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Z.ai: GLM 5.3

来源介绍(英文)

GLM-5.3 is a large-scale reasoning model from Z.ai, built for complex software engineering and long-horizon agent tasks. It supports text input and output with a 1M-token context window, and improves...

模型概览

模型规格

上下文
1,310,720 tokens
最大输出
943,717 tokens
架构
text->text
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$1.4
每百万 Token
输出
$4.4
每百万 Token
缓存读取
$0.26
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95

推理能力

是否必须推理
是
默认参数
max
能力与模态
max, high, low
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
text
输出
text
推理能力

是 · max · high · low

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

40 个提供方

核验日期: 2026年9月28日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Reka

暂未提供
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.3556
输出
$2.574
缓存读取
$0.066
缓存写入
暂未提供

Inceptron

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.4204
输出
$2.7392
缓存读取
$0.0967
缓存写入
暂未提供

Morph

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.4522
输出
$2.805
缓存读取
$0.1466
缓存写入
暂未提供

Io Net

fp8
上下文
262K
最大输出
66K
输入
$0.5005
输出
$1.898
缓存读取
$0.091
缓存写入
暂未提供

Relace

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.55
输出
$1.7
缓存读取
$0.1
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.5625
输出
$2.5
缓存读取
$0.125
缓存写入
暂未提供

InferenceNet

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.684
输出
$2.28
缓存读取
$0.114
缓存写入
暂未提供

Sail Research

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.77
输出
$4
缓存读取
$0.19
缓存写入
暂未提供

Sail Research

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.77
输出
$4
缓存读取
$0.19
缓存写入
暂未提供

Novita

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.7826
输出
$2.4596
缓存读取
$0.1453
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$0.91
输出
$2.86
缓存读取
$0.169
缓存写入
暂未提供

Phala

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.98
输出
$3.08
缓存读取
$0.182
缓存写入
暂未提供

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.98
输出
$3.08
缓存读取
$0.182
缓存写入
暂未提供

Makora

fp4
上下文
980K
最大输出
128K
输入
$1.05
输出
$4.2
缓存读取
$0.19
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.12
输出
$3.52
缓存读取
$0.208
缓存写入
暂未提供

Alibaba

暂未提供
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$1.19
输出
$3.74
缓存读取
$0.238
缓存写入
暂未提供

Decart

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.19
输出
$3.74
缓存读取
$0.1955
缓存写入
暂未提供

Friendli

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.26
输出
$3.96
缓存读取
$0.234
缓存写入
暂未提供

AkashML

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.3
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Mistral

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Wafer

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp4
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Mistral

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Crusoe

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

PrimeIntellect

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Venice

暂未提供
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Together

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Parasail

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Modal

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp4
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Fireworks

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
1.3M
最大输出
1.2M
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Z.AI

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Mistral

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.54
输出
$4.84
缓存读取
$0.154
缓存写入
暂未提供

Wafer

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.82
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$2.1
输出
$6.6
缓存读取
$0.21
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$2.1
输出
$6.6
缓存读取
$0.21
缓存写入
暂未提供

Alibaba

暂未提供
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$2.8
输出
$8.8
缓存读取
$0.56
缓存写入
暂未提供
z-ai

4 个模型

全部模型
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 Prime

GLM-5.3-Prime is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3, inheriting its full capabilities while delivering 1.5–2× the output throughput through inference acceleration. It supports text input and output with a 1M-token...

上下文
1M
输入
text
输出
text
输入: $2.8输出: $8.8每百万 Token
查看模型详情 →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashX is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3-Flash, a native multimodal model delivering inference speeds of up to 200 tokens/s. Built on the same hybrid sparse and linear attention architecture...

上下文
1.0M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.37输出: $1.25每百万 Token
查看模型详情 →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

上下文
1.3M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.15输出: $0.5每百万 Token
查看模型详情 →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

上下文
1.0M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.06输出: $0.2每百万 Token
查看模型详情 →