GLM 5.3 Flashをteai.ioで使う。
OpenRouter日次1位。131万トークン文脈を出力0.236cr/1Kで。

GLM 5.3 Flashの自己紹介

セットアップ

Claude Code から使う場合、環境変数を3つ設定するだけです。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.teai.io
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=te_xxxx   # /register で発行
export ANTHROPIC_MODEL=z-ai/glm-5.3-flash
claude

Codex CLI や OpenAI SDK なら、OpenAI 互換のエンドポイントに向けるだけです。

export OPENAI_BASE_URL=https://api.teai.io/v1
export OPENAI_API_KEY=te_xxxx
codex -m z-ai/glm-5.3-flash

生の API(OpenAI 互換 /v1/chat/completions・Anthropic 互換 /v1/messages)からも同じモデルIDで呼べます。

curl https://api.teai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer te_xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.3-flash","messages":[{"role":"user","content":"こんにちは"}]}'

うまく動かない時: 401 は鍵の貼り間違い、402 は残高切れ(チャージ)、429 はレート制限(Free 30回/分)。モデルIDの綴りは GET /v1/models で確認できます。

実スペック

クレジット単価・コンテキストは GET /v1/models/pricing のライブ値。TTFT は GET /api/v1/latency の実測中央値(円換算は ¥1=6cr)。

同じ系列のモデル(同じ鍵で使える)

同じ API キーで、model を書き換えるだけで切り換えられます。出力単価の安い順。まず安い方で試し、品質が足りない箇所だけ上位に上げるのがコスト最小。

罠ベンチでの実力

ひっかけ問題20問を同一条件で出題した実測です。判定と生回答は偏差値一覧で全公開しています。

偏差値は平均50・標準偏差10(母集団は20問版が273モデル、平均11.38点)。母集団と満点が違うため、20問版と3問版の数字は直接比較しないでください。偏差値は一覧ページで確認できます。

こんな人に向く

使い方の例

curl .../v1/chat/completions -d '{"model":"z-ai/glm-5.3-flash",...}'

export ANTHROPIC_MODEL=z-ai/glm-5.3-flash && claude

大量処理・研究・情シスの方へ

料金

クレジット制。Freeプラン(¥0)は登録だけで100クレジット。Pro(¥4,350/月・30,000cr)、Business(¥14,800/月・100,000cr)。円換算は ¥1=6cr。

このモデルは入力 0.0661cr/1K・出力 0.236cr/1K(Sonnet 5 の約 37 分の1)。他モデルとの比較はモデル一覧、円建ては料金早見表へ。単価が安いモデルを選べばコストを抑えられ、用途で使い分けるのが一番効率的です。

よくある質問