GLM-5.3 chega por API a US$ 1,40/4,40 por milhão de tokens
Lançamento e acesso via API
O modelo de linguagem de código aberto GLM-5.3, desenvolvido pela startup chinesa Z.ai, já está disponível por API para desenvolvedores. O preço é o mesmo da geração anterior, GLM-5.2: US$ 1,40 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,40 por milhão de tokens de saída. Tokens de entrada em cache custam US$ 0,26 por milhão, com armazenamento em cache listado como gratuito por tempo limitado.
A empresa afirmou que pretende disponibilizar os pesos do modelo abertamente, mas sem data precisa nem licenciamento definidos. Desenvolvedores que assinavam o GLM Coding Plan estão, por enquanto, restritos ao protocolo compatível com OpenAI Chat Completions.
Posicionamento de preço
Na comparação simples de um milhão de tokens de entrada mais um milhão de saída, o GLM-5.3 custa US$ 5,80. O valor fica abaixo de modelos premium como Grok 4.6 (US$ 8,00 na faixa de contexto menor), Kimi K3 (US$ 18), Claude Opus 5 (US$ 30) e GPT-5.6 Sol (US$ 35). No entanto, não é o modelo capaz mais barato disponível: Gemini 3.7 Flash está em US$ 0,75/US$ 3,75 até 31 de dezembro de 2026, e GPT-5.6 Luna custa US$ 0,20/US$ 1,20.
A comparação de preços por token é apenas uma referência relativa. O custo real de uma carga de trabalho depende da proporção entre entrada e saída, do uso de cache e do consumo efetivo de tokens.
Desempenho e ressalvas
A Artificial Analysis atribuiu ao GLM-5.3 uma pontuação de 60 no Intelligence Index, empatando com o Kimi K3 como modelo de pesos abertos com melhor desempenho do mundo e sete pontos acima do GLM-5.2.
A mesma análise estima o custo por tarefa do Intelligence Index em cerca de US$ 0,68 para o GLM-5.3, contra aproximadamente US$ 0,44 para o GLM-5.2, apesar de os preços de API serem idênticos. A diferença ocorre porque o GLM-5.3 se mostrou mais verboso que o antecessor, o que significa que taxas fixas por token não garantem custo fixo por tarefa concluída.
Contexto
O GLM-5.3 havia estreado na semana anterior com destaque por capacidades de cibersegurança avançadas, que teriam identificado uma vulnerabilidade não detectada previamente no Cursor. O modelo se posiciona como uma opção de custo relativamente baixo para testes de cargas de trabalho de programação e agentes em nível de fronteira.