# Gemini 3.8 Flash 对比 GLM-5.3：能力、价格与选型

> 需要直接处理图片、音频、视频或 PDF，可先选 Gemini 3.8 Flash；重视纯文本长程任务、长输出或自部署，可优先评估 GLM-5.3。按官方 API 价格核算同量费用，并说明 Gemini 2027 年调价及性能测试的适用范围。

- Source: https://www.aifreeapi.com/zh/posts/gemini-3-8-flash-vs-glm-5-3
- Language: zh
- Published: 2026-10-28
- Updated: 2026-10-28
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

需要直接读图、音频、视频或 PDF，先考虑 Gemini 3.8 Flash；需要开放权重、自行部署，或一次生成超过 65,536 tokens 的长文本，优先评估 GLM-5.3。两者的能力边界比一张综合排行榜更能决定能否接入你的工作流。[Gemini 官方规格](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash/)与 [GLM-5.3 官方文档](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3)分别给出了这些限制，GLM 的部署选项另见[官方模型卡](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)。

如果任务是纯文本编程或长程执行，两者都值得进入候选。外部测试给了 GLM-5.3 一些优先试用的理由，但不足以保证它在你的项目里更省钱或更快。截至 2026 年 10 月 28 日，Gemini 的官方标准 API 单价较低；Google 已公告从 2027 年 1 月 1 日起调价。长期预算应同时看这两个时段。[Google 价格表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.8-flash)、[Z.AI 价格表](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)

本文比较的是 `gemini-3.8-flash` 与旗舰 `glm-5.3`，后者不是 `glm-5.3-flash`。价格按两家官方美元按量 API 口径整理；没有进行本站 API 性能实测。

## 先按输入、输出和部署条件筛选

| 你要确认的条件 | Gemini 3.8 Flash | GLM-5.3 |
| --- | --- | --- |
| 输入内容 | 文本、图片、视频、音频、PDF | 文本 |
| 输出内容 | 文本 | 文本 |
| 长输入容量 | 输入上限 1,048,576 tokens | 上下文窗口 1M tokens |
| 最大输出 | 65,536 tokens | 128K tokens |
| 推理档位 | `low`、`medium`、`high`，默认 `medium` | `low`、`high`、`max`，默认 `max` |
| 工具与结构化结果 | 函数调用、结构化输出、缓存等 | 函数调用、结构化输出、缓存等 |
| 自部署依据 | 本文采用 Google 托管 API 路线 | 官方提供开放权重与部署说明 |

规格来源：[Gemini 模型页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash/)、[Gemini 推理说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/whats-new-gemini-3.8)、[GLM-5.3 模型页](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3)、[GLM-5.3 模型卡](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)。Google 标的是输入上限，Z.AI 标的是上下文窗口，不能仅凭“约 1M”就认为两者可容纳的请求完全相同。GLM 的 1M、128K 沿用官方写法，不擅自换算成精确整数。

以客服工单为例：如果输入包含截图、录音或附件 PDF，Gemini 可以直接接收这些内容；若选择 GLM-5.3，就要先把相关信息转换成文本，并评估转换后的信息损失和额外费用。这里的优势是少一道输入处理环节，并不等于已经证明 Gemini 对每种附件都理解得更准确。

若输入本来就是代码、日志和文字需求，多模态差异的重要性便会下降。此时应关注任务能否完成、工具调用是否稳定、长回答是否容易中断。GLM 更大的输出上限能容纳更长的单次回答，但不能单凭这个上限判断代码质量。

两者的默认推理档也不相同。把同一个提示词直接交给默认配置，实际上是在比较 Gemini 的 `medium` 与 GLM 的 `max`。GLM-5.3 必须启用推理，沿用关闭推理的配置会失败；Gemini 3.8 Flash 则不接受 `minimal`。接入前先核对这些参数，才能避免把配置错误当成模型能力问题。[Gemini 参数说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/whats-new-gemini-3.8)、[GLM 参数说明](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3)

## 当前 Gemini 单价更低，2027 年要重新算预算

下面统一比较官方 Standard／标准按量 API，单位均为美元／百万 tokens。普通输入指未命中缓存的输入；Google 的输出价格包含推理 tokens。

| 费用项目 | Gemini：截至 2026-12-31 | Gemini：公告自 2027-01-01 起 | GLM-5.3：2026-10-28 标价 |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| 普通输入 | $0.75 | $1.50 | $1.40 |
| 缓存命中输入 | $0.075 | $0.15 | $0.26 |
| 输出 | $3.75 | $7.50 | $4.40 |
| 缓存存储，每百万 tokens 每小时 | $0.50 | $1.00 | 暂时免费，未注明结束日期 |

来源：[Google Gemini API 定价](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.8-flash)、[Z.AI 模型 API 定价](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)。未来一列是 Google 已公布的价格安排，不是当前扣费。表中不含工具调用、税费，也不代表第三方平台报价、人民币渠道价格或订阅套餐。

### 同样输入 1 万、输出 2 千 tokens，要花多少钱？

![日历与两组费用卡片展示相同 token 用量在价格调整前后的预算变化](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gemini-3-8-flash-vs-glm-5-3/img/token-budget-calendar.webp)

假设每次请求有 10,000 个未缓存输入 tokens、2,000 个计费输出 tokens，输出数量已包含适用的推理消耗，两边计费数量完全相同。公式为：

`费用 = 输入 tokens ÷ 1,000,000 × 输入单价 + 计费输出 tokens ÷ 1,000,000 × 输出单价`

| 相同 token 数量的算例 | 一次请求 | 1,000 次请求 |
| --- | ---: | ---: |
| Gemini，2026 年当前价格 | $0.015 | $15.00 |
| GLM-5.3，当前价格 | $0.0228 | $22.80 |
| Gemini，2027 年公告价格 | $0.030 | $30.00 |

这是基于上方[Google](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3.8-flash)与 [Z.AI](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)费率的算术示例，不是同一真实任务的运行账单。工具、缓存、存储、重试和失败请求均未计入。

这个算例说明了两件事：当前按相同计费量调用，Gemini 更便宜；如果 GLM 价格保持不变，Google 的公告价格生效后，普通输入和输出单价都会高于 GLM，算例也会变成 GLM 更便宜。GLM 是否届时调价仍未知，不能把今天的报价当成明年的承诺。

缓存业务要单独计算。Gemini 公告调价后的缓存命中单价仍低于 GLM 当前价，但还要加上存储时长；GLM 的存储暂时免费，也没有已读的截止日期。长时间保存大段上下文的应用，不能只比较“缓存输入每百万多少钱”。

真正采购时，建议记录“完成一项可用任务的总费用”：包含各轮输入、推理、输出、工具及返工。某个模型单价更低，却为了完成任务多走几轮，最终账单未必更低。

## 编程和长程任务：GLM 有测试优势，仍要看具体工作

在 2026 年 10 月 28 日读取的 [Artificial Analysis 精确对比页](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-8-flash-vs-glm-5-3)中，比较对象是 Gemini 3.8 Flash（High）与 GLM-5.3（Max），页面所列 Intelligence Index 版本为 v4.3.2：

| 外部测试指标 | Gemini 3.8 Flash（High） | GLM-5.3（Max） |
| --- | ---: | ---: |
| Intelligence Index v4.3.2 | 41 | 45 |
| Terminal-Bench 4.0 | 20% | 42% |

这份快照支持一个有限判断：在所列推理档位和测试范围内，GLM-5.3 的综合分与终端任务成绩更高，可以作为优先评估它处理纯文本编程、工具执行任务的依据。42% 对 20% 不是你的项目成功率，也不代表 GLM 在所有编程任务上都领先。

还需注意，[该机构的方法页](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking)已更新至 v5.0，测试组成和权重有变化。因此，上表应当作为注明版本的历史快照阅读，不能冠以“最新排名”，也不能与 v5.0 分数直接拼在一起比较。综合指数主要覆盖文本与英语任务，不是中文写作、视觉理解或你所在行业的专门测评。

对于长程任务，更有用的验证方式是拿同一组真实需求，让两个模型使用相同的工具权限和验收条件，分别记录：是否完成、是否引入错误、需要人工接手多少次、总耗时以及总计费量。推理档位应明确记录；名称相近的档位并不保证计算预算相同。

如果你的主要工作是修改仓库、运行终端、持续执行多轮任务，可先让 GLM-5.3 跑代表性样本；如果任务还要读取界面截图、音频或文档附件，Gemini 的输入能力可能比这张文本测试表更有决定性。这是根据能力与外部测试作出的试用顺序建议，不是本站实测结论。

## “先返回 token”与“先看到答案”是两回事

![请求经过思考到开始回答的流程，以及首 token 和首次答案两段等待时间](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gemini-3-8-flash-vs-glm-5-3/img/first-token-first-answer.webp)

同一份 [Artificial Analysis 快照](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-8-flash-vs-glm-5-3)还显示了一个容易误读的现象：GLM 更早返回首个 token，但 Gemini 的首次答案时间略短。

| 速度指标，同一页面快照 | Gemini 3.8 Flash（High） | GLM-5.3（Max） |
| --- | ---: | ---: |
| 输出速率 | 131 tokens／秒 | 81 tokens／秒 |
| 首 token 等待时间（TTFT） | 25.27 秒 | 2.74 秒 |
| 首个答案 token 等待时间 | 25.27 秒 | 27.47 秒 |

原因在于 TTFT 可能把先返回的思考内容算进去，而首个答案 token 才对应用户开始看到答案的时刻。按照[该机构的性能方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/performance-benchmarking)，输出速率描述的是开始生成后的速度，也不能替代整项任务耗时。

因此，聊天界面应关注首个答案出现的时间和后续生成速度；后台长程执行应关注完成任务的总时间及失败重试。不要用 2.74 秒的 TTFT 宣称 GLM 能在约三秒内给出完整答案，也不要用 131 tokens／秒保证 Gemini 在每个网络环境都更快。上述数字会随工作负载、服务端和网络变化，测试采用的统一 token 口径也不是 API 的原生计费数量。

## 想自部署，GLM-5.3 有权重，但资源门槛不低

GLM-5.3 的[官方权重仓库](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)提供本地部署路径，采用[自定义 GLM-5.3 License](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3/blob/main/LICENSE)，并非 MIT 或 Apache 2.0。部署和商用前应阅读具体条款，不能把“开放权重”理解为没有许可条件。

官方模型卡链接的 [vLLM 部署配方](https://recipes.vllm.ai/zai-org/GLM-5.3)列出 8 张 H200 或 H20 的单节点 FP8 示例；完整 1M 上下文的示例采用 8 张 B200，并考虑 KV 缓存。它们是部署示例，不是本文实测的最低配置，量化方式、上下文长度和并发都会改变资源需求。

这意味着：如果你的目标是控制模型运行环境，GLM 值得进入基础设施评估；如果只是希望降低少量 API 调用的费用，不能因为权重可下载就推断自部署更便宜。还要计入硬件、运维、容量闲置与服务稳定性的成本。

## 确定候选后，怎样避免选型失误

先用硬条件淘汰不合适的路线，再用真实任务验证性能与费用：

1. 确认输入。有原始图片、音频、视频或 PDF 时，先评估 Gemini；若准备用 GLM，明确文本转换由谁完成、会丢失什么。
2. 固定调用条件。写下精确模型 ID、提供方、推理档位、工具权限和最大输出设置，不混入 GLM-5.3-Flash 或其他 Gemini 变体。
3. 按验收结果记账。以代码能否运行、问题是否解决、结果能否使用为标准，记录全部调用费用及人工返工，而非只比较一次回答的长度。
4. 确认账户和长期成本。在实际账户核对可用入口、地区资格、额度与付款方式；预算跨入 2027 年时重新检查两家价格。本文没有验证各地区账号的实际可调用性。

选定 Gemini 后，可继续阅读[Gemini 3.8 Flash API 指南：型号、价格、规格与迁移](/zh/posts/gemini-3-8-flash)。选定 GLM 后，先核对[模型文档中的账户和协议限制](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3)：Coding Plan 与按量模型 API 不是同一套费用，入口也不能仅凭“兼容 OpenAI”就认定适用于所有账户。

## 常见问题

### GLM-5.3 和 GLM-5.3-Flash 可以当成同一个模型吗？

不能。本文使用旗舰 `glm-5.3` 的能力、价格和外部测试。`glm-5.3-flash` 是另一个型号，不能把它的报价或体验直接用于判断旗舰模型。[GLM-5.3 官方文档](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3)

### Gemini 3.8 Flash 能直接生成图片或音频吗？

本文所指的 `gemini-3.8-flash` 接受多模态输入，但输出为文本，不支持图像生成、音频生成或 Live API。识别图片、理解音频与生成这些内容是不同能力，不能由“多模态”三个字互相推导。[Gemini 3.8 Flash 官方规格](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash/)

### 订阅了 Coding Plan，还能直接按这里的 token 单价计算套餐额度吗？

不能。表中 GLM 价格是 Z.AI 按量模型 API 的单价，Coding Plan 是另一种产品收费方式；月费除以 token 单价得不到确定的套餐额度。比较已有订阅是否划算，应看对应套餐当前规则与实际使用，而不是套用本文的按量算例。[Z.AI 定价说明](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)