GLM-5.3 API

Сравнение цен: официальный API, OpenRouter и Wokey

Цены в USD за 1 млн токенов. Тарифы официального API и OpenRouter проверены вручную 2026-10-01, без учёта налогов; цена Wokey берётся из актуального прайс-листа.

Самый дешёвый хостинг на OpenRouter — Baidu с квантованием fp8 ($0.1554 за входные / $0.4884 за выходные). Ответы квантованной версии могут отличаться от официальных весов, поэтому в таблицу она не включена.

Проверено 2026-10-01 · Официальная страница цен · Список эндпоинтов OpenRouter

Использование в Claude Code

На Wokey эта модель поддерживает /v1/messages. Задайте эти переменные окружения и запустите claude.

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

GLM-5.3: главное

Дата выхода

2026-08-14 — в первый же день для всех пользователей GLM Coding Plan; веса появились на Hugging Face примерно через две недели (около 2026-08-28). Родственная модель GLM-5.3-Flash вышла 2026-08-26

Модель и веса

Та же базовая модель, что у GLM-5.2, весь прирост — за счёт пост-обучения; 753B параметров всего и 40B активных; веса — zai-org/GLM-5.3 в FP8 и BF16, под собственной лицензией

Контекст и вывод

Контекст 1M и максимум 128K на вывод; только текстовый ввод, поэтому запросы с изображениями возвращают 400

Рассуждения и effort

Режим рассуждений включён всегда, thinking.type принимает только enabled; reasoning_effort принимает low / high / max, по умолчанию max — он же рекомендован для кода; уровня medium нет

Официальная цена

$1.4 / $4.4 за 1 млн входных / выходных токенов, $0.26 за чтение из кэша, хранение кэша временно бесплатно; столько же, сколько у GLM-5.2, без ценовых ступеней по длине контекста

GLM Coding Plan

Квота в баллах: входные, кэшированные входные и выходные токены считаются отдельно; вызовы в будни вне 14:00–18:00 (UTC+8) расходуют половину баллов, а в выходные скидка действует весь день

API и инструменты

Z.ai предоставляет эндпоинты OpenAI Chat Completions, Responses и Anthropic Messages с вызовом функций, кэшированием контекста, структурированным выводом JSON и потоковой передачей; Wokey обслуживает Chat Completions и Messages

Кибербезопасность

84.5% на CyberGym — лучший результат на этом бенчмарке; с её помощью Z.ai и китайские команды по безопасности нашли 2,436 уязвимостей в 269 проектах, 1,097 из них — средней и высокой критичности; сейчас они раскрываются через публичный реестр

Проверено 2026-10-01 · Источники: Z.ai · API docs · Pricing · Hugging Face

Официальные бенчмарки: GLM-5.3 vs GLM-5.2 vs Kimi K3 vs DeepSeek-V4 Pro vs Fable 5 vs GPT-5.6 Sol

Данные со страницы запуска GLM-5.3 от Z.ai; это результаты, заявленные вендором, а GDPval-AA измерен Artificial Analysis. Для сравнения взяты модели, актуальные на момент выхода (2026-08): DeepSeek-V4 Pro — снапшот 0813, столбец Fable 5 — прогон с fallback.

Большинство оценок по программированию и кибербезопасности Z.ai проводила в Claude Code 2.1.207 с max effort. В той же таблице Claude Opus 4.8 набирает 21.1% на Terminal Bench 3.0 и 58.0% на DeepSWE. Дальше по цепочке эксплуатации разрыв растёт: на ExploitBench у GLM-5.3 54.4% (у GLM-5.2 — 24.4%) против 78.0% у Fable 5 и 76.5% у GPT-5.6 Sol. На собственном Code Bench от Z.ai GLM-5.3 достигает 34.5% на max против 39.5% у Fable 5.

Что выбрать: GLM-5.3, GLM-5.3-Flash, Kimi K3 или Claude Opus 5.5

Сравнение с GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash вышла 2026-08-26 по цене $0.15 / $0.50 — примерно девятая часть цены GLM-5.3 — и принимает изображения на вход. В Artificial Analysis Intelligence Index Flash набирает 42 при $0.25 за задачу, а GLM-5.3 — 45 на max при $2.01. По данным Z.ai, на DeepSWE v1.1 у Flash 63.4% против 66.9% у GLM-5.3, а на AutomationBench они близки (48.8% vs 48.2%). Flash — для больших объёмов запросов, субагентов и задач с изображениями, GLM-5.3 — для самого сложного кода и долгих задач.

Сравнение с Kimi K3

Kimi K3 стоит $3 / $15 — более чем вдвое дороже GLM-5.3 — и принимает на вход изображения и видео. В Artificial Analysis Intelligence Index GLM-5.3 набирает 45 на max, а Kimi K3 — 44, при почти одинаковой стоимости задачи ($2.01 vs $2.00); GLM-5.3 выдаёт около 68 токенов/с против примерно 34 у Kimi K3. В таблице Z.ai они близки на DeepSWE (66.9% vs 67.5%), GLM-5.3 лидирует на Terminal Bench 3.0 (28.3% vs 17.4%), а Kimi K3 — на SWE-Marathon и Toolathlon. Для кода с текстовым вводом подойдёт любая; если нужен мультимодальный ввод, берите Kimi K3.

Сравнение с Claude Opus 5.5 / GPT-6.1 Sol

В Artificial Analysis Intelligence Index Opus 5.5 набирает 58 на max при $5.98 за задачу, GPT-6.1 Sol — 52 при $0.72, GLM-5.3 — 45 при $2.01. У GLM-5.3 самая низкая цена за токен, но она пишет длинные ответы: на весь индекс ушло 210 млн выходных токенов при медиане 140 млн у сопоставимых моделей, поэтому задача обходится дороже, чем на GPT-6.1 Sol. Её преимущества — открытые веса, возможность самостоятельного развёртывания и подписочная квота GLM Coding Plan.

Как выбрать effort

У GLM-5.3 только low, high и max, по умолчанию max. По замерам Artificial Analysis, low даёт 34 балла при $0.85 за задачу, max — 45 при $2.01, а число выходных токенов растёт с 88 млн до 210 млн. На Code Bench от Z.ai max достигает 34.5% примерно при 75K выходных токенов на задачу, high — 31.4% примерно при 50K. Для кода используйте max, как рекомендует Z.ai; high — чтобы сократить вывод примерно на треть; low — для простых вопросов и преобразования форматов.

Документация API Z.ai

Независимые оценки и мнения сообщества

• Artificial Analysis: В Intelligence Index v4.3 модель набирает 45 на max и 34 на low — второе место среди моделей с открытыми весами сопоставимого размера. На весь индекс ушло 210 млн выходных токенов — намного больше медианы в 140 млн, — $2.01 за задачу; скорость вывода — около 68 токенов/с, время до первого токена — около 3.3 секунды. На старте, по предыдущей версии индекса, она набрала 60, разделив первое место среди открытых моделей с Kimi K3 и опередив GLM-5.2 на 7 баллов, а её Elo в GDPval-AA вырос с 1524 до 1770. Каждая тарифная позиция Wokey составляет 20% от официальной цены, так что та же задача обойдётся примерно в $0.40 на max и $0.17 на low.
• Исследование безопасности Anthropic: 2026-09-29 Anthropic опубликовала независимую оценку киберспособностей GLM-5.3: модель успешно справилась с 12% (50/410) прогонов ExploitBench от Anthropic — близко к 14% у Claude Mythos Preview, тогда как у GLM-5.2 и Opus 4.6 результат был около 0%. По умолчанию модель отклоняет более 90% вредоносных запросов, но эти защитные механизмы можно обойти, а веса может скачать кто угодно. Anthropic рекомендует дать защищающейся стороне доступ к моделям сопоставимого уровня, а государствам — проводить тестирование безопасности мощных моделей с открытыми весами.
• Hacker News (обсуждение на 1,171 балл): Многие разработчики считают, что на простых и средних задачах она близка к Claude и GPT при гораздо меньшей стоимости; другие отмечают, что ей нужно больше ходов, чтобы решить задачу, поэтому она ощущается медленнее, хотя итог часто не хуже. Несколько человек подтвердили, что подключение к Claude Code по документации Z.ai проходит гладко. Когда публикацию весов отложили на две недели, некоторые опасались, что усиление защиты ослабит модель.

Миграция с GLM-5.2 и использование в Claude Code

Эти изменения взяты со страницы запуска и из документации API Z.ai. Цена и базовая модель те же, что у GLM-5.2, но параметры рассуждений изменились несовместимо, так что проверьте их до смены модели.

• thinking.type больше не принимает disabled, и запросы с disabled завершаются ошибкой. Z.ai рекомендует сначала заменить его на enabled и задать reasoning_effort = low, а уже потом переключить модель на glm-5.3.
• reasoning_effort принимает только low, high и max, по умолчанию max. Код, который полагается на medium или другие уровни, нужно перевести на один из этих трёх; max даёт самый длинный вывод и при оплате за токены стоит дороже всего.
• GLM-5.3 принимает только текст, запросы с изображениями возвращают 400. Задачи с изображениями отправляйте в GLM-5.3-Flash или другую модель с поддержкой зрения.
• Структурированный вывод: некоторые upstream-каналы отклоняют тип json_schema в response_format, и мы встречали такие ошибки 400 в продакшене Wokey. Надёжнее использовать json_object и описать схему в промпте.
• При контексте 1M и максимуме вывода 128K для длинных задач можно ставить большой max_tokens; по замерам Z.ai, задача Code Bench на max расходует около 75K выходных токенов — меньше, чем 96K у GLM-5.2.
• Использование в Claude Code: Z.ai и сама проводила свои оценки в Claude Code. Через Wokey задайте ANTHROPIC_BASE_URL равным https://api.wokey.ai, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — ваш API-ключ Wokey, ANTHROPIC_MODEL — glm-5.3; цена — $0.28 / $0.88 за 1 млн входных / выходных токенов. OpenCode и другие OpenAI-совместимые клиенты используют /v1/chat/completions.
• Пользователям GLM Coding Plan: будни с 14:00 до 18:00 (UTC+8) — часы пик, а вызовы в остальное время и в выходные расходуют половину баллов, так что по возможности запускайте длинные задачи вне пика.

Тело запроса после миграции (/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" }]
}

Текущие цены каталога

Цены указаны за 1 млн токенов; списание идёт по цене на момент обработки запроса.

Источник официальной цены: https://docs.z.ai/guides/overview/pricing

Возможности модели

Context

1,000,000 tokens

Максимальный вывод

131,072 tokens

Streaming

Поддерживается

Tools

Поддерживается

Vision

Не поддерживается

Поддерживаемые форматы API

/v1/chat/completions · /v1/messages

Отправить запрос

/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"}]}'

GLM-5.3 в ваших инструментах

Адрес шлюза — https://api.wokey.ai (OpenAI-совместимые клиенты обычно принимают https://api.wokey.ai/v1), ID модели — glm-5.3. Откройте руководство для своего клиента.

• GLM-5.3 в Claude Code: Anthropic Messages · настройка base URL и API-ключа
• GLM-5.3 в Claude Desktop: Anthropic Messages · настройка base URL и API-ключа
• GLM-5.3 в opencode: OpenAI Chat Completions · настройка base URL и API-ключа
• GLM-5.3 в OpenClaw: OpenAI Chat Completions · настройка base URL и API-ключа
• GLM-5.3 в Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · настройка base URL и API-ключа
• Альтернатива OpenRouter: сравнение Wokey и OpenRouter: Сравнение цен за токены, комиссий за оплату, форматов API и источников upstream.
• Проверяемый AI API: какие модели и форматы API содержат доказательства ответов: Сейчас доказательства ответов есть только у Claude Messages и GPT Responses, переданных без изменений по официальным маршрутам.

Частые вопросы

Похожие модели и документация

• GLM-5.3-Flash
• Документация API
• Все модели и цены
• Provider Node