GLM-5.3 คือโมเดลเรือธงรุ่นล่าสุดของ Z.ai (Zhipu AI) สำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนและงานแบบ agentic ที่ต้องดำเนินการในระยะเวลายาวนาน โดยให้ประสบการณ์การเขียนโค้ดที่ดีขึ้นประมาณ 50% เมื่อเทียบกับ GLM-5.2 เทียบเท่ากับ Mythos 5 ในด้านความสามารถด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์บางรายการ และมีความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพดิบกับประสิทธิภาพการใช้ token ที่ดียิ่งขึ้น เป็นโมเดลแบบ text-in / text-out ที่สร้างขึ้นสำหรับการเขียนโค้ดระดับ repo งานวิศวกรรมอัตโนมัติแบบหลายขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์แบบ agent ที่ต้องรักษาความสอดคล้องกันในระยะเวลายาวนาน GLM-5.3 ใช้ API surface เดียวกันกับตระกูล GLM-5 โดยมีการเปลี่ยนแปลงสองอย่างที่ผู้เรียกใช้ต้องจัดการ: การคิด (thinking) เปิดอยู่เสมอ (thinking.type รับเฉพาะค่า enabled การส่งค่า disabled จะทำให้คำขอล้มเหลว) และความลึกของการใช้เหตุผลถูกควบคุมด้วย reasoning_effort โดยมีค่า low / high / max และค่าเริ่มต้นคือ max รองรับการเรียกใช้เครื่องมือแบบ native และการแสดงผล JSON แบบมีโครงสร้าง และใช้รูปแบบ chat-completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
GLM 5.3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่อยู่ในรายชื่อภายใต้ผู้ให้บริการ z-ai และให้บริการผ่าน OrcaRouter รายการในแคตตาล็อกระบุว่าเป็นโมเดลที่รองรับเฉพาะข้อความ โดยมีบริบทอินพุตสูงสุด 1,000,000 โทเคน…
ด้วยบริบท 1,000,000 โทเคน GLM 5.3 สามารถประมวลผลเอกสารที่ปกติต้องแบ่งออกเป็นหลายชิ้นส่วนได้ คุณสามารถใส่ทั้งนวนิยาย คู่มือเทคนิคยาวๆ หรือประวัติการสนทนาหลายร้อยหน้าเข้าไปในพรอมป์ได้ ประโยชน์ในทางปฏิบัติหลักคือโมเดลสามารถพิจารณาเนื้อหาทั้งหมดพร้อมกันได้เมื่อตอบคำถาม ทำให้งานอย่างการสรุปความ การแยกข้อเท็จจริง และการวิเคราะห์เปรียบเทียบเป็นไปได้โดยไม่ต้องมีตรรกะการดึงข้อมูลแบบกำหนดเอง นอกจากนี้ยังหมายความว่าคุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาจำนวนมากในการสนทนาต่อเนื่องได้ เนื่องจากบทสนทนาทั้งหมดยังคงอยู่ในหน้าต่างบริบท อย่างไรก็ตาม การใช้พรอมป์ขนาด 1M โทเคนไม่ฟรี; โทเคนอินพุตคิดอัตรา $1.40 ต่อล้าน ดังนั้นพรอมป์เต็มรูปแบบจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $1.40 และจำนวนนั้นไม่รวมเอาต์พุต ไม่มีฟีเจอร์การดึงข้อมูลเฉพาะที่อธิบายไว้ในแคตตาล็อก โมเดลจึงใช้เพียงสิ่งที่อยู่ในบริบทเท่านั้น
ความยาวเอาต์พุตสูงสุดของ GLM 5.3 คือ 128,000 โทเคน ซึ่งสูงกว่าค่าเริ่มต้นทั่วไปที่ 4,000 ถึง 8,000 โทเคนของหลายรุ่นเป็นอย่างมาก ทำให้โมเดลสามารถสร้างรายงานยาว ๆ ไฟล์โค้ด งานแปลด้วยเครื่อง หรือต้นฉบับหลายบทได้ในการเรียกใช้ครั้งเดียว ด้วยราคาเอาต์พุต $4.40 ต่อล้านโทเคน คำตอบที่มี 128,000 โทเคนจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.56 ในส่วนของโทเคนเอาต์พุต (128,000 / 1,000,000 * 4.40) จำนวนโทเคนต่อคำจริงอาจแตกต่างกันไป แต่ตัวเลขนี้ทำให้เห็นภาพต้นทุนสูงสุดโดยประมาณ OrcaRouter คิดค่าบริการตามจำนวนโทเคน ดังนั้นเอาต์พุตที่สั้นกว่าก็จะมีต้นทุนที่ลดลงตามสัดส่วน ไม่มีข้อบ่งชี้ว่าสามารถตั้งค่าขีดจำกัดเอาต์พุตให้สูงกว่านี้ได้ 128,000 คือเพดานสูงสุดที่ระบุไว้ในแคตตาล็อก ในการออกแบบแอปพลิเคชัน คุณอาจต้องรองรับสตรีมเอาต์พุตที่ยาวมากหรือใช้สตรีมมิงเพื่อแสดงผลลัพธ์เป็นขั้นตอน เนื่องจากโมเดลสามารถสร้างข้อความจำนวนมากได้
แคตตาล็อกระบุว่าโหมดอินพุต (input modality) สำหรับ Z.ai GLM 5.3 คือ text ซึ่งหมายความว่าโมเดลนี้รับข้อความ plain text รวมถึงประวัติการสนทนา system prompts และเนื้อหาจากผู้ใช้ โมเดลไม่รองรับรูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือเนื้อหาแบบ binary อื่นๆ นี่เป็นข้อจำกัดสำคัญเมื่อต้องเลือกโมเดลสำหรับงานเฉพาะ หากไปป์ไลน์ของคุณต้องอ่านภาพหน้าจอ วิเคราะห์ไฟล์บันทึกเสียง หรือจำแนกวิดีโอ คุณจำเป็นต้องใช้โมเดล multimodal หรือมีขั้นตอน transcription/vision แยกต่างหากก่อนที่จะเรียกใช้ GLM 5.3 แม้ว่า context window จะมีขนาดใหญ่ แต่เนื้อหายังคงเป็น text คุณไม่สามารถแนบไฟล์ PDF ได้โดยตรงเว้นแต่จะแยกข้อความออกมาก่อน โมเดลสามารถประมวลผล JSON ที่เป็นข้อความยาว โค้ด ไฟล์ล็อก หรือบทความได้ สำหรับงานที่ใช้ text เพียงอย่างเดียว context ขนาดใหญ่อาจมีประโยชน์ แต่สำหรับ modality อื่นๆ ควรเลือกใช้โมเดลอื่นบน OrcaRouter
บริบทขนาดใหญ่ของ GLM 5.3 และเอาต์พุตที่ยาวมีราคาต่อโทเคนที่สูงกว่าโมเดลขนาดเล็กบางรุ่น หากงานของคุณต้องการบริบทเพียงไม่กี่พันโทเคนและคำตอบสั้น ๆ โมเดลที่ถูกกว่าอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีในต้นทุนที่ต่ำกว่า OrcaRouter มีโมเดลมากมายในระดับราคาที่แตกต่างกัน แต่รายการในแคตตาล็อกนี้ไม่ได้ระบุทางเลือกอื่น ตามหลักทั่วไป ให้ใช้ GLM 5.3 เมื่อคุณต้องการบริบทขนาดใหญ่หรือเอาต์พุตที่ยาวมากในการเรียกครั้งเดียว และเมื่อความสามารถเหล่านั้นคุ้มค่ากับต้นทุน หากคุณสามารถแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อย ๆ หรือหากบริบทที่สั้นกว่านั้นเพียงพอ โมเดลที่เล็กกว่าจะใช้โทเคนอินพุตน้อยกว่าและอาจคุ้มค่ากว่า นอกจากนี้ควรพิจารณาเวลาแฝง (latency) ด้วย: การประมวลผลพรอมต์ 1M โทเคนจะใช้เวลานานกว่าการประมวลผลพรอมต์สั้น ๆ ไม่ว่าโมเดลใดก็ตาม การเลือกขึ้นอยู่กับความต้องการด้านการผลิตของคุณ
รายการ OrcaRouter สำหรับ Z.ai GLM 5.3 ไม่ได้รวมคะแนน benchmark ใดๆ ซึ่งหมายความว่าไม่มีตัวเลขอย่างเป็นทางการในรายการนี้ให้อ้างอิงสำหรับ MMLU, HumanEval หรือการประเมินมาตรฐานอื่นๆ คุณยังสามารถประเมินโมเดลด้วยตัวเองได้โดยการรัน test prompts ของคุณเองและเปรียบเทียบผลลัพธ์บนโดเมนของคุณ เนื่องจากไม่มีข้อมูล benchmark ให้ ข้อกล่าวอ้างใดๆ เกี่ยวกับคุณภาพเชิงเปรียบเทียบในงานเฉพาะควรได้รับการปฏิบัติด้วยความระมัดระวัง ตัวเลขที่แน่นอนเพียงอย่างเดียวที่ให้มาคือ context window, maximum output และราคา สำหรับตระกูลโมเดลภาษาเช่น GLM สิ่งพิมพ์ภายนอกอาจให้ข้อมูลทั่วไปได้ แต่การไม่มีตาราง benchmark ในที่นี้หมายความว่าแนวทางที่ปลอดภัยที่สุดคือการวัดผลบนงานที่เป็นตัวแทน สามารถใช้ API ของ OrcaRouter เพื่อรันการประเมินแบบเคียงข้างกับโมเดลอื่นๆ ได้ แต่ผลลัพธ์ใดๆ ที่คุณเก็บได้นั้นใช้ได้กับกรณีการใช้งานของคุณ ไม่ใช่การจัดอันดับระดับโลก
ไม่มีตัวเลขความหน่วงแสดงอยู่ในแคตตาล็อกสำหรับ GLM 5.3 ดังนั้นจึงไม่มีค่าความเร็วที่แน่นอนที่จะรายงาน โดยทั่วไป เวลาในการตอบสนองขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย: ความยาวของพรอมพ์ที่ป้อนเข้า จำนวนโทเค็นที่ขอให้สร้างในเอาต์พุต โหลดปัจจุบันของผู้ให้บริการต้นทาง และสภาพเครือข่าย คำขอที่มีพรอมพ์ 1,000,000 โทเค็นจะใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่าพรอมพ์สั้นอย่างมาก เนื่องจากโมเดลต้องอ่านข้อความทั้งหมดนั้นก่อนจึงจะเริ่มสร้าง เวลาในการสร้างเอาต์พุตก็เพิ่มขึ้นตามจำนวนโทเค็นเอาต์พุตด้วย; การตอบกลับที่มี 128,000 โทเค็นอาจช้ามาก สำหรับแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบ คุณอาจต้องการใช้สตรีมมิ่งเพื่อเริ่มรับข้อความในขณะที่ข้อความถูกสร้าง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter รองรับพารามิเตอร์สตรีมมิ่งมาตรฐาน แต่ปริมาณงานจริงจะถูกกำหนดโดยผู้ให้บริการ z-ai คุณควรทดสอบคำขอที่เป็นตัวแทนเพื่อทำความเข้าใจความหน่วงสำหรับปริมาณงานของคุณ
ข้อจำกัดหลักของ GLM 5.3 เกี่ยวข้องกับข้อมูลจำเพาะในแคตตาล็อก มันรองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น จึงไม่สามารถประมวลผลรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอได้โดยตรง เนื้อหาในรูปแบบเหล่านั้นต้องถูกแปลงเป็นข้อความก่อน หน้าต่างบริบท (context window) มีขนาด 1,000,000 โทเคน แต่การใช้เต็มความจุหมายความว่าคำขอของคุณมีขนาดใหญ่ ซึ่งส่งผลกระทบต่อต้นทุนและความหน่วง เอาต์พุตสูงสุดคือ 128,000 โทเคน แต่การสร้างเอาต์พุตขนาดนั้นใช้เวลานาน และอาจเจอการหมดเวลา (timeout) จากผู้ให้บริการหากคุณไม่ใช้สตรีมมิ่ง แคตตาล็อกไม่ได้ระบุคะแนนการทดสอบมาตรฐาน (benchmark) ใดๆ ดังนั้นคุณไม่ควรถือว่ามันเหนือกว่าโมเดลอื่นในทุกงาน สุดท้ายนี้ เช่นเดียวกับโมเดลภาษาทั้งหมด เอาต์พุตอาจไม่ถูกต้องหรือเกิดอาการหลอน (hallucination) คุณควรตรวจสอบข้อมูลสำคัญ จำนวนโทเคนเป็นค่าโดยประมาณ ดังนั้นพรอมป์ต์ขนาด 1M โทเคนจึงเป็นเพดานในทางปฏิบัติ ไม่ใช่การรับประกันว่าโมเดลจะจัดการพรอมป์ต์ยาวทุกแบบได้อย่างสมบูรณ์
GLM 5.3 คิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็น ราคา input ที่ระบุคือ $1.40 ต่อ 1,000,000 โทเค็น และราคา output คือ $4.40 ต่อ 1,000,000 โทเค็น OrcaRouter ไม่บวกกำไรเพิ่ม จำนวนเงินที่คุณถูกเรียกเก็บคืออัตราของผู้ให้บริการโดยตรง โทเค็น input ประกอบด้วย prompt คำสั่งระบบใดๆ และประวัติการสนทนาที่คุณส่ง โทเค็น output คือโทเค็นที่โมเดลสร้างขึ้น API ส่วนใหญ่นับทั้ง prompt และข้อความที่สร้างขึ้น และโมเดลนี้ใช้การคิดค่าบริการต่อโทเค็นตามมาตรฐาน ในรายการนี้ไม่มีค่าสมัครรายเดือน และไม่มีการกล่าวถึงค่าธรรมเนียมคงที่แยกต่างหาก ต้นทุนรวมของคำขอคำนวณจาก (input tokens / 1,000,000) * 1.40 บวกกับ (output tokens / 1,000,000) * 4.40 สำหรับคำขอที่มี input 10,000 โทเค็นและ output 1,000 โทเค็น ต้นทุนจะอยู่ที่ $0.014 บวก $0.0044 รวมประมาณ $0.0184
เนื่องจากโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตมีราคาที่แตกต่างกันสำหรับ GLM 5.3 การกระจายต้นทุนจึงขึ้นอยู่กับวิธีที่คุณใช้โมเดล โทเค็นอินพุตมีราคา $1.40 ต่อล้านโทเค็น และโทเค็นเอาต์พุตมีราคา $4.40 ต่อล้านโทเค็น ทำให้เอาต์พุตมีราคาแพงกว่าอินพุตมากกว่าสามเท่าต่อโทเค็น นี่คือโครงสร้างราคาที่พบได้ทั่วไปสำหรับโมเดลภาษาหลายตัว งานที่อ่านเอกสารยาวๆ แล้วส่งคืนบทสรุปสั้นๆ จะมีต้นทุนอินพุตเป็นหลัก งานที่เริ่มต้นด้วยพรอมป์สั้นๆ แล้วสร้างการตอบสนองที่ยาวมากจะมีต้นทุนเอาต์พุตเป็นหลัก ค่าเอาต์พุตสูงสุดที่ 128,000 โทเค็นหมายความว่าการสร้างข้อความที่ยาวที่สุดเพียงครั้งเดียวอาจมีต้นทุนประมาณ $0.56 ในโทเค็นเอาต์พุต ในการสนทนาที่สะสมหลายเทิร์น ทั้งสองส่วนจะเพิ่มขึ้น ประวัติอินพุตจะถูกส่งซ้ำทุกครั้ง เว้นแต่คุณจะใช้หน้าต่างบริบทที่สั้นลงหรือตัดประวัติทิ้ง คุณสามารถลดต้นทุนได้โดยทำให้พรอมป์กระชับและจำกัดความยาวเอาต์พุตเมื่อเป็นไปได้
รายการในแค็ตตาล็อกสำหรับ GLM 5.3 ไม่ได้กล่าวถึงการแคชพรอมต์ ส่วนลด หรือระดับราคาพิเศษ ราคาที่ระบุไว้ตรงไปตรงมา: 1.40 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต และ 4.40 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต หาก OrcaRouter หรือผู้ให้บริการต้นทางนำระบบแคชมาใช้ในอนาคต ต้นทุนที่แท้จริงสำหรับพรอมต์ที่ส่งซ้ำอาจเปลี่ยนแปลงได้ แต่ไม่มีการอธิบายกลไกดังกล่าวไว้ที่นี่ เช่นเดียวกัน ไม่มีการกล่าวถึงการประมวลผลแบบแบตช์หรือส่วนลดตามปริมาณ เพื่อควบคุมต้นทุน คุณสามารถจัดการจำนวนโทเคนที่ส่งได้ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะส่งบทสนทนาทั้งหมดซ้ำ ให้เก็บเฉพาะบทสนทนาช่วงล่าสุดที่เกี่ยวข้องเท่านั้น คุณยังสามารถตั้งค่า max_tokens ให้ต่ำลงเพื่อจำกัดความยาวของเอาต์พุตได้ เนื่องจาก OrcaRouter คิดค่าบริการตามอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีมาร์กอัป ต้นทุนที่คุณเห็นในรายการโมเดลจึงเป็นอัตราพื้นฐาน ควรตรวจสอบเอกสารปัจจุบันอยู่เสมอเพื่อดูการอัปเดตเกี่ยวกับราคาหรือฟีเจอร์ใหม่ ๆ
หากต้องการเรียกใช้ Z.ai GLM 5.3 ให้ชี้ HTTP client ของคุณไปยัง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter URL ฐานคือ https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้ model ID เป็น z-ai/glm-5.3 ใน request body หากคุณใช้ OpenAI SDK อย่างเป็นทางการ ให้ตั้งค่า base_url เป็น endpoint ของ OrcaRouter และใช้คีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณ รูปแบบคำขอคือรูปแบบ chat completions มาตรฐาน: วัตถุ JSON ที่มีฟิลด์ model และอาร์เรย์ messages แต่ละข้อความประกอบด้วย role และ content โมเดลจะสร้างการตอบกลับเป็นข้อความ OrcaRouter จะส่งต่อคำขอไปยังผู้ให้บริการ z-ai เนื่องจาก API เข้ากันได้กับ OpenAI ไลบรารีและเครื่องมือที่รองรับ endpoint ของ OpenAI จึงสามารถชี้ไปที่ OrcaRouter ได้โดยไม่ต้องมีการผสานรวมแบบกำหนดเอง สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ ให้รวมส่วนหัว Authorization พร้อมคีย์ OrcaRouter ของคุณ endpoint ยอมรับการเรียกแบบ chat-completion ทั่วไป ไม่มีทรัพยากร RESTful แยกต่างหากสำหรับโมเดลนี้
API ของ OrcaRouter ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับ GLM 5.3 ยอมรับพารามิเตอร์คำขอเดียวกันกับที่พบได้ทั่วไปในรูปแบบ chat completions ของ OpenAI คุณสามารถตั้งค่า model เป็น z-ai/glm-5.3 ระบุ messages และควบคุมการสร้างข้อความด้วยพารามิเตอร์ เช่น max_tokens, temperature, top_p และ stream รายการพารามิเตอร์ที่รองรับที่แน่นอนอาจแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ แคตตาล็อกไม่ได้ระบุ schema ของพารามิเตอร์แบบสมบูรณ์ ดังนั้นคุณควรอ้างอิงเอกสาร API ของ OrcaRouter สำหรับฟิลด์ที่รองรับในปัจจุบัน เนื่องจากเอาต์พุตสูงสุดของโมเดลคือ 128,000 โทเคน คุณจึงตั้งค่า max_tokens ได้สูงกว่าค่าเริ่มต้นของไคลเอนต์หลายตัว หากไคลเอนต์ของคุณจำกัดค่านี้ คุณอาจต้องปรับเปลี่ยน หน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1,000,000 โทเคนหมายความว่าจำนวนโทเคนรวมของ messages ของคุณอาจมีขนาดใหญ่มาก การส่งข้อความจำนวนมากในรูปแบบ JSON นั้นทำได้ แต่ควรคำนึงถึงขนาดคำขอและความหน่วง สตรีมมิงโดยทั่วไปมีให้สำหรับ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แต่รูปแบบการตอบสนองที่แน่นอนของ OrcaRouter เป็นไปตามมาตรฐาน
การย้ายแอปพลิเคชันจาก OpenAI ไปยัง GLM 5.3 ผ่าน OrcaRouter โดยทั่วไปต้องมีการเปลี่ยนแปลงสองอย่าง ประการแรก เปลี่ยน base_url เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 ประการที่สอง เปลี่ยนชื่อโมเดลเป็น z-ai/glm-5.3 อาร์เรย์ messages, roles และโครงสร้างการตอบสนอง JSON ยังคงเหมือนกับรูปแบบ chat completions ของ OpenAI หากคุณใช้ OpenAI SDK อยู่ ให้อัปเดตตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือการกำหนดค่าไคลเอ็นต์ให้ชี้ไปที่ OrcaRouter ใช้คีย์ API ของ OrcaRouter แทนคีย์เดิม ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดสำหรับ body ของคำขอ แต่คุณอาจต้องการตรวจสอบพารามิเตอร์ เนื่องจาก GLM 5.3 รองรับเฉพาะข้อความ ให้ลบ image_url หรือสิ่งที่แนบมาแบบ multimodal ออกจากพรอมต์ของคุณ นอกจากนี้ หน้าต่างบริบท (context window) ของโมเดลมีขนาดใหญ่กว่าโมเดล OpenAI หลายตัวมาก ดังนั้นคุณสามารถเพิ่มปริมาณประวัติการสนทนาที่คุณส่งได้ ทดสอบด้วยคำขอเล็กๆ ก่อนเพื่อยืนยันว่ารูปแบบการตอบสนองตรงกับที่โค้ดของคุณคาดหวัง
ต่อไปนี้คือคำขอแชทคอมพลีชันแบบมินิมอลสำหรับ GLM 5.3 ผ่าน OrcaRouter ส่ง POST ไปที่ https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions โดยมีส่วนหัว Authorization ที่มีคีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณ เนื้อหาควรประกอบด้วยฟิลด์: model ตั้งเป็น z-ai/glm-5.3 และ messages อย่างน้อยหนึ่งข้อความ เช่น {"role":"user","content":"What is the capital of France?"} การตอบกลับจะประกอบด้วยคำตอบของโมเดลในรูปแบบมาตรฐานของ OpenAI chat completion คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์เสริมอย่าง temperature และ max_tokens ได้ หากละเว้น max_tokens ผู้ให้บริการจะใช้ค่าเริ่มต้น หากต้องการใช้ประโยชน์จากขีดจำกัดเอาต์พุต 128,000 โทเคน ให้ตั้งค่า max_tokens เป็นค่าที่ต้องการ สำหรับสตรีมมิง ให้ตั้งค่า stream เป็น true และอ่านบรรทัดข้อมูลเมื่อมาถึง รูปแบบ JSON ที่แน่นอนเป็นไปตามหลักปฏิบัติของ OpenAI ดังนั้นฟังก์ชันตัวช่วยที่มีอยู่สำหรับการแยกวิเคราะห์ choices และ content ของข้อความควรทำงานได้ตามปกติ
ความแตกต่างหลักระหว่าง GLM 5.3 กับโมเดลที่มีขนาดหน้าต่างบริบท (context window) เล็กกว่าคือปริมาณข้อความที่สามารถใส่ในพรอมป์ต์เดียวได้ GLM 5.3 รองรับ 1,000,000 โทเคน ในขณะที่โมเดลทั่วไปหลายตัวรองรับระหว่าง 4,000 ถึง 200,000 โทเคน สำหรับงานอย่างการวิเคราะห์หนังสือทั้งเล่ม การร้องขอเพียงครั้งเดียวด้วย GLM 5.3 สามารถหลีกเลี่ยงความซับซ้อนของการแบ่งส่วน (chunking) และการค้นคืน (retrieval) ได้ อย่างไรก็ตาม หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นไม่ได้หมายความว่าจะมีประสิทธิภาพดีกว่าโดยอัตโนมัติ โมเดลที่มีบริบทสั้นกว่าบางครั้งถูกปรับแต่งให้มีความแม่นยำสูงสำหรับงานที่เจาะจง ต้นทุนเป็นอีกปัจจัยหนึ่ง: ราคาต่อโทเคนสำหรับอินพุตและเอาต์พุตของ GLM 5.3 อยู่ที่ $1.40 และ $4.40 ต่อล้านโทเคน และพรอมป์ต์ที่ยาวมากจะใช้โทเคนจำนวนมาก หากข้อมูลของคุณอยู่ในบริบทที่เล็กกว่า โมเดลที่ถูกกว่าอาจมีประสิทธิภาพมากกว่า OrcaRouter ให้คุณเลือกโมเดลที่เหมาะกับปริมาณงานของคุณ รายการในแคตตาล็อกสำหรับ GLM 5.3 ไม่มีตารางเปรียบเทียบ ดังนั้นคุณควรทดสอบกับข้อมูลของคุณเอง
GLM 5.3 เป็นโมเดลข้อความเท่านั้น จึงไม่รับรูปภาพ เสียง หรือวิดีโอเป็นอินพุต โมเดล multimodal สามารถรวมโมดาลิตี้เหล่านี้เข้ากับข้อความ ทำให้คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับรูปภาพ การบันทึกเสียง หรือเฟรมวิดีโอได้ หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความเข้าใจด้านภาพ GLM 5.3 ไม่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ใช้ข้อความเท่านั้น คอนเท็กซ์ 1,000,000 โทเคนและเอาต์พุต 128,000 โทเคนของ GLM 5.3 นั้นโดดเด่น โมเดล multimodal หลายตัวมีหน้าต่างคอนเท็กซ์เล็กกว่ามากหรือความยาวเอาต์พุตจำกัด นอกจากนี้ โมเดล multimodal มักคิดราคาอินพุตสูงกว่าเนื่องจากโทเคนรูปภาพอาจมีราคาแพง หากคุณมีเพียงข้อความ คุณอาจเลือกใช้โมเดลข้อความเท่านั้นเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการเข้ารหัสรูปภาพ การเลือกระหว่าง GLM 5.3 และโมเดล multimodal ควรพิจารณาจากประเภทอินพุตที่แอปพลิเคชันของคุณต้องจัดการ สำหรับคลังข้อความ คอนเท็กซ์ขนาดใหญ่ของ GLM 5.3 เป็นข้อได้เปรียบที่ชัดเจน
Z.ai หรือที่รู้จักในชื่อ Zhipu AI พัฒนาโมเดลตระกูล GLM รายการในแคตตาล็อกนี้ครอบคลุมเฉพาะ GLM 5.3 และไม่ได้อธิบายถึง GLM รุ่นเก่าหรือรุ่นเล็กกว่า บริบทวินโดว์ (context window) ที่ระบุไว้คือ 1,000,000 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน ซึ่งใหญ่กว่าขีดจำกัดเริ่มต้นทั่วไป แต่ไม่มีข้อมูลจำเพาะเปรียบเทียบสำหรับ GLM รุ่นอื่น ๆ ในรายการนี้ โมเดล Z.ai ที่เล็กกว่าอาจมีราคาที่แตกต่างกันและหน่วงเวลาต่ำกว่า แต่ไม่มีตัวเลขเฉพาะปรากฏควบคู่กับบันทึกแคตตาล็อกนี้ เนื่องจาก OrcaRouter ให้บริการโมเดลจากผู้ให้บริการหลายราย คุณจึงสามารถเปรียบเทียบ GLM 5.3 กับโมเดลข้อความอื่น ๆ แบบเคียงข้างกันได้โดยใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI วิธีที่ดีที่สุดในการตัดสินใจคือการรันงานขนาดเล็กที่เป็นตัวแทนผ่านแต่ละโมเดล แล้ววัดคุณภาพ ความเร็ว และต้นทุน หากไม่มีคะแนนเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการ การจัดอันดับประสิทธิภาพโดยตรงระหว่าง GLM 5.3 กับเวอร์ชันอื่น ๆ จะเป็นการคาดเดา
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.40 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $4.40 |
| อ่านแคช / 1M | $0.260 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.3เปิด @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