

GLM 5.3 und GLM 5.2 im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
GLM 5.3 und GLM 5.2 sind beide Modelle von Z.ai in der Kategorie Textgenerierung und über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | GLM 5.3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| Modell-ID | glm-5-3 | glm-5-2 |
| Autor | Z.ai | Z.ai |
| Veröffentlicht | 14. Aug. 2026 | 16. Juni 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 1M Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 131.072 Token |
| Eingabe | Text | Text |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON-Modus |
| Region | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | GLM 5.3 | GLM 5.2 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 65536 | 1 bis 131072 Standard: 65536 |
| temperature | 0 bis 1 Standard: 1 | 0 bis 1 Standard: 1 |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 |
| reasoning_effort | low, high, max Standard: max | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max Standard: max |
| preserve_thinking | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| do_sample | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| tool_web_search | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit |
| count | 1 bis 50 Standard: 10 | 1 bis 50 Standard: 10 |
| search_domain_filter | string | string |
| search_prompt | string | string |
| search_result | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| tool_stream | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| tools | array Standard: [] | array Standard: [] |
| tool_choice | object | object |
| stop | array | array |
GLM 5.3 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID glm-5-3. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf glm-5-3 oder glm-5-2. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'GLM 5.3 ist die neuere Veröffentlichung (14. Aug. 2026); GLM 5.2 erschien am 16. Juni 2026. Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 1M Token. Beide Modelle haben denselben Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
GLM 5.3 ist die neuere Veröffentlichung (14. Aug. 2026); GLM 5.2 erschien am 16. Juni 2026.
Beide Modelle haben denselben Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
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