围绕工程交付组织推理
GLM-5.3 的重点不只是补全函数，而是处理包含需求、实现、调试和验收的复杂工程任务。提供关联代码、测试约束与错误日志后，可让它分析跨模块依赖、提出修改方案并生成补丁与测试建议，适合需要保持整体一致性的开发工作。
Overview
API
Pricing
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 原生上下文
- 1M tokens
- 原生最大输出
- 128K tokens
- 输入与输出
- 文本输入；文本、JSON 及函数调用信息输出
- 原生推理控制
- 始终开启；low / high / max，默认 max
- 响应方式
- 完整响应或流式生成
- 工程集成
- Function Calling、JSON 结构化输出；原生支持上下文缓存，缓存命中以实际返回的用量统计为准
- 调用入口
- /glm/chat/completions；/aichat2/conversations；/aichat/conversations
容量与原生推理档位描述模型能力；本平台的请求参数按所选入口使用，Chat Completions 推理控制可优先选 low 或 high。
核心能力
了解 glm-5.3 能为你的工作带来什么。
长上下文承载任务依赖
长上下文适合同时容纳相关模块、接口规范、开发约定和阶段记录，让模型在持续任务中参考完整约束。配合函数工具调用，可组织规划、获取信息、修订方案与验证的循环，而不必把所有工作拆成彼此孤立的单文件问答。
加强授权代码安全分析
GLM-5.3 的后训练包含漏洞发现任务，强化了从源码理解、风险定位到验证思路的分析能力。用于授权代码审计时，可要求它梳理输入流、边界条件和危险调用，输出可复核的问题清单与修复建议，再交由安全人员确认影响。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
跨文件功能开发与重构
输入功能需求、相关源码、接口定义和现有测试，要求模型先列影响范围，再给出分文件修改方案、代码与回归检查项。适合后端接口改造、前后端联动和历史模块重构，交付物应包含变更理由，而不是只有一段新代码。
基础设施故障与性能诊断
将运行日志、配置、性能记录和系统约束整理为文本，交给模型建立故障假设、排查顺序与实验方案。结合执行工具返回的结果逐步修订判断，最终形成诊断报告、优化补丁和验证步骤；实际提速仍应以运行测量为准。
持续迭代的工程助手
通过托管对话入口提交任务与验收标准，设置 stateful: true 保存会话，并在后续请求中同时携带返回的 id、model 与 stateful: true，继续补充需求或反馈测试结果；需要精细控制时使用 Chat Completions 自行维护历史。可交付阶段计划、问题清单和更新后的实现方案，适合多轮协作而非一次性生成。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
从 GLM-5.2 升级看任务难度
GLM-5.3 与 GLM-5.2 的差别主要来自后训练，重点提升复杂编程和长程任务，而不是更换基础模型。跨模块调试、反复验证和多步骤工程任务值得优先尝试；简单问答或短代码修改则应比较实际交付质量。迁移时尤其要移除关闭推理的旧配置。
按输入类型与推理深度选择
当主要材料是源码、日志和规格文本，且任务需要深入分析时，GLM-5.3 更符合定位。它不是视觉型号，图片或视频理解应选具有相应能力的模型。常规文本任务可先用 low，复杂诊断可尝试 high；原生 max 面向深度推理，不应直接照搬到每个调用入口。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- GLM-5.3 原生只接收文本，不具备直接看图、理解视频或生成语音的能力。处理截图、扫描文档时，应先取得可靠的文字内容；共享接口中出现附件字段，并不意味着这个型号能够直接理解附件。
- 推理不能关闭，因此不适合必须使用无推理模式的旧流程。长上下文也不等于每段材料都会被准确利用：应筛选关联文件、标明路径与版本，并把验收条件集中列出，避免无关日志淹没关键约束。
- 函数调用输出是待执行的工具请求，不代表代码已经运行或补丁已经通过测试。执行环境、权限和结果回填需要由应用或获授权的工具完成；生产变更与漏洞结论仍需测试、审查和人工确认。
常见问题
解答使用 glm-5.3 时的常见疑问。
GLM-5.3 可以关闭推理吗？
不可以，GLM-5.3 始终启用推理。官方原生 reasoning_effort 支持 low、high、max，默认 max；这些档位和默认值不等同于平台入口的请求设置。使用 /glm/chat/completions 时，建议显式选择 reasoning_effort: low 或 high，不要直接提交原生 max 或照搬 thinking 字段。迁移旧应用时应移除关闭推理的配置；减少推理强度可从 low 开始。
它与 GLM-5.2 的主要区别是什么？
两者使用相同基础模型，GLM-5.3 通过后训练强化复杂代码、长程任务与安全分析。选择时可用真实项目比较补丁正确性、测试通过情况和返工次数，不宜把基准中的提升直接当成每个项目的收益。
能把整个代码仓库交给它吗？
原生 1M tokens 上下文适合组织较大的代码材料，但不是任意仓库都能完整容纳。建议先加入目录结构、关键模块和相关测试，保留文件路径与版本信息，再根据分析需要补充依赖，输出预算则按交付物设置。
如何接入并取得回复？
使用 /glm/chat/completions 时提交 model: glm-5.3 与 messages，从 choices 中读取回复，可用 stream: true 开启流式输出。使用 /aichat2/conversations 或 /aichat/conversations 时提交 model: glm-5.3 与 question，从 answer 读取回复。需要多轮对话时设置 stateful: true，并在后续请求中继续携带该设置和返回的 id；Chat Completions 则需由应用自行维护 messages 历史。
它能自动修改文件并运行测试吗？
模型可以规划修改、生成代码并提出函数调用，但执行需要可用工具和权限。自行集成时，应执行工具请求并回填结果，再让模型判断下一步；没有真实测试结果时，生成的测试说明不能当成已经验证通过。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Input
$0.84per 1M tokens
Official $1.40
Output
$2.64per 1M tokens
Official $4.40
−40%vs official
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This is only a basic call example. See the full docs for more parameters and advanced usage.