厂商概况
厂商级选型建议由 Y-API 撰写。逐模型的具体检查在下方链接的详情页里；本页内容不含任何实测对比。
它在目录里的位置
GLM 条目构成这个目录的中档：输出端比 Claude Opus 5 或 GPT-5.6 Sol 便宜约一个数量级，又比 Flash 档贵约十倍——持续运行的编码工作负载通常落在这一段。
需要注意什么
5.2 与 5.3 共享底座，行为差异真实存在但没法抽象地排高低；GLM 5.3 的推理常开意味着输出预算必须把思考 token 算进去。Flash 不是 5.3 的价格开关，是另一个模型。
站内模型
价格为 Y-API 清单的额度快照。每个模型都链接到自己的详情页，那里有费用估算与请求示例。
| 模型 | 上下文窗口 | 输入 / 1M tokens | 输出 / 1M tokens |
|---|---|---|---|
GLM 5.2z-ai/glm-5.2 | 1,048,576 | $1.40$0.14 | $4.40$0.44 |
GLM 5.3z-ai/glm-5.3 | 1,048,576 | $1.40$0.14 | $5.00$0.50 |
GLM 5.3 Flashz-ai/glm-5.3-flash | 1,048,576 | $0.15$0.015 | $0.50$0.05 |
额度价 / 现金等价 · 充值 $1 到账 $10 额度；现金等价 = 消耗额度 ÷ 10。这里是 Y-API 的价格，不是发布方的官方定价。
系列内怎么选
多模态或对成本敏感的编码任务先试 GLM 5.3 Flash；在意「纯文本、不强制推理」时用 GLM 5.2；为 5.3 的溢价买单之前，先在自己的仓库任务上把两者比一比。
选型前确认
GLM 5.2 和 GLM 5.3 可以互换吗？
不能。Z.ai 说明 5.3 是同一底座加修订后的后训练，且推理常开——行为与计费输出都会变。把它们当两个独立候选，评测时记录实际测试的 ID。
来源与口径
本站对厂商的覆盖恰好就是上面列出的已评审模型指南：至少一个模型在评审范围内，厂商页才存在。架构与定位的说法跟随所引来源。我们不对任何厂商发布实测延迟、在线率或跑分。