GLM-5.3-Flash
輸入價格$0.15
輸出價格$0.5
上下文視窗205K
輸入價格$0.6 / 1M
輸出價格$2.2 / 1M
輸出速度130 tok/s
品質分數87
資料更新Updated Sep 2026
價格驗證2026-09-16 · 官方
價格備註快取輸入 $0.11／1M token
在價格排序上，GLM-4.7 的輸入價格排第 37／79 便宜，輸出價格排第 37／79 便宜。品質分數 87 分，排名第 43／79；以「品質分數 ÷ 輸出價格」計算的 CP 值排名第 37／79。綜合單價低於全站平均 68%。
換成實際帳單：一個每月 50,000 次對話的客服機器人（每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token）用 GLM-4.7 大約是每月 $115；改成每月 20,000 次查詢的 RAG 文件問答（每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token）則約 $131。因為輸出價格是輸入的 3.7 倍，輸出越長的任務，成本上升得越快——長篇生成請特別留意輸出 token 的控制。
205K 的上下文視窗約可容納 273 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在全站排名第 54／79。適合一般 RAG 與多輪對話，但整本手冊等超長輸入仍建議先做檢索切塊。 輸出速度約 130 tok/s（第 28／79 快），適合即時互動與高吞吐批次。
Zhipu 在本站共收錄 4 個模型，GLM-4.7 的綜合單價低於該供應商平均 28%。如果你的任務對品質容忍度較高，Hunyuan HY3（Tencent）綜合單價便宜約 90%，品質分數 87，值得先跑一輪比較。 反過來，如果要更高的品質上限，qwen3.5 的品質分數為 91，綜合單價便宜約 89%。
Zhipu 陣容中與 GLM-4.7 最接近的是 GLM-5.3-Flash（輸入 $0.15／輸出 $0.50，品質 89）。相較之下 GLM-4.7 品質分數低 2 分、輸出速度快 16 tok/s（約 14%）、上下文視窗小 1105K、綜合單價貴 76%。兩者價位相近時，差異主要落在品質上限，建議直接用你的實際 prompt 各跑一輪再決定。
實際月費估算
以四種常見工作負載估算每月 API 費用，並與本站目前最便宜的模型對照。
| 使用情境 | 用量假設 | 本模型月費 | 全站最便宜模型 |
|---|---|---|---|
| 客服聊天機器人 | 每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token，每月 50,000 次對話 | $115 | $3.00 |
| RAG 文件問答 | 每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token，每月 20,000 次查詢 | $131 | $3.84 |
| 程式開發助理 | 每次 12,000 輸入 / 2,000 輸出 token，每月 10,000 次請求 | $116 | $3.20 |
| 批次摘要 / 分類 | 每次 4,000 輸入 / 400 輸出 token，每月 200,000 筆 | $656 | $19 |
以本頁列出的單價直接換算，未計入提示快取、批次折扣或免費額度。
與其他模型比較
同一份資料下最值得一起評估的替代方案。
| 模型 | 供應商 | 綜合單價 /1M | 品質 | 價差 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | Zhipu | $1.00 | 87 | — |
| Hunyuan HY3更便宜的選擇 | Tencent | $0.10 | 87 | -90% |
| qwen3.5更高品質 | Alibaba | $0.11 | 91 | -89% |
| GLM-5.3-Flash同供應商 | Zhipu | $0.24 | 89 | -76% |
| qwen3.7-flash全站 CP 值王 | Alibaba | $0.055 | 82 | -94% |
適合用途
聊天對話程式開發經濟實惠
支援模態
TextVision
適合與不適合的情境
適合
- 程式開發：撰寫、重構與偵錯，能處理多檔案的專案脈絡。
- 聊天與客服：多輪對話、語氣自然，適合面向使用者的產品。
- 高吞吐與即時互動：130 tok/s 的輸出速度讓串流回應幾乎無感延遲。
- 多模態輸入：可直接處理圖片、截圖與文件掃描檔。
較不適合
- 沒有明顯的排除情境；仍建議在正式導入前，用你自己的資料跑一次基準測試。
常見問題
GLM-4.7 的 API 價格是多少？
GLM-4.7 的輸入價格是每 100 萬 token $0.60，輸出價格是每 100 萬 token $2.20。以輸入 3：輸出 1 的混合用量換算，綜合單價約 $1.00／1M token。
用 GLM-4.7 每月大概要花多少錢？
取決於用量。以本頁的四個情境估算：客服機器人約 $115／月、RAG 文件問答約 $131／月、程式開發助理約 $116／月、批次摘要約 $656／月。你可以用成本計算機帶入自己的 token 用量重新估算。
GLM-4.7 的上下文視窗有多大？
205K token，約等於 273 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在本站追蹤的 79 個模型中排名第 54。
GLM-4.7 和 Hunyuan HY3 哪個划算？
Hunyuan HY3 的綜合單價約 $0.10／1M token，比 GLM-4.7 的 $1.00 便宜約 90%；品質分數為 87（GLM-4.7 為 87）。若品質差距在你的任務上不明顯，選便宜的那個；差距明顯就選 GLM-4.7。建議用自己的資料各跑一輪再決定。
GLM-4.7 適合哪些應用場景？
本站標記的適用情境為：聊天對話、程式開發、經濟實惠。程式開發：撰寫、重構與偵錯，能處理多檔案的專案脈絡。 較不適合的情況：沒有明顯的排除情境；仍建議在正式導入前，用你自己的資料跑一次基準測試。
GLM-4.7 的價格資料多久更新一次？
本頁價格最後於 2026-09-16 核對，來源為官方文件。llmprice.app 每日執行價格收集流程，但供應商調價後仍可能有落差，正式導入前請再確認 Zhipu 官方定價頁。
估算這個模型的實際成本
將單次 token 用量與每月請求次數帶入計算器，比較不同模型的總成本。
同類模型
依供應商與使用情境延伸探索。
價格、速度與品質分數會隨供應商更新；正式採用前請再次確認官方文件。