目录

• 你来看的表格：GLM编码计划
• 模型表格：功能和API定价

  • 文本模型
  • 视觉、图像、音频和视频模型
• 几乎没有人向你解释的事情：积分如何消耗
• 工具：你实际可以在哪里使用这个
• 用例：哪个模型用于哪个任务
• 我的实际经验：三个月，具体流程
• 诚实的真相：不适合谁
• 邀请代码：每个人获得什么，不花哨
• 结论

  • 来源

你来看的表格：GLM编码计划

这是Z.ai为开发者提供服务的核心。所有计划都提供相同模型的访问权限——没有限制层——唯一变化的是你的配额量。

	轻量版	专业版	最大版
基础月费	~$18 美元	~$72–80 美元	~$160–168 美元
每5小时积分	2,000	12,000	28,000
周积分	10,000	60,000	140,000
预计每周令牌（GLM-5.3，缓存~95%）	48–97百万	290–580百万	676–1,352百万
包含模型	GLM-5.3、GLM-5-Turbo、GLM-4.7	相同	相同
包含MCP	Vision、Web Search、Web Reader、Zread	相同	相同
周期折扣	20%季度 / 30%年度	相同	相同

使用年度折扣，轻量版降至~$12.60/月。这个数字使得与任何其他编码订阅的比较对竞争者来说变得不舒服。

两个价格警告：专业版和最大版的金额在不同来源和促销中有所变化（$72 vs $80，$160 vs $168），所以在支付前请在页面上确认确切数字。订阅一旦购买不可退款——从轻量版月费开始，而不是最大版年度。

👉 这里订阅10%折扣 —折扣仅适用于你的第一次支付，并且仅当你从未在该平台上支付过订阅时。

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模型表格：功能和API定价

如果你更喜欢按令牌支付而不是订阅，这是目录。每百万令牌价格（美元）：

文本模型

模型	输入	缓存输入	输出	用途
GLM-5.3	$1.40	$0.26	$4.40	旗舰版。复杂编码、长期代理任务、安全。上下文1M，输出最多128K
GLM-5.2	$1.40	$0.26	$4.40	前一代，与5.3相同基础
GLM-5-Turbo	$1.20	$0.24	$4.00	快速。理想用于自动化和低延迟响应
GLM-4.7	$0.60	$0.11	$2.20	工作马。中等编码任务
GLM-4.7-FlashX	$0.07	$0.01	$0.40	高容量：分类、提取、路由
GLM-4.5-Air	$0.20	$0.03	$1.10	轻量级，非常便宜
GLM-4.7-Flash	免费	免费	免费	无成本的原型和测试

视觉、图像、音频和视频模型

模型	价格	用途
GLM-5V-Turbo	$1.20 / $4.00 每MTok	高级视觉：UI、视频、图形分析
GLM-4.6V	$0.30 / $0.90 每MTok	标准视觉，良好的成本质量比
GLM-OCR	$0.03 每MTok	扫描文档中的文本提取
GLM-4.6V-Flash	免费	无成本的基本视觉
GLM-Image	$0.015 每图像	图像生成
CogVideoX-3	$0.20 每视频	视频生成
Vidu Q1 / Vidu 2	$0.20–0.40 每视频	从文本、图像或参考的视频
GLM-ASR-2512	~$0.0024 每分钟	音频转录
代理幻灯片/海报	$0.70 每MTok	自动化演示和海报

此表格中最重要的数据：缓存输入的成本是正常输入的五分之一。在代理流程中，你一次又一次地重新发送相同的项目上下文，这个差异决定了这个月对你来说是昂贵还是便宜。

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几乎没有人向你解释的事情：积分如何消耗

这是人们感到沮丧并取消的地方。该计划不按"提示数量"工作。它有两个同时限制和每个模型的乘数。

两个限制：

• 5小时限制。 动态刷新：每次消耗在5小时后返回给你。
• 周限制。 从你支付时开始，每7天重置一次。

公式： 积分 = (输入令牌 × 输入乘数 + 缓存令牌 × 缓存乘数 + 输出令牌 × 输出乘数) / 10,000

乘数：

模型	输入	缓存输入	输出
GLM-5.3	6.9	1.7	24
GLM-5-Turbo	5.7	1.5	21
GLM-4.7	4.6	1.2	16
GLM-4.6V（视觉MCP）	1.2	0.3	2.7
Web Search / Web Reader / Zread	—	—	1.2 每次调用

我通过艰难学习得出的三个实际后果：

1. 输出是昂贵的。 GLM-5.3中输出乘数24对输入6.9。"大声思考"4万令牌的模型会消耗你的一天。这就是为什么reasoning_effort: low存在，为什么我使用它的次数超过预期。
2. 缓存是你的预算。 90.9%和98%缓存命中率之间的差异是轻量版中每周43百万令牌和105百万令牌的差异。长时间、一致的会话有效；每10分钟打开新上下文会毁了你。
3. 非高峰时段价格为一半。 高峰时段是周一至周五，14:00–18:00新加坡时间（UTC+8）。其他一切——包括整个周末——成本为积分的50%。如果你从美洲工作，你一天的大部分时间处于廉价时段。这可能是该计划最不被宣传的价格优势。

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工具：你实际可以在哪里使用这个

该计划严格限制在官方支持的工具。它不是你可以随处插入的开放API；如果你在列表外使用，你会得到余额不足错误。

支持的代码代理： ZCode（Z.ai自己的环境）、Claude Code、Claude for IDE、Codex、Cursor、Cline、OpenCode、Roo Code、Kilo Code、Crush、Goose、Droid、TRAE、Qoder、Pi和Eigent。

通用代理： OpenClaw、Hermes Agent和SillyTavern，以"最佳努力"提供服务——在高负载下他们可能应用临时限制。

配置是更改base URL：

协议	基础URL
Anthropic消息（Claude Code、Goose）	https://api.z.ai/api/anthropic
OpenAI聊天完成（其余）	https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
OpenAI响应	https://api.z.ai/api/v1

除了积分外无额外成本包含的四个MCP：视觉理解（读取截图、图表、模型）、网络搜索、网络阅读器（提取URL内容）和Zread（读取GitHub存储库）。后者在你集成不知道的库时比听起来更有用。

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用例：哪个模型用于哪个任务

这是区分充分利用订阅和浪费订阅的部分。

GLM-5.3 → 重型和长期工作。 涉及十五个文件的重构、迁移、调试你花了几个小时追逐的东西、规格的完整实现。这是这个版本飞跃明显的地方：在其内部基准测试中，与GLM-5.2相比，完成率从23.4%提高到34.5%，并且消耗更少的输出令牌。在终端基准3.0中从4.6跃升到28.3。使用reasoning_effort: max，不要用于任何琐碎的事情。

GLM-5-Turbo → 自动化和延迟。 在cron、webhook或管道中运行的一切。这里你不需要深度推理，你需要一致和快速的响应。这也是我用户等待的聊天机器人的默认选择。

GLM-4.7 → 日常工作。 编写端点、调整测试、向我解释我没有写的文件、生成迁移脚本。输出乘数16对GLM-5.3的24：它产生的收益多得多，对于60%的任务，质量差异不明显。

GLM-4.7-FlashX / GLM-4.5-Air → 容量。 分类工单、提取文本字段、在代理之间路由、总结。每百万输入$0.07，FlashX对于批量处理实际上免费。

GLM-4.6V / GLM-5V-Turbo → 视觉。 传递UI错误截图、照片中的架构图、PDF中的表格。计划中集成的视觉MCP在编码流程中特别舒适。

关于聊天机器人的一个注意点：如果你与真实用户构建交互式对话，GLM-5-Turbo + Web Search MCP组合提供了比价格建议的更自然的体验。这是我最有价值且最不被谈论的用途之一。

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我的实际经验：三个月，具体流程

我的工作方式是这样，我认为它解释了为什么它对我如此有效：

我用另一个模型定义规格。 我使用Grok、GPT或Claude进行问题思考部分：架构、权衡、验收标准、触摸哪些文件。这个对话是探索性的、迭代的，在那里我想要最好的推理可用，无论成本如何，因为它是少量令牌。

我用GLM执行规格。 一旦规格被编写且明确，GLM-5.3就实现它。这很重要：执行明确定义的规格与设计它是不同的问题。它需要遵循指令、保持上下文、不创造、正确使用工具。GLM在这方面非常擅长，这就是价格停止对你有意义的地方。

让我们明确地说，积分不足以在轻量版中编码一整天。如果你的工作是八小时的代理吐出代码，你会碰到5小时限制。但对于我的模式——与人类审查交替的执行爆发——它足够了。非高峰时段50%的折扣使我的有效边际翻倍。

应用和聊天也很重要。 在IDE之外，我使用Z.ai的应用程序进行不需要深度思考的任务：审查主题、总结文档、快速验证、重复性过程。与为此打开Sonnet相比，它在成本效率上显著更好且足够好。这不是魔法所在的地方，但这是累积节省所在的地方。

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诚实的真相：不适合谁

如果三个月后我明确了一件事，那就是这不是入门工具。

如果你不适合：

• 你正在学习编程，需要模型逐步指导你，纠正你的假设，并向你解释为什么某些东西是错误的。GLM执行得很好；它不会从思考不周的规格中拯救你。如果你给它模糊的指示，它会带着极大的信心返回模糊的工作。
• 你想要无需配置的"一站式"体验。在这里你需要理解基础URL、协议、配额限制、乘数和时间表。这并不困难，但它是真实的摩擦。
• 你需要绝对的能力上限。在Z.ai自己的基准测试中，GLM-5.3达到34.5%，而Claude Fable 5达到39.5%。差距存在，并在前沿任务中感受到。
• 你需要退款保证。没有。要点。

如果你适合： 你已经知道如何定义问题，已经有标准来审查代理产生的内容，你的瓶颈是执行大量工作的成本，而不是前沿的推理质量。

支付前应考虑的其他两件事： Z.ai是中国公司（智谱AI），你的提示通过其基础设施——如果你处理受严格NDA或监管数据下的代码，请与相关负责人确认。而且计划绑定在支持的工具上：如果你的堆栈使用列表中的内容，该订阅对你无效，你将不得不按令牌支付API。

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邀请代码：每个人获得什么，不花哨

由于我要分享它，我宁愿准确解释该计划如何工作，而不仅仅是扔给你链接。

你获得（客人）：

• 第一次GLM编码计划订阅金额的10%即时折扣。它在结账时自动应用，无需编写任何代码。
• 仅适用于你是新用户或从未在平台上支付过订阅的情况。
• 仅适用于第一次订单。续订、升级和降级不适用。
• 不与其他首次购买折扣活动累积。
• 你必须在注册链接后72小时内完成支付。

我获得（邀请者）：

• 相当于你实际支付金额的**10%**的平台积分。这不是现金：它们仅用于在Z.ai内支付订阅、包或API调用。它们不能兑现或转移。
• 并且有阈值：直到我积累3个有效客人，我才收费。在此之前，积分处于待处理状态。

我详细说明这一点，因为激励因素改变了你应该如何阅读评论，我宁愿你知道并自己决定。

👉 10%折扣链接 (代码: V2TH8OSBEF)

使用前：轻量版月度计划是~$18，应用折扣。用你的真实流程测试一个月。30天后如果你没有达到5小时限制，并且模型做了你需要的事情，那么是的，评估30%折扣的年度计划。不是相反。

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结论

Z.ai不是"便宜的Claude"。它是一个具有不同配置的工具：在明确定义的工作执行方面出色，以改变你可以自动化的程度的价格。如果你的流程将思考与执行分开——用一个模型定义规格，用另一个执行——它几乎完美契合。如果你期望一个模型做所有事情，你会感到沮丧。

三个月后我的结论很简单：我感觉它给我的比我支付的要多。但这句话仅适用于你已经知道要请求什么的情况。

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来源

• Z.AI开发者文档 — GLM编码计划概述
• Z.AI开发者文档 — 定价
• Z.AI开发者文档 — GLM-5.3
• Z.AI开发者文档 — 工具集成
• Z.AI开发者文档 — GLM编码计划常见问题
• Z.AI开发者文档 — 邀请计划规则
• TechNode — Z.ai推出GLM-5.3，声称在编码基准测试中提升50%
• VentureBeat — GLM-5.3具有先进网络功能
• MarkTechPost — Z.ai推出未重新训练基础模型的GLM-5.3
• AI定价专家 — GLM编码计划定价

披露：本文包含邀请链接。如果你通过我订阅，我将获得平台积分。技术和定价数据来自Z.ai的官方文档，并在2026年8月验证；支付前请确认当前金额。