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# GLM 5.3

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.

| **Model ID**<br /><br />`glm-5.3`                                      | **Contexto**<br /><br />1M      | **Provider**<br /><br />Zhipu AI (Z.ai) | **Lançamento**<br /><br />18 ago 2026        |
| :--------------------------------------------------------------------- | :------------------------------ | :-------------------------------------- | :------------------------------------------- |
| **Capacidades**<br /><br /><Icon icon="brain" /><Icon icon="wrench" /> | **Velocidade**<br /><br />Média | **Custo**<br /><br />Médio–Alto         | **Inteligência**<br /><br />Texto-para-texto |

## O que mudou em relação ao GLM 5.2

|                            | GLM 5.2                               | GLM 5.3                                           |
| -------------------------- | ------------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| Foco                       | Coding open-source de longo horizonte | Software engineering + agentes persistentes       |
| Contexto                   | 1M                                    | 1M                                                |
| Reasoning                  | On/off (Thinking)                     | **Sempre on** — low / high / **max** (padrão max) |
| Vision                     | Não                                   | Não                                               |
| Tools                      | Sim                                   | Sim                                               |
| Créditos Tess / 100 tokens | 0,067 in / 0,211 out                  | **0,192 in / 0,603 out**                          |

**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.

## Preços (créditos Tess)

Valores alinhados a [Modelos e Custos](/pt/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                   |

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.

## 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

<Tip>
  **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.
</Tip>

Veja também: [GLM 5.2](/pt/glm-5-2) · [Modelos e Custos](/pt/models-and-cost) · [GLM 5.3 (OpenRouter)](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3).