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GLM 5.3 (Zhipu AI / Z.ai) es el flagship solo texto para software engineering complejo y agentes de largo horizonte en Tess. El mismo contexto de 1M que GLM 5.2 — reasoning más fuerte, siempre activo, con tools nativas.

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Qué cambió frente a GLM 5.2

Reasoning y tools (function calling / MCP) nativos. Sin vision — para capturas, UI o video, usa GLM 5.3 Flash (glm-5.3-flash) en el mismo catálogo.

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Precios (créditos Tess)

Valores alineados a Modelos y Costos (créditos por 100 tokens): GLM 5.3 cuesta unas 3× GLM 5.2. Las lecturas de contexto en caché salen por debajo de un input completo — mantén hilos largos en el mismo modelo para aprovecharlo.
Placeholder de captura — selector de modelos: Captura el selector del chat con GLM 5.3 seleccionado.

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Casos de uso ideales en Tess

  1. Software engineering de largo horizonte — refactors multi-file, debugging e implementación en un codebase grande
  2. Agentes persistentes — planificación, tool loops y ejecución multi-step sin perder el hilo
  3. Reasoning profundo por defecto — tareas que deben pensar antes de la respuesta final
  4. Workflows solo texto, cuando vision no entra
  5. Sesiones con 1M de contexto sin cambiar de modelo
Buenas prácticas
  • El reasoning no se apaga. Cada turno gasta tokens de razonamiento — incluso en low. No uses GLM 5.3 como extractor barato.
  • Empieza en high; reserva max para planificación pesada o tool loops largos.
  • Prefiere GLM 5.2 (glm-5.2) cuando necesites el mismo 1M de contexto a menor costo y baste un reasoning más ligero.
  • Prefiere GLM 5.3 Flash cuando el trabajo incluya imagen o video, o cuando quieras agentes a precio Flash con calidad agéntica similar.
  • Aprovecha el caché de contexto en chats largos para bajar el input.
Ver también: Modelos y Costos · GLM 5.3 (OpenRouter).