GLM 5.3

¿Qué es GLM 5.3?

Un modelo de razonamiento para ingeniería de software compleja y tareas de agentes de largo alcance. Trabaja en proyectos grandes con contexto extendido, llamadas a herramientas en paralelo y salidas estructuradas.

Por 1M de tokens de entrada / salida

$1.19 / $3.74

Oficial: $1.40 / $4.40

Ventana de contexto

1.05M

Hasta 944K de salida por respuesta

Entrada

texto

Salida: texto

Nivel máximo frente al oficial

−25%

Nivel máximo

Qué puede hacer GLM 5.3

• Ingeniería de software

• Agentes para tareas largas

• Razonamiento de varios pasos

GLM 5.3 frente a modelos similares: precio

El precio oficial y lo que pagas en cada nivel de OceanToken, para GLM 5.3 y los modelos más parecidos: el mismo tipo de trabajo, de las familias que destacamos y con un precio de hasta unas tres veces el suyo.

• GLM 5.3 frente a Gemini 3.8 Flash

  Gemini 3.8 Flash cuesta $2.025: un 18% menos que GLM 5.3.

  −10% en el nivel máximo

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• GLM 5.3 frente a Qwen3.8 Max

  Qwen3.8 Max cuesta $3.80: 1.5× el precio de GLM 5.3.

  −25% en el nivel máximo

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• GLM 5.3 frente a GPT-6.1 Sol

  GPT-6.1 Sol cuesta $5.40: 2.2× el precio de GLM 5.3.

  −10% en el nivel máximo

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• GLM 5.3 frente a Claude Sonnet 5.5

  Claude Sonnet 5.5 cuesta $5.40: 2.2× el precio de GLM 5.3.

  −10% en el nivel máximo

  Comparar en detalle 

• GLM 5.3 frente a Kimi K2.7 Code

  Kimi K2.7 Code cuesta $2.475: 1.0× el precio de GLM 5.3.

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Benchmarks de GLM 5.3

Puntuaciones de clasificaciones independientes. No hemos hecho estas pruebas nosotros.

Intelligence Index

31.7

Puntuación sobre 100 · Artificial Analysis

LMArena Text

1,481

Valoración de preferencia humana · LMArena

Terminal-Bench 4.0

41.9%

Tareas resueltas · Artificial Analysis

Humanity’s Last Exam

42.3%

Respuestas correctas · Artificial Analysis

Fuente: Artificial Analysis y LMArena, a 1 de noviembre de 2026.

Especificaciones de GLM 5.3

La ficha técnica de GLM 5.3, del catálogo de OceanToken.

Ventana de contexto

1.05M tokens

1,048,576

Salida máxima

944K tokens

943,718

Entrada

texto

Salida

texto

Razonamiento

Sí

reasoning_effort

Llamadas a herramientas

Sí

tool_choice

Salidas estructuradas

Sí

response_format

Caché de prompts

Lectura $0.26

precio oficial, en todos los niveles

ID de modelo y endpoint de GLM 5.3

ID de modelo en OceanToken

z-ai/glm-5.3Copiado

Base URL compatible con OpenAI

https://api.oceantoken.ai/v1Copiado

Endpoint

POST /v1/chat/completionsCopiado

Precios de la API de GLM 5.3

Los precios vienen del catálogo de OceanToken al 5 de noviembre de 2026. Pagas por uso desde un saldo prepago, sin suscripción.

Calculadora de costes de GLM 5.3

Elige una solicitud típica o escribe tus propios tokens. La calculadora usa los precios iniciales de esta página y muestra la misma carga en los modelos comparados arriba.

Al precio inicial (nivel 1). La entrada en caché se factura al precio de lectura de caché; las escrituras en caché no se incluyen porque dependen de cada cuánto cambia el inicio de tu prompt. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

Lo que cuesta una solicitud

Tokens de entrada y salida al precio inicial de arriba, sin caché.

Cómo usar GLM 5.3 en OceanToken

Tres pasos desde no tener cuenta hasta una solicitud que funciona. La misma clave y el mismo saldo sirven para todos los modelos del catálogo.

1. 1

   Crea una cuenta y obtén una API Key

   Crea una cuenta de OceanToken y luego una clave. Una clave sirve para todos los modelos que tu cuenta puede usar.

   Obtener clave de API 

2. 2

   Agregar créditos

   OceanToken es prepago: añade créditos y cada solicitud se cobra de ese saldo. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

   Agregar créditos 

3. 3

   Llama a GLM 5.3 desde tu código

   Apunta un SDK de OpenAI a https://api.oceantoken.ai/v1 y usa el ID de modelo z-ai/glm-5.3. El código de abajo envía una solicitud.

   from openai import OpenAI
   # Tu API Key de la consola de OceanToken
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="z-ai/glm-5.3",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   Especificaciones, ejemplo de solicitud y alternativas en la documentación