GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3

GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3 の概要

GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 はどちらも Z.ai のモデルで、テキスト生成カテゴリに属し、EmpirioLabs API から利用できます。

主な違い

• GLM 5.3 Flash のほうが新しいリリースです (2026年8月26日)。GLM 5.3 のリリースは 2026年8月14日 です。
• どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。
• GLM 5.3 Flash だけが対応する入力の種類: ファイル, 画像, 動画。
• GLM 5.3 Flash だけに記載されている機能: vision, video understanding, document understanding。
• 入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は GLM 5.3 Flash のほうが低くなっています。

GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3: 仕様

GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3: API の料金

両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。

GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3: API のパラメーター

EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。

GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 の呼び出し方

GLM 5.3 Flash は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID glm-5-3-flash を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を glm-5-3-flash または glm-5-3 に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5-3-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

GLM 5.3 Flash vs GLM 5.3: よくある質問

GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 の違いは何ですか?

GLM 5.3 Flash のほうが新しいリリースです (2026年8月26日)。GLM 5.3 のリリースは 2026年8月14日 です。 どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。 GLM 5.3 Flash だけが対応する入力の種類: ファイル, 画像, 動画。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。

GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 ではどちらが新しいですか?

GLM 5.3 Flash のほうが新しいリリースです (2026年8月26日)。GLM 5.3 のリリースは 2026年8月14日 です。

GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 ではどちらの料金が低いですか?

入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は GLM 5.3 Flash のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。

統合を作り直さずに GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 を切り替えられますか?

はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。

統合する前にブラウザで GLM 5.3 Flash と GLM 5.3 を試せますか?

はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。