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O GLM 5.3 (Zhipu AI / Z.ai) é o flagship só-texto para software engineering complexo e agentes de longo horizonte na Tess. Mesmo contexto de 1M do GLM 5.2 — reasoning mais forte, sempre ligado, com tools nativas.

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O que mudou em relação ao GLM 5.2

Reasoning e tools (function calling / MCP) nativos. Sem vision — para prints, UI ou vídeo, use GLM 5.3 Flash (glm-5.3-flash) no mesmo catálogo.

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Preços (créditos Tess)

Valores alinhados a Modelos e Custos (créditos por 100 tokens): O GLM 5.3 custa cerca de 3× o GLM 5.2. Leituras de contexto em cache saem abaixo de um input completo — mantenha threads longas no mesmo modelo para aproveitar.
Placeholder de print — seletor de modelos: Capture o seletor do chat com GLM 5.3 selecionado.

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Casos de uso ideais na Tess

  1. Software engineering de longo horizonte — refactors multi-file, debugging e implementação em codebase grande
  2. Agentes persistentes — planejamento, tool loops e execução multi-step sem perder o fio
  3. Reasoning profundo por padrão — tarefas que precisam pensar antes da resposta final
  4. Workflows só-texto, quando vision não entra
  5. Sessões com 1M de contexto sem trocar de modelo
Boas práticas
  • O reasoning não desliga. Toda a vez gasta tokens de raciocínio — mesmo em low. Não use o GLM 5.3 como extrator barato.
  • Comece em high; reserve max para planejamento pesado ou tool loops longos.
  • Prefira GLM 5.2 (glm-5.2) quando precisar do mesmo 1M de contexto a custo menor e o reasoning mais leve bastar.
  • Prefira GLM 5.3 Flash quando o job tiver imagem ou vídeo, ou quando quiser agentes a preço Flash com qualidade agêntica parecida.
  • Aproveite cache de contexto em chats longos para reduzir input.
Veja também: GLM 5.2 · Modelos e Custos · GLM 5.3 (OpenRouter).