智谱GLM-5.3-FlashX模型上线：性能、价格及API接入教程

9月18日，智谱正式上线GLM-5.3-FlashX，API同步开放。在GLM-5.3-Flash原有能力基础上，进一步提升推理速度。最高输出速度达到200 tokens/s，更适合AI Agent、代码生成、实时对话以及高频API调用等场景。

那GLM-5.3-FlashX性能怎么样？价格多少？和GLM-5.3-Flash有什么区别？下面一次讲清楚。

一、GLM-5.3-FlashX性能怎么样？

要了解GLM-5.3-FlashX，先看它的基础版GLM-5.3-Flash。

GLM-5.3-Flash于2026年8月上线并开源，320B总参数、18B激活参数（320B-A18B），是GLM-5系列首个原生多模态模型。据智谱数据，其Artificial Analysis Intelligence Index得分57，与Claude Opus 4.8持平；在Z.ai Code Bench中编程表现也与Claude Opus 4.8相当。可见它并非单纯低价轻量模型，而是在保持较强Coding、Agent和多模态能力的同时压低调用成本。

（图片来源：智谱）

GLM-5.3-FlashX可理解为GLM-5.3-Flash的高速版：能力基础基本不变，重点优化推理速度和调用体验。其最高输出速度达200 tokens/s，约为GLM-5.3-Flash的5倍。普通聊天中回答生成更快，对Coding Agent和自动化工作流提升更明显。

二、GLM-5.3-FlashX价格多少？

目前GLM-5.3-FlashX的API价格为：

输入：2 元/百万 Tokens

输出：7 元/百万 Tokens

缓存命中：0.57 元/百万 Tokens

作为对比，GLM-5.3-Flash输入为0.8 元/百万 Tokens，输出为2.8 元/百万 Tokens。

也就是说，FlashX的价格约为Flash的2.5倍，但最高输出速度提升到了约5倍。

（图片来源：智谱）

因此两款模型的选择思路也比较清楚。

如果主要用于文章生成、资料整理，对速度要求不高，GLM-5.3-Flash的成本更低；如果用于AI Agent、Coding、高频API调用或者实时产品交互，GLM-5.3-FlashX更适合。

三、GLM-5.3-FlashX API怎么接入？

如何快速用上GLM-5.3-FlashX？可以使用OpenClaw部署助手配置。

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打开OpenClaw部署助手后，按照软件提示完成OpenClaw环境部署，不需要自己逐项安装和配置复杂的运行环境。

部署完成后，点击左侧的“AI模型”→“内置AI”。这里已经预置了DeepSeek、GLM、Kimi等超过25款主流模型，可以根据自己的需求选择对应模型并完成配置。

可选：如果需要通过API添加，则需要在“AI模型”中选择“智谱”，填写自己的智谱API Key，并将模型名称设置为：GLM-5.3-FlashX。

配置完成后，返回OpenClaw部署助手主页面，确认服务状态已经正常运行，然后点击“打开聊天”。

进入聊天页面后，可以先发送一条简单的测试消息，例如：“你好，请简单介绍一下自己。”如果模型能够正常回复，就说明GLM-5.3-FlashX已经成功接入。

GLM-5.3-Flash负责把模型能力和调用成本控制在较好的水平，FlashX则进一步解决推理速度问题。如果想要模型参与本地文件处理、工具调用和自动化任务，也可以通过OpenClaw部署助手进一步完成模型配置和AI Agent搭建。