GLM-5.3 正式开放 API：输入1.4美元/百万token，输出4.4美元/百万token

在 上周惊艳亮相之后 ，凭借其先进的网络能力——据报道甚至发现了 Cursor 中此前未被发现的漏洞——中国初创公司 z.ai 推出的新一代开源语言模型 GLM-5.3 已 正式上线应用编程接口（API） ，使开发者能够基于该模型进行构建，并将其集成至自身的智能体（agents）和应用程序中。

此前订阅 GLM 编程计划（GLM Coding Plan）的开发者目前仅限使用与 OpenAI Chat Completions 兼容的协议。z.ai 表示计划将该模型的权重公开发布，但具体日期及许可证类型尚未公布。

在 API 方面，定价与 GLM-5.2 保持一致：每百万输入 token 收费 1.40 美元，每百万输出 token 收费 4.40 美元。缓存输入（cached input）费用为每百万 token 0.26 美元，而 z.ai 目前将缓存输入存储列为限时免费。

这意味着，即使该公司声称新版本在编程能力与长周期智能体（long-horizon agent）性能方面均有显著提升，开发者仍可迁移到这一新一代模型，而无需承担 z.ai 更高的标称每 token 费率。 按此费率，GLM-5.3 的价格远低于多个高端前沿 API。

根据VentureBeat对一百万输入token加一百万输出token的简单对比，GLM-5.3费用为5.80美元，而 Grok 4.6 在其较低上下文速率下为8美元， Kimi K3 为18美元， Claude Opus 5 为30美元， GPT-5.6 Sol为35美元。

这并非工作负载成本估算——实际账单高度依赖于输入/输出比例、缓存及token消耗量——但它使各API价格层级的相对关系一目了然。

GLM-5.3并非当前可用的最廉价高性能模型。谷歌目前为Gemini 3.7 Flash提供的入门价为：截至2026年12月31日，每百万输入token收费0.75美元，每百万输出token收费3.75美元；而OpenAI的GPT-5.6 Luna定价为每百万输入token 0.20美元、每百万输出token 1.20美元。

尽管如此，Z.ai为GLM-5.3设定的价格，使其明显低于那些它正日益被用作基准测试对象的高端前沿模型的成本区间。

在最新独立测试结果发布后，这一对比变得更具现实意义。 Artificial Analysis在其智能指数（Intelligence Index）上给予GLM-5.3 60分，与Kimi K3并列全球表现最佳的开源权重模型，并比GLM-5.2高出7分。

其分析还估算GLM-5.3每项智能指数任务成本约为0.68美元，而GLM-5.2约为0.44美元，尽管二者API token单价完全相同。

这一差异凸显了 headline API 定价中一项重要注意事项：Artificial Analysis发现GLM-5.3比其前代模型更冗长，因此统一的每token费率并不必然意味着完成同一工作负载的实际成本保持不变。

不过对开发者而言，即时变化十分明确：GLM-5.3现已可通过Z.ai的API调用，费率与GLM-5.2相同，均为每百万token 1.40美元（输入）/4.40美元（输出），为团队提供了另一款相对低成本的选项，用于测试前沿级编程与智能体（agent）工作负载。