GLM-5.3 是 Z.ai（智谱AI）面向复杂软件工程和长周期智能体任务的最新旗舰模型。与 GLM-5.2 相比，它在编码体验上提升了约50%，在部分网络安全能力上与 Mythos 5 相当，并在原始性能与 token 效率之间实现了更好的平衡。它是一个文本输入/文本输出模型，专为仓库级编码、自主多步工程以及需要在长周期内保持连贯性的智能体工作流而构建。 GLM-5.3 使用与 GLM-5 系列相同的 API 接口，但调用方必须处理两处变更：思考功能始终开启（thinking.type 仅接受 enabled，传入 disabled 现在会导致请求失败），推理深度由 reasoning_effort 控制，取值为 low / high / max，默认为 max。它支持原生工具调用和结构化 JSON 输出，并采用与 OpenAI 兼容的 chat-completions 格式。
GLM 5.3 是一个大语言模型，列在提供商 z-ai 名下，通过 OrcaRouter 提供服务。目录条目将其描述为仅支持文本，输入上下文可达 1,000,000 个词元，最大生成长度为 128,000 个词元。这意味着该模型可以将整本书或大型代码库作为一个提示词接收，同时仍为长回答保留空间。它不是多模态模型；图像、音频和视频不在其列出的输入模态范围内。GLM 5.3 通过模型 ID…
凭借 1,000,000 token 的上下文，GLM 5.3 可以处理原本需要拆分成多个块的文档。你可以将整部小说、一本很长的技术手册或数百页的对话历史放入提示词中。主要实际好处在于，模型在回答时可以一次性考虑所有材料。这使得总结、事实提取和比较分析等任务无需自定义检索逻辑即可实现。这也意味着你可以在后续轮次中针对大量文本提问，因为完整对话会保留在上下文窗口中。然而，使用包含 1M token 的提示词并非免费；输入 token 按每百万个 $1.40 计费，因此一个完整的提示词大约花费 $1.40，并且这一数额不包括输出。目录中未描述专用的检索功能，因此模型只是使用上下文中的内容。
GLM 5.3 的最大输出长度为 128,000 个 token。这远高于许多模型常见的 4,000 到 8,000 的默认限制。它使模型能够在一次调用中生成长篇报告、代码文件、机器翻译或多章节草稿。按每百万 token 4.40 美元的输出价格计算，一个 128,000 token 的回答在输出 token 上的成本约为 0.56 美元（128,000 / 1,000,000 * 4.40）。每个词对应的 token 数会有所不同，但这可以让你了解成本的上限。OrcaRouter 按 token 计费，因此较短的输出成本会按比例降低。目前没有迹象表明输出限制可以设置得更高；128,000 是目录中列出的上限。在设计应用程序时，你可能需要处理非常长的输出流，或使用流式传输来增量呈现结果，因为模型可能会生成大量文本。
目录将 Z.ai GLM 5.3 的输入模态列为文本。这意味着该模型接受纯文本消息，包括对话历史、系统提示词和用户内容。它不接受图像、音频、视频或其他二进制内容。在为特定任务选择模型时，这是一个重要的限制条件。如果您的流水线需要读取截图、分析录音或对视频进行分类，则需要多模态模型，或在调用 GLM 5.3 之前增加单独的转录/视觉处理步骤。尽管上下文窗口很大，但内容仍然是文本；除非先提取 PDF 的文本，否则无法直接附加 PDF 文件。该模型可以处理长文本 JSON、代码、日志或文章。对于纯文本工作负载，大上下文可能很有用；对于任何其他模态，请在 OrcaRouter 上寻找其他模型。
GLM 5.3 的大上下文和长输出使得其每 token 价格高于一些较小的模型。如果你的任务只需要几千 token 的上下文和简短回复，较便宜的模型可能以较低成本产生良好结果。OrcaRouter 提供许多不同价位的模型，但此目录条目并未列出替代选项。作为一般规则，当你在单次调用中需要大上下文或非常长的输出，并且这些能力能证明其成本合理时，请使用 GLM 5.3。如果你能将任务拆分为更小的部分，或者较短的上下文就足够，那么较小的模型将使用更少的输入 token，并且可能更具成本效益。还要考虑延迟：处理 1M token 的提示所需时间长于处理短提示，无论使用哪种模型。选择取决于你的生产需求。
OrcaRouter 目录中 Z.ai GLM 5.3 的条目不包含任何基准测试分数。这意味着该列表中没有任何官方数据可供引用 MMLU、HumanEval 或其他标准评估。你仍然可以自行评估该模型，方法是运行自己的测试提示，并在你的领域内比较输出结果。由于没有提供基准数据，任何关于特定任务相对质量的说法都应谨慎对待。这里给出的唯一硬性数字是上下文窗口、最大输出长度和价格。对于像 GLM 这样的语言模型系列，外部出版物可能提供一般性信息，但此处缺少基准表格意味着最稳妥的做法是在代表性任务上进行测量。OrcaRouter 的 API 可用于与其他模型进行并排评估，但你收集的任何结果只适用于你的使用场景，而非全球排名。
目录中没有列出 GLM 5.3 的延迟数据，因此没有确切的速度可以报告。一般来说，响应时间取决于多个因素：输入提示的长度、输出中请求的 token 数量、上游提供商当前的负载以及网络状况。包含 1,000,000 个 token 提示的请求将比短提示花费更长的处理时间，因为模型必须在生成之前读取所有文本。输出生成时间也会随着输出 token 数量的增加而增加；128,000 个 token 的响应可能会非常慢。对于交互式应用，您可能需要使用流式传输，以便在生成文本时开始接收。OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 支持标准流式传输参数，但实际吞吐量由 z-ai 提供商决定。您应该测试一个具有代表性的请求，以了解您的工作负载的延迟情况。
GLM 5.3 的主要限制与其目录规格相关。它仅支持文本，因此无法原生处理图像、音频或视频；这些形式的内容必须首先转换为文本。上下文窗口为1,000,000个token，但充分利用它意味着您的请求很大，这会带来成本和延迟方面的影响。最大输出为128,000个token，但生成这样的输出非常耗时，如果不使用流式传输，可能会遇到提供商超时。目录中未列出任何基准测试分数，因此您不应假设它在所有任务上都优于其他模型。最后，与所有语言模型一样，输出可能不准确或产生幻觉；您应核实重要信息。token数量是近似值，因此1M-token的提示是一个实际上限，而不是模型能完美处理每个长提示的保证。
GLM 5.3 按 token 计费。所列输入价格为每 1,000,000 个 token 1.40 美元，输出价格为每 1,000,000 个 token 4.40 美元。OrcaRouter 不加价；您支付的费用恰好就是提供商费率。输入 token 包括提示词、任何系统指令以及您发送的对话历史。输出 token 是模型生成的 token。大多数 API 都会对提示词和生成的文本进行计费，此模型遵循标准的按 token 计费方式。此列表中没有月度订阅，也没有提及单独固定费用。请求的总成本计算方式为：(输入 token 数 / 1,000,000) * 1.40 加上 (输出 token 数 / 1,000,000) * 4.40。对于 10,000 个输入 token 和 1,000 个输出 token 的请求，成本为 0.014 美元加上 0.0044 美元，总计约为 0.0184 美元。
由于GLM 5.3对输入和输出token的定价不同，成本分布取决于你如何使用模型。输入token每百万个1.40美元，输出token每百万个4.40美元，因此输出token的单价是输入token的三倍多。这是许多语言模型常见的定价结构。读取长文档并返回简短摘要的任务将以输入成本为主。以简短提示词开始并生成超长回复的任务将以输出成本为主。128,000个token的最大输出意味着单次最长生成在输出token上可能花费约0.56美元。在多轮对话中，双方内容都会累积；每次都会重新发送历史输入，除非你使用较短的上下文窗口或截断历史记录。你可以通过保持提示词简洁并在可行时限制输出长度来降低成本。
GLM 5.3 的目录条目中未提及提示缓存、折扣或特殊定价层级。所列价格很直接：每百万输入令牌 $1.40，每百万输出令牌 $4.40。如果 OrcaRouter 或上游提供商未来引入缓存，重复提示的实际成本可能会发生变化，但此处未描述此类机制。同样，也没有提及批处理或批量折扣。为了控制成本，您可以管理发送的令牌数量。例如，不要重新发送整个对话，而只保留相关的最近几轮。您也可以设置较低的 max_tokens 值来限制输出长度。由于 OrcaRouter 按提供商费率计费且零加成，您在模型列表中看到的成本即为基准费率。请始终查看当前文档，了解定价或新功能的任何更新。
要调用 Z.ai GLM 5.3，请将您的 HTTP 客户端指向 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API。基础 URL 为 https://api.orcarouter.ai/v1。在请求正文中使用模型 ID z-ai/glm-5.3。如果您使用的是官方 OpenAI SDK，请将 base_url 设置为 OrcaRouter 的端点，并使用您的 OrcaRouter API 密钥。请求格式为标准 chat completions 结构：一个包含 model 字段和 messages 数组的 JSON 对象。每条消息包含 role 和 content。模型将生成文本响应。OrcaRouter 会将请求转发给 z-ai 提供商。由于该 API 与 OpenAI 兼容，支持 OpenAI 端点的库和工具可以直接指向 OrcaRouter，无需自定义集成。身份验证时，请在请求中包含带有您的 OrcaRouter 密钥的 Authorization 头。该端点接受常规的聊天补全调用；此模型没有单独的 RESTful 资源。
OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API（针对 GLM 5.3）接受 OpenAI 聊天补全格式中常见的请求参数。你可以将 model 设置为 z-ai/glm-5.3，提供 messages，并通过 max_tokens、temperature、top_p 和 stream 等参数控制生成。支持的参数的确切列表可能因提供商而异。目录并未列出完整的参数模式，因此你应该参考 OrcaRouter 的 API 文档以了解当前支持的字段。由于模型的最大输出为 128,000 个 token，你可以将 max_tokens 设置为远超许多客户端默认值的值；如果你的客户端对此值设有上限，你可能需要调整它。1,000,000 个 token 的上下文窗口意味着你的 messages 总 token 数可以非常大；以 JSON 形式发送这么多文本是可行的，但要注意请求大小和延迟。流式传输通常适用于 OpenAI 兼容 API，但 OrcaRouter 的确切响应格式遵循标准。
通过OrcaRouter将应用程序从OpenAI迁移到GLM 5.3通常需要两个改动。首先，将base_url改为https://api.orcarouter.ai/v1。其次，将模型名称改为z-ai/glm-5.3。messages数组、角色以及JSON响应结构与OpenAI的chat completions格式保持一致。如果您目前使用OpenAI SDK，请更新环境变量或客户端配置，使其指向OrcaRouter。使用OrcaRouter的API密钥替换原有密钥。请求体本身无需更改代码，但您可能想要检查一下参数。由于GLM 5.3仅支持文本，请从提示中移除任何image_url或多模态附件。另外，该模型的上下文窗口比许多OpenAI模型大得多，因此您可以增加发送的对话历史数量。先用一个小请求进行测试，确认响应格式与您的代码预期相符。
这是一个通过 OrcaRouter 向 GLM 5.3 发送的最小聊天补全请求。向 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions 发送一个 POST 请求，并在 Authorization 请求头中携带你的 OrcaRouter API 密钥。请求体应包含以下字段：model 设置为 z-ai/glm-5.3，messages 至少包含一条消息，例如 {"role":"user","content":"What is the capital of France?"}。响应将包含模型以标准的 OpenAI 聊天补全格式返回的回复。你可以添加可选参数，比如 temperature 和 max_tokens。如果省略 max_tokens，提供商将使用其默认值；要利用 128,000 个 token 的输出限制，请将 max_tokens 设置为所需的值。对于流式传输，请将 stream 设置为 true，并在数据行到达时读取。确切的 JSON 格式遵循 OpenAI 的约定，因此现有的用于解析 choices 和 message 内容的辅助函数应该可以正常工作。
GLM 5.3 与上下文窗口较小的模型之间的主要区别在于单个提示中可容纳的文本量。GLM 5.3 支持 1,000,000 个 token，而许多常见模型支持 4,000 到 200,000 个 token。对于分析整本书之类的任务，使用 GLM 5.3 的单次请求可以避免分块和检索的复杂性。然而，更大的上下文窗口并不自动意味着更好的性能；上下文较短的模型有时会针对聚焦任务进行调优，以实现高准确性。成本是另一个因素：GLM 5.3 每个 token 的输入和输出价格分别是每百万 token 1.40 美元和 4.40 美元，而很长的提示会消耗大量 token。如果您的数据适合较小的上下文，那么更便宜的模型可能更高效。OrcaRouter 让您可以选择适合工作负载的模型；GLM 5.3 的目录条目不包含对比表，因此您应使用自己的数据进行测试。
GLM 5.3 仅支持文本，因此不接受图像、音频或视频作为输入。多模态模型可以将这些模态与文本结合，使您能够就照片、录音或视频帧提出问题。如果您的应用需要视觉理解，GLM 5.3 并不适合。然而，对于纯文本工作负载，GLM 5.3 的 1,000,000 token 上下文和 128,000 token 输出则独具特色。许多多模态模型的上下文窗口要小得多，或者输出长度有限。此外，多模态模型通常收取较高的输入费用，因为图像 token 可能很昂贵。如果您只有文本，您可能更倾向于使用纯文本模型，以避免编码图像的开销。在 GLM 5.3 和多模态模型之间做出选择，应基于您的应用需要处理的输入类型。对于文本语料库，GLM 5.3 的大上下文是一个明显的优势。
Z.ai，又称智谱AI，开发了一系列GLM模型。本目录条目专门介绍GLM 5.3，并不涉及更旧或更小的GLM版本。所列出的1,000,000 token上下文窗口和128,000 token的最大输出均大于典型的默认限制，但该条目未提供其他GLM模型的对比规格。较小的Z.ai模型可能具有不同的价格点和更低的延迟，但该目录记录旁未出现具体数字。由于OrcaRouter服务来自多个提供商的模型，您可以使用兼容OpenAI的API，将GLM 5.3与其他文本模型并排比较。最佳做法是让每个模型运行一个小型代表性工作负载，并衡量质量、速度和成本。在没有官方对比分数的情况下，任何关于GLM 5.3与其他版本之间直接性能排名的说法都只是推测。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 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| 输入 / 1M tokens | $1.40 |
| 输出 / 1M tokens | $4.40 |
| 缓存读取 / 1M | $0.260 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
本周开发者的讨论
@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