GLM 5.3 Flash

Qu’est-ce que GLM 5.3 Flash ?

GLM-5.3-Flash est un modèle multimodal natif de Z.ai. Il est adapté au codage efficace et aux tâches agentiques à long terme.

Pour 1M de tokens d’entrée / sortie

$0.15 / $0.50

Officiel : $0.15 / $0.50

Fenêtre de contexte

1.05M

Jusqu’à 944K en sortie par réponse

Entrée

texte + image + vidéo

Sortie : texte

Ce que GLM 5.3 Flash sait faire

• Raisonnement en plusieurs étapes

• Agents utilisant des outils

• Sorties structurées (JSON)

• Compréhension d’images

GLM 5.3 Flash face à des modèles proches : prix

Le prix officiel, puis ce que vous payez à chaque palier OceanToken, pour GLM 5.3 Flash et les modèles les plus proches : le même type de travail, issus des familles que nous mettons en avant, à un prix d’au plus trois fois environ le sien.

• GLM 5.3 Flash face à Qwen3.8 Flash

  Qwen3.8 Flash coûte $0.295 : 9 % de moins que le modèle GLM 5.3 Flash.

  −25 % au palier maximal

  Comparer en détail 

• GLM 5.3 Flash face à GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna coûte $0.27 : 17 % de moins que le modèle GLM 5.3 Flash.

  −10 % au palier maximal

  API GPT-6 Luna 

• GLM 5.3 Flash face à DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) coûte $0.525 : 1.6× le prix du modèle GLM 5.3 Flash.

  −40 % au palier maximal

  Comparer en détail 

• GLM 5.3 Flash face à MiniMax M3

  MiniMax M3 coûte $0.75 : 2.3× le prix du modèle GLM 5.3 Flash.

  Comparer en détail 

• GLM 5.3 Flash face à Gemini 2.5 Flash Lite

  Gemini 2.5 Flash Lite coûte $0.225 : 31 % de moins que le modèle GLM 5.3 Flash.

  −10 % au palier maximal

  API Gemini 2.5 Flash Lite 

Benchmarks de GLM 5.3 Flash

Des scores issus de classements indépendants. Nous n’avons pas mené ces tests nous-mêmes.

Intelligence Index

27.8

Score sur 100 · Artificial Analysis

LMArena Text

1,477

Note de préférence humaine · LMArena

Terminal-Bench 4.0

32.8%

Tâches résolues · Artificial Analysis

Humanity’s Last Exam

39.9%

Réponses justes · Artificial Analysis

Source : Artificial Analysis et LMArena, au 1 novembre 2026.

Caractéristiques : GLM 5.3 Flash

La fiche technique du modèle GLM 5.3 Flash, issue du catalogue OceanToken.

Fenêtre de contexte

1.05M tokens

1,048,576

Sortie maximale

944K tokens

943,717

Entrée

texte, image, vidéo

Sortie

texte

Raisonnement

Oui

reasoning_effort

Appel d’outils

Oui

tool_choice

Sorties structurées

Oui

response_format

Cache de prompts

Lecture $0.03

prix officiel, à tous les paliers

Identifiant et endpoint : GLM 5.3 Flash

identifiant du modèle OceanToken

z-ai/glm-5.3-flashCopié

URL de base compatible OpenAI

https://api.oceantoken.ai/v1Copié

adresse de l’endpoint

POST /v1/chat/completionsCopié

Tarifs de l’API GLM 5.3 Flash

Les prix viennent du catalogue OceanToken au 5 novembre 2026. Vous payez à l’usage depuis un solde prépayé, sans abonnement.

Calculateur de coût : GLM 5.3 Flash

Choisissez une requête type ou saisissez vos propres nombres de tokens. Le calculateur utilise les prix de départ de cette page et montre la même charge sur les modèles comparés plus haut.

Au prix de départ (palier 1). L’entrée en cache est facturée au prix de lecture du cache ; les écritures en cache sont laissées de côté, car elles dépendent de la fréquence à laquelle le début de votre prompt change. Votre console affiche le tarif de votre palier.

Ce que coûte une requête

Tokens d’entrée et de sortie au prix de départ ci-dessus, sans cache.

Utiliser GLM 5.3 Flash sur OceanToken

Trois étapes pour passer de zéro compte à une requête qui fonctionne. La même clé et le même solde servent pour tous les modèles du catalogue.

1. 1

   Créez un compte et obtenez une clé API

   Créez un compte OceanToken, puis une clé. Une clé sert pour tous les modèles que votre compte peut utiliser.

   Obtenir une clé API 

2. 2

   Ajouter des crédits

   OceanToken est prépayé : ajoutez des crédits, et chaque requête est facturée sur ce solde. Votre console affiche le tarif de votre palier.

   Ajouter des crédits 

3. 3

   Appelez GLM 5.3 Flash depuis votre code

   Pointez un SDK OpenAI vers https://api.oceantoken.ai/v1 et utilisez l’identifiant z-ai/glm-5.3-flash. Le code ci-dessous envoie une requête.

   from openai import OpenAI
   # Votre API Key de la console 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-flash",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   Caractéristiques, exemple de requête et alternatives dans la documentation