GLM-5.3 API

料金比較：公式 API・OpenRouter・Wokey

100 万トークンあたりの USD。公式 API と OpenRouter の料金は 2026-10-01 に手作業で確認した税抜価格で、Wokey の料金はリアルタイムの料金表から取得しています。

OpenRouter で最も安いホストは Baidu の fp8 量子化版です（入力 $0.1554 / 出力 $0.4884）。量子化版の出力は公式の重みと異なる場合があるため、表には含めていません。

2026-10-01 に確認 · 公式の料金ページ · OpenRouter のエンドポイント一覧

Claude Code で使う

このモデルは Wokey で /v1/messages に対応しています。以下の環境変数を設定してから claude を起動してください。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$WOKEY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="glm-5.3"

GLM-5.3 の概要

リリース日

2026-08-14。初日からすべての GLM Coding Plan ユーザーが利用可能で、ウェイトは約 2 週間後（2026-08-28 ごろ）に Hugging Face で公開されました。姉妹モデルの GLM-5.3-Flash は 2026-08-26 に公開

モデルとウェイト

GLM-5.2 と同じベースモデルで、向上分はすべてポストトレーニングによるもの。総パラメーター 753B、アクティブ 40B。ウェイトは zai-org/GLM-5.3 で FP8 と BF16 を提供し、独自ライセンス

コンテキストと出力

コンテキスト 1M、最大出力 128K。入力はテキストのみで、画像を含むリクエストは 400 を返します

思考と effort

思考は常に有効で、thinking.type は enabled のみ受け付けます。reasoning_effort は low / high / max で、デフォルトかつコーディングに推奨されるのは max。medium はありません

公式価格

100 万トークンあたり入力 $1.4 / 出力 $4.4、キャッシュ読み取り $0.26、キャッシュ保存は期間限定で無料。GLM-5.2 と同じで、コンテキスト長による料金区分はありません

GLM Coding Plan

ポイント制の枠で、入力、キャッシュ入力、出力を別々に計算します。平日 14:00–18:00（UTC+8）以外の呼び出しは消費ポイントが半分になり、週末は終日割引されます

API とツール

Z.ai は OpenAI Chat Completions、Responses、Anthropic Messages のエンドポイントを提供し、関数呼び出し、コンテキストキャッシュ、JSON 構造化出力、ストリーミングに対応しています。Wokey は Chat Completions と Messages を提供しています

サイバーセキュリティ

CyberGym で 84.5% と、このベンチマークの最高スコア。Z.ai と中国のセキュリティチームはこのモデルで 269 のプロジェクトから 2,436 件の脆弱性を発見し、うち 1,097 件が中～高深刻度で、現在は公開台帳を通じて開示が進められています

確認日 2026-10-01 · 出典: Z.ai · API docs · Pricing · Hugging Face

公式ベンチマーク：GLM-5.3 vs GLM-5.2 vs Kimi K3 vs DeepSeek-V4 Pro vs Fable 5 vs GPT-5.6 Sol

Z.ai の GLM-5.3 発表ページから引用しています。いずれもベンダー公表の結果で、GDPval-AA は Artificial Analysis が実施しました。比較モデルは発表時点（2026-08）のもので、DeepSeek-V4 Pro は 0813 スナップショット、Fable 5 の列はフォールバックありで実行されています。

Z.ai はコーディングとサイバー関連の評価の大半を、Claude Code 2.1.207 上で max effort で実行しました。同じ表で Claude Opus 4.8 は Terminal Bench 3.0 が 21.1%、DeepSWE が 58.0% です。エクスプロイトの工程を進むほど差は広がり、ExploitBench では GLM-5.3 が 54.4%（GLM-5.2：24.4%）、Fable 5 が 78.0%、GPT-5.6 Sol が 76.5% です。Z.ai 社内の Code Bench では、GLM-5.3 は max で 34.5%、Fable 5 は 39.5% でした。

GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、Kimi K3、Claude Opus 5.5 のどれを使うべきか

GLM-5.3-Flash との比較

GLM-5.3-Flash は 2026-08-26 に $0.15 / $0.50 で公開され、価格は GLM-5.3 の約 9 分の 1 で、画像入力に対応しています。Artificial Analysis の Intelligence Index では、Flash が 42（1 タスク $0.25）、GLM-5.3 が max で 45（$2.01）です。Z.ai の発表では DeepSWE v1.1 で Flash が 63.4%、GLM-5.3 が 66.9% で、AutomationBench では両者が拮抗しています（48.8% 対 48.2%）。大量の呼び出し、サブエージェント、画像を含むタスクには Flash を、最も難しいコーディングと長時間の作業には GLM-5.3 を使ってください。

Kimi K3 との比較

Kimi K3 の公式価格は $3 / $15 と GLM-5.3 の 2 倍以上で、画像と動画の入力に対応しています。Artificial Analysis の Intelligence Index では GLM-5.3 が max で 45、Kimi K3 が 44 で、1 タスクあたりのコストはほぼ同じです（$2.01 対 $2.00）。出力速度は GLM-5.3 が毎秒約 68 トークン、Kimi K3 が約 34 トークンです。Z.ai の表では DeepSWE で拮抗し（66.9% 対 67.5%）、Terminal Bench 3.0 では GLM-5.3 が上回り（28.3% 対 17.4%）、SWE-Marathon と Toolathlon では Kimi K3 が上回っています。テキストのみのコーディングならどちらでも構いません。マルチモーダル入力が必要なら Kimi K3 を選んでください。

Claude Opus 5.5 / GPT-6.1 Sol との比較

Artificial Analysis の Intelligence Index では、Opus 5.5 が max で 58（1 タスク $5.98）、GPT-6.1 Sol が 52（$0.72）、GLM-5.3 が 45（$2.01）です。GLM-5.3 はトークン単価が最も安いものの出力が長く、インデックス全体で 210M の出力トークンを使いました（同等モデルの中央値は 140M）。そのため 1 タスクのコストは GPT-6.1 Sol より高くなります。強みはオープンウェイト、セルフホスト、そして GLM Coding Plan のサブスクリプション枠です。

effort の選び方

GLM-5.3 には low、high、max しかなく、デフォルトは max です。Artificial Analysis の計測では low が 34（1 タスク $0.85）、max が 45（$2.01）で、出力トークンは 88M から 210M に増えます。Z.ai の Code Bench では、max が 1 タスクあたり約 75K の出力トークンで 34.5%、high が約 50K で 31.4% です。コーディングには Z.ai の推奨どおり max を、出力を約 3 分の 1 減らしたいときは high を、簡単な Q&A や形式変換には low を使ってください。

Z.ai API ドキュメント

第三者とコミュニティの評価

• Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3 では max で 45、low で 34 を記録し、同規模のオープンウェイトモデルの中で 2 位です。インデックス全体で 210M の出力トークンを使い、中央値の 140M を大きく上回り、1 タスクあたり $2.01 でした。出力速度は毎秒約 68 トークン、最初のトークンまでの時間は約 3.3 秒です。発表時の旧バージョンのインデックスでは 60 を記録し、Kimi K3 と並んでオープンウェイトの首位、GLM-5.2 より 7 ポイント高く、GDPval-AA の Elo は 1524 から 1770 に上がりました。Wokey の各計量項目はすべて公式価格の 15% なので、同じタスクは max で約 $0.30、low で約 $0.13 になります。
• Anthropic のセキュリティ研究: Anthropic は 2026-09-29 に GLM-5.3 のサイバー能力に関する独立評価を公表しました。Anthropic の ExploitBench の実行のうち 12%（50/410）で成功し、Claude Mythos Preview の 14% に近い一方、GLM-5.2 と Opus 4.6 はほぼ 0% でした。このモデルはデフォルトで有害なリクエストの 90% 以上を拒否しますが、そのセーフガードは回避でき、ウェイトは誰でもダウンロードできます。Anthropic は、防御側が同等の能力を持つモデルを利用できるようにすること、そして政府が高性能なオープンウェイトモデルの安全性テストを行うことを推奨しています。
• Hacker News（1,171 ポイントのスレッド）: 多くの開発者は、簡単～中程度のタスクでは Claude や GPT に近い性能をはるかに低いコストで出せると述べています。一方で、問題を解くまでのターン数が多いため遅く感じるものの、最終的な結果は同等であることが多いという指摘もあります。Z.ai のドキュメントに沿って Claude Code に接続するとスムーズに動いたという報告も複数ありました。ウェイトの公開が 2 週間遅れたときには、安全性の強化でモデルが弱くなるのではと懸念する声もありました。

GLM-5.2 からの移行と Claude Code での利用

以下の変更点は Z.ai の発表ページと API ドキュメントに基づきます。価格とベースモデルは GLM-5.2 と同じですが、思考関連のパラメーターに互換性のない変更があるため、モデルを切り替える前に確認してください。

• thinking.type は disabled を受け付けなくなり、disabled を指定したリクエストは失敗します。Z.ai は、モデルを glm-5.3 に切り替える前に enabled に変更し、reasoning_effort を low に設定するよう案内しています。
• reasoning_effort は low、high、max のみに対応し、デフォルトは max です。medium など他のレベルに依存しているコードは、この 3 つのいずれかに移行する必要があります。max は出力が最も長く、トークン課金では最もコストがかかります。
• GLM-5.3 はテキスト入力のみに対応し、画像を含むリクエストは 400 を返します。画像を含むタスクは GLM-5.3-Flash など他のビジョンモデルに送ってください。
• 構造化出力：一部の上流チャネルは response_format の json_schema タイプを拒否し、Wokey でも本番環境でこの 400 を確認しています。安全なのは、json_object を使い、スキーマをプロンプトに記述する方法です。
• コンテキスト 1M、最大出力 128K なので、長いタスクでは max_tokens を大きく設定できます。Z.ai の計測では、max での Code Bench 1 タスクあたりの出力は約 75K トークンで、GLM-5.2 の 96K より少なくなっています。
• Claude Code での利用：Z.ai は自社の評価を Claude Code 上で実施しました。Wokey 経由では、ANTHROPIC_BASE_URL を https://api.wokey.ai に、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を Wokey の API キーに、ANTHROPIC_MODEL を glm-5.3 に設定してください。料金は 100 万トークンあたり入力 $0.21 / 出力 $0.66 です。OpenCode などの OpenAI 互換クライアントは /v1/chat/completions を使います。
• GLM Coding Plan ユーザーの場合：平日 14:00–18:00（UTC+8）がピーク時間帯で、それ以外の時間と週末の呼び出しは消費ポイントが半分になります。可能であれば長いジョブはオフピークに回してください。

移行後のリクエストボディ（/v1/chat/completions）

{
  "model": "glm-5.3",
  "thinking": { "type": "enabled" },
  "reasoning_effort": "high",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Find and fix the flaky test in this repo" }]
}

カタログ料金のスナップショット

価格は 100 万トークンあたりです。精算にはリクエスト時点の価格が適用されます。

公式価格のソース: https://docs.z.ai/guides/overview/pricing

モデルの機能

Context

1,000,000 tokens

最大出力

131,072 tokens

Streaming

対応

Tools

対応

Vision

非対応

対応 API 形式

/v1/chat/completions · /v1/messages

リクエストを送信

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/messages

curl https://api.wokey.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $WOKEY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.3","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

お使いのツールで GLM-5.3 を使う

ゲートウェイは https://api.wokey.ai（OpenAI 互換クライアントでは通常 https://api.wokey.ai/v1）、モデル ID は glm-5.3 です。お使いのクライアントのガイドを開いてください。

• Claude Code で GLM-5.3 を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• Claude Desktop で GLM-5.3 を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• opencode で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• pi で GLM-5.3 を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• DeepSeek Harness で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Z Code で GLM-5.3 を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• Cherry Studio で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• WorkBuddy で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• OpenClaw で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Hermes Agent で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Magpie で GLM-5.3 を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• OpenRouter の代替：Wokey と OpenRouter を比較: トークン料金、決済手数料、API 形式、upstream の供給元を比較します。
• 検証可能な AI API：レスポンス証明が付くモデルと API 形式: レスポンス証明の対象は現在、公式ルートでそのまま転送される Claude Messages と GPT Responses のレスポンスのみです。

よくある質問

関連モデルとドキュメント

• GLM-5.3-Flash
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