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# GLM 5.3

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.

| **Model ID**<br /><br />`glm-5.3`                                      | **Contexto**<br /><br />1M     | **Provider**<br /><br />Zhipu AI (Z.ai) | **Lanzamiento**<br /><br />18 ago 2026    |
| :--------------------------------------------------------------------- | :----------------------------- | :-------------------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Capacidades**<br /><br /><Icon icon="brain" /><Icon icon="wrench" /> | **Velocidad**<br /><br />Media | **Costo**<br /><br />Medio–Alto         | **Inteligencia**<br /><br />Texto a texto |

## Qué cambió frente a GLM 5.2

|                            | GLM 5.2                               | GLM 5.3                                             |
| -------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
| Foco                       | Coding open-source de largo horizonte | Software engineering + agentes persistentes         |
| Contexto                   | 1M                                    | 1M                                                  |
| Reasoning                  | On/off (Thinking)                     | **Siempre on** — low / high / **max** (default max) |
| Vision                     | No                                    | No                                                  |
| Tools                      | Sí                                    | Sí                                                  |
| Créditos Tess / 100 tokens | 0,067 in / 0,211 out                  | **0,192 in / 0,603 out**                            |

**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.

## Precios (créditos Tess)

Valores alineados a [Modelos y Costos](/es/models-and-cost) (créditos por 100 tokens):

| Modelo  | Input / 100 tokens | Output / 100 tokens | Cache read / 100 tokens |
| ------- | ------------------ | ------------------- | ----------------------- |
| GLM 5.3 | 0,192              | 0,603               | 0,036                   |

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.

## 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

<Tip>
  **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.
</Tip>

Ver también: [Modelos y Costos](/es/models-and-cost) · [GLM 5.3 (OpenRouter)](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3).