glm/glm-5.3

1M 컨텍스트 · $0.8400 / M 입력 토큰 · $2.6400 / M 출력 토큰

GLM 5.3은 hosted API access, frontier reasoning, coding agents, long-context tasks, pricing, production assistant workloads를 평가하는 개발자를 위한 OurToken의 GLM flagship model route입니다.

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24H 상태 모니터

과거 가동률 데이터는 시간이 지남에 따라 수집됩니다. 현재 상태는 최근 상태 확인을 반영합니다.

가격

사용량 기반 결제

선불 비용 없이 사용한 만큼만 결제

60% of official price

입력$1.40 / M$0.8400 / M 토큰

출력$4.40 / M$2.6400 / M 토큰

캐시된 입력$0.26 / M$0.1560 / M 토큰

캐시 쓰기$0 / M$0 / M 토큰

API 사용법

API 액세스 가이드

기본 URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API 엔드포인트chat/completions

전체 URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

모델 IDglm-5.3

API 키 받기

코드 예시

이 모델에는 OurToken API 엔드포인트를 사용하세요. 아래 예시는 직접 HTTP 요청과 모델 패밀리에 권장되는 엔드포인트를 사용합니다.

curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "max_tokens": 256
  }'

Chat Completions API 참조

OpenAI Chat Completions 호환 엔드포인트로 채팅 응답을 생성합니다. SDK Base URL로 https://api.ourtoken.ai/v1을 사용하고 엔드포인트로 POST /chat/completions를 사용하세요.

인증

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

요청 본문

필드	타입	필수	설명
model	string	필수	호출할 모델 ID입니다.
messages	array<object>	필수	모델에 전송된 대화 메시지입니다.
max_tokens	integer	선택 사항	최대 출력 토큰 수입니다.
temperature	number	선택 사항	샘플링 온도입니다.
top_p	number	선택 사항	Nucleus 샘플링 매개변수입니다.
stream	boolean	선택 사항	스트리밍 응답을 반환할지 여부입니다.
stream_options	object	선택 사항	스트리밍 응답을 위한 추가 옵션입니다.
tools	array<object>	선택 사항	모델에서 사용할 수 있는 도구입니다.
tool_choice	string \| object	선택 사항	모델이 도구를 선택하는 방식을 제어합니다.
response_format	object	선택 사항	JSON 객체 응답 같은 구조화된 출력을 제어합니다.

응답 본문

필드	타입	필수	설명
id	string	필수	고유한 채팅 완료 식별자입니다.
object	"chat.completion"	필수	Chat Completions API가 반환하는 객체 타입입니다.
created	integer	필수	응답이 생성된 Unix 타임스탬프입니다.
model	string	필수	응답을 생성한 모델입니다.
choices	array<object>	필수	모델이 반환한 후보 응답입니다.
choices[].message.role	string	필수	반환된 채팅 메시지의 역할입니다.
choices[].message.content	string	선택 사항	반환된 채팅 메시지의 텍스트 콘텐츠입니다.
choices[].finish_reason	string	선택 사항	생성이 중지된 이유입니다.
usage	object	선택 사항	채팅 완료의 토큰 사용량 정보입니다.
usage.prompt_tokens	integer	선택 사항	입력 토큰 수입니다.
usage.completion_tokens	integer	선택 사항	출력 토큰 수입니다.
usage.total_tokens	integer	선택 사항	총 토큰 수입니다.
usage.prompt_tokens_details	object	선택 사항	입력 토큰 사용량 분석입니다.
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	선택 사항	캐시에서 제공된 토큰입니다.

모델 소개

GLM glm-5.3

제공된 launch material에 따르면 GLM 5.3은 frontier reasoning, coding, long-horizon agent work를 위한 Z.ai의 flagship model line으로, 실질적으로 사용 가능한 1M-token context를 갖추고 있습니다. model testing, pricing review, API keys, usage logs, production integration을 하나의 endpoint로 관리하려면 OurToken을 통해 glm 5.3 api를 사용할 수 있습니다.

돋보이는 이유

input, output, cache read tokens에 대해 official GLM 5.3 reference price의 60%입니다.
다른 supported models와 동일한 OurToken endpoint를 통해 OpenAI-compatible API setup을 사용할 수 있습니다.
flagship GLM reasoning, coding agents, long-context sessions, production assistant workloads를 평가하는 데 유용합니다.
제공된 launch material은 1M-token context와 reasoning effort control이 있는 always-on thinking을 언급합니다.
Dashboard logs와 usage visibility는 launch 후 request cost 비교에 도움이 됩니다.

주요 기능

Model ID: glm-5.3
Input price: OurToken에서 1M tokens당 $0.8400
Output price: OurToken에서 1M tokens당 $2.6400
Cache read price: OurToken에서 1M tokens당 $0.1560
Cache write price: OurToken에서 1M tokens당 $0
Provider: GLM

사양

ProviderGLM

Model TypeLarge Language Model (LLM)

Model IDglm-5.3

OurToken Input Price$0.8400 / 1M tokens

OurToken Output Price$2.6400 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.1560 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$0 / 1M tokens

Official Input Reference$1.40 / 1M tokens

Official Output Reference$4.40 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.26 / 1M tokens

개발자를 위한 glm 5.3 api 기능

glm 5.3 api로 unified GLM access, glm 5.3 pricing visibility, flagship reasoning evaluation, long-context planning, production workflow testing을 수행하세요.

Unified Access

별도 GLM provider integration을 구성하는 대신 OurToken unified endpoint를 통해 glm 5.3 api를 호출하세요. 개발자는 하나의 API key를 만들고 glm-5.3을 model ID로 사용하며 testing과 production에서 OpenAI-compatible request patterns를 유지할 수 있습니다.

Pricing Visibility

traffic을 라우팅하기 전에 glm 5.3 pricing을 확인하세요. OurToken은 1M tokens당 input $0.8400, output $2.6400, cache read $0.1560을 표시하며, cache write는 $0로 표시되어 prompt와 agent workload cost 추정에 도움이 됩니다.

Flagship Reasoning

reasoning-heavy prompts, coding agents, tool-use loops, planning-heavy development tasks에서 GLM 5.3 model 동작을 평가하세요. 이 모델은 항상 thinking mode로 실행되며 reasoning_effort parameter가 reasoning depth를 제어합니다.

Long-Context Work

1M-token context window를 repository-scale analysis, multi-file code reviews, long-horizon agent sessions에 사용해 작업을 여러 requests로 나누지 않아도 됩니다.

Coding Workflows

repository tasks, coding-plan sessions, OpenCode-style development prompts로 GLM 5.3을 테스트하세요. 제공된 launch material은 long-horizon coding을 강조하지만, 팀은 자체 acceptance tests로 품질을 확인해야 합니다.

Provider Comparison

provider 선택을 평가할 때 hosted OurToken access를 glm 5.3 openrouter 같은 검색 의도와 비교하세요. OurToken은 API keys, usage logs, pricing visibility, unified endpoint에 초점을 두며 별도 provider-specific setup이 아닙니다.

OurToken에서 glm 5.3 api 사용하는 방법

API key를 만들고, glm-5.3을 복사하고, glm 5.3 pricing을 비교하고, unified endpoint를 호출한 뒤 coding workflows를 테스트하세요.

Create API Key

Dashboard에서 OurToken API key를 만들고 안전한 server-side environment variable에 저장하세요. 이렇게 하면 backend가 browser code, notebooks, public repositories에 credentials를 노출하지 않고 glm 5.3 api에 접근할 수 있습니다.

Copy Model ID

request body의 model 값으로 glm-5.3을 사용하세요. 정확한 GLM 5.3 model ID를 configuration에 유지하면 local tests, staging traffic, production routes를 비교할 때 naming mistakes를 줄일 수 있습니다.

Call Endpoint

API key, model ID, prompt payload와 함께 OurToken unified API endpoint로 chat completions requests를 보내세요. base URL, credential, model value를 바꾸면 기존 OpenAI-compatible request patterns를 대체로 재사용할 수 있습니다.

Compare Pricing

traffic을 확장하기 전에 glm 5.3 pricing을 비교하세요. OurToken은 1M tokens당 input $0.8400, output $2.6400, cache read $0.1560을 표시합니다. cache write는 $0이므로 cached prompts를 일반 input과 output과 분리해 보세요.

Test Coding

repository tasks, one-shot application builds, OpenCode-style agent sessions, regression prompts로 자체 glm 5.3 coding plan을 실행하세요. public anecdotes는 test cases에 영감을 줄 수 있지만 production routing은 latency, quality, cost data에 기반해야 합니다.

Monitor Usage

launch 후 history logs에서 request counts, input tokens, output tokens, cache read tokens, spend를 검토하세요. 이를 통해 benchmark posts나 provider listings가 아니라 actual traffic 기준으로 GLM 5.3 model performance를 비교할 수 있습니다.

glm 5.3 api FAQ

glm 5.3 api access, glm-5.3 model ID, pricing, thinking mode, coding workflows, provider comparisons에 대한 답변입니다.

glm 5.3 api란 무엇인가요?

glm 5.3 api는 GLM frontier reasoning, coding, long-context, agent-style workflows에 hosted access가 필요한 개발자를 위해 OurToken에서 제공되는 GLM 5.3 flagship model route입니다. OurToken API key와 glm-5.3 model ID를 사용하고 다른 supported models와 동일한 unified API flow로 호출할 수 있습니다.

OurToken의 glm 5.3 pricing은 얼마인가요?

OurToken의 glm 5.3 pricing은 1M input tokens당 $0.8400, 1M output tokens당 $2.6400입니다. catalog는 cache read를 1M tokens당 $0.1560, cache write를 $0로 표시하며 official references는 input $1.40, output $4.40, cache read $0.26입니다.

GLM 5.3에는 어떤 model ID를 사용해야 하나요?

API requests에서 정확한 model 값으로 glm-5.3을 사용하세요. development, staging, production에서 같은 model ID를 유지하면 팀이 GLM 5.3 model behavior, pricing, latency, coding quality를 비교할 때 route mismatches를 피할 수 있습니다.

GLM 5.3은 thinking mode를 지원하나요?

제공된 launch material에 따르면 GLM 5.3은 항상 thinking mode로 실행되며 비활성화를 지원하지 않습니다. reasoning_effort parameter로 reasoning depth를 제어하고, usage logs와 cost를 검토할 때는 thinking tokens를 output tokens로 계산하세요.

OurToken으로 GLM 5.3 coding workflows를 테스트할 수 있나요?

예. realistic repository prompts, tool-use tasks, coding-plan sessions로 OurToken을 통해 glm-5.3을 호출하여 GLM 5.3 coding workflows를 테스트할 수 있습니다. public anecdotes만 보지 말고 output quality, latency, token usage, failure modes를 자체 acceptance criteria와 비교하세요.

glm 5.3 openrouter 비교는 OurToken과 어떤 관련이 있나요?

glm 5.3 openrouter 검색은 보통 provider comparison intent를 나타냅니다. OurToken은 model IDs, pricing visibility, usage logs, unified endpoint를 갖춘 hosted API route입니다. production workloads를 이전하기 전에 availability, latency, price, logging needs, integration effort를 비교하세요.