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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
943,718 tokens
架构
text->text
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
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
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

· 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

28 个提供方

核验日期: 2026年9月7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

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.12
输出
$3.52
缓存读取
$0.208
缓存写入
暂未提供

Reka

fp8
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$1.17
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
944K
输入
$1.17
输出
$3.96
缓存读取
$0.234
缓存写入
暂未提供

Io Net

fp8
上下文
262K
最大输出
131K
输入
$1.1875
输出
$4.18
缓存读取
$0.247
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

Wafer

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.19
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.2
输出
$4
缓存读取
$0.12
缓存写入
暂未提供

Inceptron

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.25
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Morph

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.25
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
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

StreamLake

fp8
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$1.26
输出
$3.96
缓存读取
$0.234
缓存写入
暂未提供

Makora

fp4
上下文
980K
最大输出
128K
输入
$1.35
输出
$4.4
缓存读取
$0.23
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

Sail Research

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

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
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
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Novita

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

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

DigitalOcean

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
262K
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

Venice

暂未提供
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$1.75
输出
$5.5
缓存读取
$0.325
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
z-ai

4 个模型

全部模型
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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: $0.075输出: $0.25每百万 Token
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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: $0.15输出: $0.5每百万 Token
查看模型详情
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.2

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,...

上下文
1.0M
输入
text
输出
text
输入: $0.966输出: $3.036每百万 Token
查看模型详情
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.1

GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on...

上下文
205K
输入
text
输出
text
输入: $0.966输出: $3.036每百万 Token
查看模型详情