

GLM 5.3 und Kimi K3 im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
GLM 5.3 von Z.ai und Kimi K3 von Moonshot AI gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | GLM 5.3 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| Modell-ID | glm-5-3 | kimi-k3 |
| Autor | Z.ai | Moonshot AI |
| Veröffentlicht | 14. Aug. 2026 | 15. Juli 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 1M Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 131.072 Token |
| Eingabe | Text | Text Bild Video |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON Schema |
| Region | Singapore | International |
| 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/kimi-k3: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 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 65536 | 1 bis 1048576 Standard: 131072 |
| temperature | 0 bis 1 Standard: 1 | - |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | - |
| reasoning_effort | low, high, max Standard: max | low, high, max Standard: max |
| preserve_thinking | boolean Standard: false | - |
| do_sample | boolean Standard: true | - |
| tool_web_search | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit | - |
| count | 1 bis 50 Standard: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean Standard: true | - |
| tool_stream | boolean Standard: false | - |
| tools | array Standard: [] | - |
| tool_choice | object | - |
| stop | array | string |
Unterstützt Text-, Bild- und Videoeingaben mit einem 1M-Token-Kontext, Funktionsaufruf, JSON-Schema-strukturierter Ausgabe und integrierte Websuche mit $0.015 pro aufgerufenem Aufruf. Das Denken ist immer aktiviert; die Denktiefe ist mit der reasoning_effort Steuerung einstellbar (maximal empfohlen) und Reasoning-Token werden als Ausgabetoken abgerechnet. Temperatur und andere Abtasteinstellungen werden vom Modelldienst festgelegt. Mehrstufiger Funktionsaufruf über die API muss die Assistenten-Nachricht mit ihrem reasoning_content Feld erneut abspielen.
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 kimi-k3. 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."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
Leitfäden Kimi K3 vs GLM 5.3 vs Qwen3.8 Max vs DeepSeek V4 Pro: selbstspielendes Flappy Bird und Missile Command Wir haben Kimi K3, GLM 5.3, Qwen3.8 Max 0902 und DeepSeek V4 Pro 0813 dieselben zwei Codierungs-Prompts mit maximaler...
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GLM 5.3 ist die neuere Veröffentlichung (14. Aug. 2026); Kimi K3 erschien am 15. Juli 2026.
GLM 5.3 hat den niedrigeren 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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