или содержать галлюцинации; важную информацию следует проверять. Количество токенов является приблизительным, поэтому запрос на 1 млн токенов — это практический потолок, а не гарантия того, что модель безупречно обработает любой длинный запрос.
GLM 5.3 тарифицируется за токен. Указанная цена за входные токены составляет $1.40 за 1,000,000 токенов, а цена за выходные токены — $4.40 за 1,000,000 токенов. OrcaRouter не добавляет наценки; с вас взимается ровно тариф провайдера. Входные токены включают промпт, любые системные инструкции и историю разговора, которую вы отправляете. Выходные токены — это те, которые генерирует модель. Большинство API учитывают как промпт, так и сгенерированный текст, и для этой модели действует стандартная схема оплаты за токены. В этом предложении нет ежемесячной подписки и нет упоминания отдельной фиксированной платы. Общая стоимость запроса рассчитывается как (входные токены / 1,000,000) * 1.40 плюс (выходные токены / 1,000,000) * 4.40. Для запроса с 10,000 входных токенов и 1,000 выходных токенов стоимость составит $0.014 плюс $0.0044, всего около $0.0184.
Поскольку входные и выходные токены тарифицируются по-разному для GLM 5.3, распределение затрат зависит от того, как вы используете модель. Входные токены стоят $1.40 за миллион, а выходные — $4.40 за миллион, что делает выходные токены более чем в три раза дороже за токен. Это распространённая структура ценообразования для многих языковых моделей. Задача, которая читает длинный документ и возвращает краткое резюме, будет определяться в основном затратами на входные токены. Задача, которая начинается с короткого запроса и генерирует очень длинный ответ, будет определяться в основном затратами на выходные токены. Максимальный объём выходных данных в 128,000 токенов означает, что одна максимально длинная генерация может стоить примерно $0.56 за выходные токены. В диалоге, который накапливает много ходов, обе стороны растут; исторические входные данные отправляются повторно каждый раз, если только вы не используете более короткие контекстные окна или не обрезаете историю. Вы можете снизить затраты, делая запросы краткими и ограничивая длину выходных данных, когда это возможно.
Запись в каталоге для GLM 5.3 не упоминает кэширование промптов, скидки или специальные ценовые уровни. Указанная цена проста: $1.40 за миллион входных токенов и $4.40 за миллион выходных токенов. Если OrcaRouter или вышестоящий провайдер внедрит кэширование в будущем, эффективная стоимость повторных запросов может измениться, но такой механизм здесь не описан. Аналогично, здесь нет упоминания о пакетной обработке или оптовых скидках. Чтобы контролировать расходы, вы можете управлять количеством отправляемых токенов. Например, вместо повторной отправки всего диалога оставляйте только релевантные последние реплики. Вы также можете установить меньшее значение max_tokens, чтобы ограничить длину вывода. Поскольку OrcaRouter выставляет счета по тарифу провайдера без наценки, стоимость, которую вы видите в списке моделей, является базовой. Всегда проверяйте актуальную документацию на предмет обновлений цен или новых функций.
Чтобы вызвать Z.ai GLM 5.3, направьте ваш HTTP-клиент на OpenAI-совместимый API OrcaRouter. Базовый URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Используйте идентификатор модели z-ai/glm-5.3 в теле запроса. Если вы используете официальный OpenAI SDK, укажите base_url на эндпоинт OrcaRouter и используйте ваш API-ключ OrcaRouter. Формат запроса — стандартная форма chat completions: JSON-объект с полем model и массивом messages. Каждое сообщение содержит роль (role) и содержимое (content). Модель сгенерирует текстовый ответ. OrcaRouter пересылает запрос провайдеру z-ai. Поскольку API совместим с OpenAI, библиотеки и инструменты, поддерживающие эндпоинты OpenAI, можно подключать к OrcaRouter без дополнительной интеграции. Для аутентификации включите заголовок Authorization с вашим ключом OrcaRouter. Эндпоинт принимает обычные chat-completion вызовы; отдельного RESTful-ресурса для этой модели не существует.
API OrcaRouter, совместимый с OpenAI, для GLM 5.3 принимает те же параметры запроса, которые обычно используются в формате OpenAI chat completions. Вы можете задать model как z-ai/glm-5.3, указать messages и управлять генерацией с помощью таких параметров, как max_tokens, temperature, top_p и stream. Точный список поддерживаемых параметров может различаться в зависимости от провайдера. Каталог не содержит полной схемы параметров, поэтому для получения актуального списка поддерживаемых полей следует обращаться к документации API OrcaRouter. Поскольку максимальный выход модели составляет 128 000 токенов, вы можете установить max_tokens значительно больше значения по умолчанию во многих клиентах; если ваш клиент ограничивает это значение, возможно, вам потребуется его скорректировать. Контекстное окно в 1 000 000 токенов означает, что общее количество токенов в ваших сообщениях может быть очень большим; отправка такого объёма текста в JSON допустима, но следует учитывать размер запроса и задержку. Потоковая передача обычно доступна для API, совместимых с OpenAI, но точный формат ответа OrcaRouter соответствует стандарту.
Миграция приложения с OpenAI на GLM 5.3 через OrcaRouter обычно требует двух изменений. Во-первых, измените base_url на https://api.orcarouter.ai/v1. Во-вторых, измените имя модели на z-ai/glm-5.3. Массив messages, роли и структура JSON-ответа остаются такими же, как в формате chat completions от OpenAI. Если вы используете OpenAI SDK, обновите переменные окружения или конфигурацию клиента, чтобы они указывали на OrcaRouter. Используйте ключ API OrcaRouter вместо прежнего ключа. В самом теле запроса изменения кода не требуются, хотя вы можете просмотреть параметры. Поскольку GLM 5.3 поддерживает только текст, удалите из своих промптов любые вложения image_url или мультимодальные вложения. Кроме того, контекстное окно модели намного больше, чем у многих моделей OpenAI, поэтому вы можете увеличить объем отправляемой истории разговора. Сначала протестируйте на небольшом запросе, чтобы убедиться, что формат ответа соответствует ожиданиям вашего кода.
Вот минимальный запрос на завершение чата для GLM 5.3 через OrcaRouter. Отправьте POST-запрос на https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions с заголовком Authorization, содержащим ваш API-ключ OrcaRouter. Тело запроса должно включать поле model со значением z-ai/glm-5.3 и messages минимум с одним сообщением, например {"role":"user","content":"What is the capital of France?"}. Ответ будет содержать ответ модели в стандартном формате завершения чата OpenAI. Вы можете добавить необязательные параметры, такие как temperature и max_tokens. Если max_tokens опущен, провайдер использует значение по умолчанию; чтобы воспользоваться лимитом вывода в 128 000 токенов, задайте max_tokens нужным значением. Для потоковой передачи установите stream в true и читайте строки данных по мере их поступления. Точное форматирование JSON соответствует соглашению OpenAI, поэтому существующие вспомогательные функции для разбора choices и содержимого сообщений должны работать.
Основное различие между GLM 5.3 и моделями с меньшими контекстными окнами — это объём текста, который можно разместить в одном запросе. GLM 5.3 поддерживает 1 000 000 токенов, тогда как многие распространённые модели поддерживают от 4 000 до 200 000 токенов. Для таких задач, как анализ целой книги, один запрос к GLM 5.3 позволяет избежать сложностей, связанных с разбиением текста на части и поиском по ним. Однако большее контекстное окно не означает автоматически более высокую производительность; модели с более коротким контекстом иногда оптимизированы для высокой точности на узких задачах. Стоимость — ещё один фактор: цены на входные и выходные токены для GLM 5.3 составляют $1.40 и $4.40 за миллион токенов соответственно, а очень длинный запрос потребует большого количества токенов. Если ваши данные укладываются в меньший контекст, более дешёвая модель может оказаться эффективнее. OrcaRouter позволяет выбрать модель, подходящую под вашу рабочую нагрузку; запись в каталоге для GLM 5.3 не содержит сравнительной таблицы, поэтому вам следует протестировать модель на собственных данных.
GLM 5.3 работает только с текстом, поэтому он не принимает изображения, аудио или видео в качестве входных данных. Мультимодальные модели могут объединять эти модальности с текстом, позволяя задавать вопросы о фотографии, записи или видеокадре. Если вашему приложению требуется визуальное понимание, GLM 5.3 не подходит. Однако для задач, связанных только с текстом, контекст GLM 5.3 на 1 000 000 токенов и выход на 128 000 токенов являются отличительной особенностью. У многих мультимодальных моделей контекстное окно значительно меньше, а длина выходных данных ограничена. Кроме того, мультимодальные модели часто берут более высокую плату за входные данные, поскольку токены изображений могут быть дорогими. Если у вас только текст, вы можете предпочесть текстовую модель, чтобы избежать накладных расходов на кодирование изображений. Выбор между GLM 5.3 и мультимодальной моделью должен основываться на типах входных данных, с которыми должно работать ваше приложение. Для текстового корпуса большой контекст GLM 5.3 является явным преимуществом.
Z.ai, также известная как Zhipu AI, разрабатывает семейство моделей GLM. Данная запись каталога касается конкретно GLM 5.3 и не описывает более старые или меньшие версии GLM. Указанное контекстное окно в 1 000 000 токенов и максимальный выход в 128 000 токенов превышают типичные стандартные ограничения, но в этой записи не приведены сравнительные характеристики других моделей GLM. Меньшие модели Z.ai могут иметь другие ценовые категории и более низкую задержку, но рядом с этой записью каталога не указаны конкретные цифры. Поскольку OrcaRouter обслуживает модели от нескольких поставщиков, вы можете сравнить GLM 5.3 с другими текстовыми моделями бок о бок, используя API, совместимый с OpenAI. Лучший способ принять решение — прогнать небольшую репрезентативную рабочую нагрузку через каждую модель и измерить качество, скорость и стоимость. Без официальных сравнительных оценок любое прямое ранжирование производительности между GLM 5.3 и другими версиями было бы спекулятивным.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
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| Ввод / 1M токенов | $1.40 |
| Вывод / 1M токенов | $4.40 |
| Чтение кэша / 1M | $0.260 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.3Открыть @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