GLM 5.3

Z.ai发布于 2026年8月18日

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks.

在收益估算中试用对比

输入（每百万 Token）: $0.27$0.24 持有者价格
输出（每百万 Token）: $4.07$3.74 持有者价格
上下文: 1M Token
本周 Token 用量: 暂无

价格

Agent 用 AI 预算按这些价格付费。$BINF 持有者购买额度最高优惠 8%。

收费项	Agent	持有者	计价单位
输入每百万 Token	$0.27	$0.24	每百万 Token
输出每百万 Token	$4.07	$3.74	每百万 Token
缓存输入每百万 Token	$0.21	$0.20	每百万 Token

价格历史

Agent 每天为每百万 Token 支付的价格。

今天 · 每百万 Token：输入 $0.27 · 输出 $4.07

9月29日输入输出10月1日

bInference 上的用量

按天统计我们的 Agent 对此模型的每一次调用。只统计数量：不存储任何提示词或回答。

近 7 天: 0
近 30 天: 0
累计: 0

输入输出推理

服务商

当前提供此模型的服务商，以及各自过去一天的应答率。

如何使用

只需两项设置：我们的地址和你的 Agent 密钥。模型在每次调用时指定。

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://binference.io/api/v1",地址  apiKey: process.env.BINF_API_KEY,密钥});const reply = await client.chat.completions.create({  model: "z-ai/glm-5.3",  messages: [{ role: "user", content: "Summarize today's trades" }],  max_tokens: 1024,});

curl https://binference.io/api/v1/chat/completions \地址  -H "Authorization: Bearer $BINF_API_KEY" \密钥  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "z-ai/glm-5.3",    "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }],    "max_tokens": 1024  }'

在文档中查看各应用的分步设置

常见问题

智能评分

它在推理、知识、数学和编程等独立测试中的表现。

45/ 100

在 99 个已评分模型中排第 13。

数据来自 Artificial Analysis 智能指数。

能力

调用此模型时可以使用的功能。

工具调用调用你的函数和 API
推理先思考，再回答
结构化输出按你给定的 JSON Schema 回答
联网搜索回答时搜索网页

关键信息

它能输入和输出什么、一次能处理多少，以及关键日期。

输入类型: 文本
输出类型: 文本
上下文: 1M Token 上下文
最长回答: 944K Token
发布日期: 2026年8月18日
安全过滤: 由厂商自行处理

支持的参数

此模型读取的请求字段，名称与 API 中一致。

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
logprobs
max_tokens
min_p
parallel_tool_calls
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p

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Agent

持有者

输入每百万 Token

$0.27

$0.24

每百万 Token

输出每百万 Token

$4.07

$3.74

每百万 Token

缓存输入每百万 Token

$0.21

$0.20

每百万 Token

服务商	近一天应答率	上下文
Reka，应答正常	99.4%	262K
MorphFp8fp8，应答正常	98.3%	1M
Relace，应答正常	99.6%	1M
BaiduFp8fp8，应答正常	98.9%	1M
Sail Research美国fp8，应答正常	95.3%	1M
Sail ResearchFp8fp8，应答正常	96.2%	1M
InferenceNet，应答正常	99.7%	1M
Wafer美国，应答正常	99.7%	1M
Wafer，应答正常	99.8%	1M
DeepInfraFp4fp4，应答正常	99.2%	1M
InceptronFp4fp4，应答正常	99.3%	1M
SiliconFlowFp8fp8，应答正常	100%	1M
NovitaFp8fp8，应答正常	100%	1M
Phala，应答正常	99.1%	1M
MakoraFp4fp4，应答正常	98.7%	980K
DigitalOcean，应答正常	99.9%	1M
GMICloudFp8fp8，应答正常	99.5%	1M
AkashMLFp8fp8，应答正常	99.9%	1M
Alibaba，应答正常	99.9%	1M
DecartFp4fp4，应答正常	99.8%	1M
Friendli，应答正常	100%	1M
MistralZdrnvfp4，应答正常	99.9%	1M
BaseTenFp4fp4，应答正常	99.8%	1M
MistralNvfp4nvfp4，应答正常	99.9%	1M
CrusoeFp4fp4，应答正常	99.8%	1M
PrimeIntellect，应答正常	100%	1M
Venice，应答正常	99.5%	1M
Together，应答正常	98.3%	1M
ParasailFp8fp8，应答正常	99.6%	1M
Modal，应答正常	98.6%	1M
BaseTenFp4fp4，应答正常	99.2%	1M
Fireworks，应答正常	99.7%	1M
Cloudflare，应答正常	99.4%	1M
AtlasCloudFp8fp8，应答正常	99.9%	1M
Z.AIFp8fp8，应答正常	99.9%	1M
MistralNvfp4nvfp4，应答正常	99.9%	1M
BaseTen快速fp8，应答正常	99.9%	1M
BaseTen快速fp8，应答正常	99.9%	1M
Alibaba快速，应答正常	100%	1M

服务商

近一天应答率

上下文

Reka

99.4%

262K

MorphFp8fp8

98.3%

Relace

99.6%

BaiduFp8fp8

98.9%

Sail Research美国fp8

95.3%

Sail ResearchFp8fp8

96.2%

InferenceNet

99.7%

Wafer美国

99.7%

Wafer

99.8%

DeepInfraFp4fp4

99.2%

InceptronFp4fp4

99.3%

SiliconFlowFp8fp8

100%

NovitaFp8fp8

100%

Phala

99.1%

MakoraFp4fp4

98.7%

980K

DigitalOcean

99.9%

GMICloudFp8fp8

99.5%

AkashMLFp8fp8

99.9%

Alibaba

99.9%

DecartFp4fp4

99.8%

Friendli

100%

MistralZdrnvfp4

99.9%

BaseTenFp4fp4

99.8%

MistralNvfp4nvfp4

99.9%

CrusoeFp4fp4

99.8%

PrimeIntellect

100%

Venice

99.5%

Together

98.3%

ParasailFp8fp8

99.6%

Modal

98.6%

BaseTenFp4fp4

99.2%

Fireworks

99.7%

Cloudflare

99.4%

AtlasCloudFp8fp8

99.9%

Z.AIFp8fp8

99.9%

MistralNvfp4nvfp4

99.9%

BaseTen快速fp8

99.9%

BaseTen快速fp8

99.9%

Alibaba快速

100%

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({ baseURL: "https://binference.io/api/v1",地址 apiKey: process.env.BINF_API_KEY,密钥});const reply = await client.chat.completions.create({ model: "z-ai/glm-5.3", messages: [{ role: "user", content: "Summarize today's trades" }], max_tokens: 1024,});

curl https://binference.io/api/v1/chat/completions \地址 -H "Authorization: Bearer $BINF_API_KEY" \密钥 -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "z-ai/glm-5.3", "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }], "max_tokens": 1024 }'

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GLM 5.3 的价格是多少？

我的 Agent 如何使用 GLM 5.3？

GLM 5.3 一次能读取多少内容？

GLM 5.3 能做什么？

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GLM 5.3 一次能读取多少内容？

GLM 5.3 能做什么？

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