GLM 5.2とGLM 5.3：API料金・制御・アダルト表現の違い

長文ドキュメントの確認、構造化出力、ツールを呼び出すエージェント、アダルト向けロールプレイなど、テキスト作業をGLMで動かしている場合、SpicyAPIにはフルサイズのIDが2つあります。zai/glm-5.2/chatとzai/glm-5.3/chatです。コーディング、エージェント、ツール呼び出しの作業や、lowの推論で出力トークンを節約できる大量処理にはGLM 5.3を使ってください。アダルト向けのフィクションやロールプレイ、そして低い料金を重視する場合はGLM 5.2を使ってください。作業が短く、構造化されていて、コスト重視なら、どちらの前にも安価なGLM 5.3 Flashを試してください。

どちらも1,048,576トークンを読み込み、最大131,072トークンを返し、テキストのみを受け付け、以下のフィールドを除いてリクエストの形は共通です。

仕事別の選び方

リクエストの違い

どちらのエンドポイントも、一覧にないフィールドは拒否します。そのため、seedを含む5.3向けのボディは5.2では無視されず、エラーになります。モデルごとのフィールドは分けて管理してください。

どちらのルートもmediumは受け付けず、推論をオフにすることもできません。Z.aiの独自APIでは5.2のnoneとminimalはthinkingなしに対応しますが、このホスト版5.2の契約には当てはまりません。どちらもデフォルトがmaxなので、調整していない呼び出しは可能な限り深く推論し、推論分は出力として課金されます。

エフォートを選べるロールプレイ用クライアントでは、最低設定を5.2ならhigh、5.3ならlowに、最高設定をmaxに対応づけてください。送信される値を確認してください。クライアントの表示ラベルはAPIパラメータではありません。

料金

同じトークン数なら、5.3は5.2より7.14%高く、5.2は5.3より6.7%安くなります。キャッシュヒットは、キャッシュなし入力として再度課金せず、キャッシュ料金で計算してください。3つの作業例です。

最初の作業を1万回実行すると、5.2では$515.20、5.3では$552かかります。単価の差は小さく、請求額をより大きく左右するのは推論の長さです。lowの5.3が、出力トークン3分の1で受け入れ可能な回答を出せるなら、maxの5.2より安くなります。1回の呼び出しあたりではなく、返されたusageから、受け入れた回答あたりのコストを比べてください。

アダルト向け文章：各モデルが止まる場所

2026年9月のコンテンツテスト（英語、単発リクエスト）に基づく結果です。

• 示唆的で暗示的な場面。 どちらも最も軽い段階（軽いいちゃつきの場面）はどの言い回しでも和らげ、暗示的な官能シーンはどちらもきれいに書きます。
• 平易な表現でのより強いアダルト表現。 5.2は、直接依頼した場合やシステムプロンプト経由なら書き、物語として枠づけると断ります。5.3はシステムプロンプト経由でのみ書きます。
• 成人同士の親密な場面の文章。 どちらも安定しません。システムプロンプトありで、5.2は3件中2件、5.3は8件中4件を完了しました。この少ない件数は、再試行が必要になりうる理由を示すもので、長期的な成功率を示すものではありません。直接の依頼はどちらでも断られ、物語の枠づけだけでは出力が和らげられます。
• フィクション内の合意に基づく拘束や暴力。 どちらもほとんどの実行で描写します。

どちらのモデルでも、フィクションの文脈はシステムプロンプトで設定し、それでも一部のリクエストは和らげられたり断られたりすると想定してください。これが主な用途なら、GLM 5.3 Flashも検閲なしとして分類されており、価格はごく一部です。全体の段階表はGLM 5.2とGLM 5.3のレビューをご覧ください。

制御の違いがクリエイターのアプリケーションに意味すること

3つの仕事を持つスケジュール調整アシスタントを考えます。承認済みのシーン概要を読む、部屋を探す、時間を確認してから予約する、の3つです。最初の仕事では、5.2はテキストとJSONの共通機能を、より低い掲載料金で備えています。すでに抽出が使えるなら、新しいバージョンというだけでは移行する理由になりません。

5.3での短い抽出では、5.2にないlowが意味のある設定オプションになります。2人の登場人物、3つのショット、指定された1つの時刻だけの概要に、依存関係のある1か月分のスケジュールと同じ推論の範囲は必要ありません。どちらもデフォルトの最大値のままにせず、エフォートを明示的に設定してください。

予約では、5.3のparallel_tool_calls: falseで呼び出しを順番に保てますが、順序はアプリケーション側でも強制する必要があります。予約リクエストには、空き状況の照会が返した枠が必要です。照会が枠を返さなかったら、アプリケーションは作り上げた時刻で後続の予約を実行してはいけません。順番に呼び出しても、存在しない空きは現れません。

シードは、変更したプロンプトを比べるときに生成設定を固定する助けになります。ただし、創作的な回答を唯一のものにすることも、同一の再現を保証することも、欠けている情報源を補うこともできません。アダルト向けコンパニオンアプリでは、承認済みのキャラクター情報をシードで安定させようとせず、自分の記録に保存してください。

AI判定なしで確認できる1時間のスケジュール

以下の例では、14:00–14:10をセットアップに、14:50–15:00を撤収に充て、3つのショットに40分を残します。人間が書いた配分の一例は、手紙のクローズアップに14:10–14:20、共有する微笑みに14:20–14:35、歩く場面に14:35–14:50です。これは提案する時間配分であり、GLMが生成したスケジュールでも、その時間で撮影が終わるという約束でもありません。

概要に、2つ目と3つ目のショットの間の10分間の照明替えが加わると、撮影に使えるのは30分だけになります。この転換を明示的に依頼し、使える時間を計算し直してください。転換を省いて見た目になめらかな表を出すモデルは、変更後の課題を解いていません。2つの説明がどれだけ説得力があるかを比べるより、このほうが移行テストとして役に立ちます。

まずPlaygroundで試す

1. GLM 5.3を開き、Playgroundに切り替えます。
2. 下の3ショットのティーザー概要を貼り付け、Lowの推論でスケジュールを依頼します。
3. セットアップ、3つのショット、撤収が1時間の枠に収まっていることを確認します。すでに5.2を使っている場合にのみ、Highの5.2と比較してください。

完全なリクエスト例

短いロマンスのティーザー概要を、5.3のlowでJSONスケジュールに変換する例です。長い入力や深い推論にはstream: trueを使ってください。クライアント側のタイムアウトを長くしても、ネットワークのエッジが非ストリーミングに適用する約100秒の打ち切りは防げません。

curl --fail-with-body https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
    "model": "zai/glm-5.3/chat",
    "reasoning_effort": "low",
    "max_tokens": 3000,
    "temperature": 0,
    "response_format": {"type": "json_object"},
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Return JSON with shots and unresolved_questions. Every shot needs start_time, duration_minutes and description. Fit within the supplied window. Do not invent bookings."},
      {"role": "user", "content": "A non-graphic romance teaser with three shots: a letter close-up, a shared smile and a walk past a railway bench. Available window: 14:00 to 15:00. Allocate 10 minutes for setup before the first shot and 10 minutes for packing after the last shot."}
    ]
  }'

5.2に送る場合は、モデルをzai/glm-5.2/chat、エフォートをhighに変更し、seedとparallel_tool_callsは除いてください。

choices[0].finish_reasonを確認してchoices[0].message.contentを解析し、そのうえでご自身のコードでスケジュールを検証します。ショット、セットアップ、撤収が60分に収まっていること、最初のショットが14:10より前でないこと、撤収が15:00までに終わることを確認してください。解析できるJSONでも、2つのショットが重なっていたり、1時間の枠に70分が割り当てられていたりすることがあります。

Agentに呼び出しを準備させる

スケジュール抽出を繰り返す場合は、コーディングAgentにSpicyAPI Skillを使うよう頼みます。「zai/glm-5.3/chatを読み、例を私の入力に合わせて調整して。実行前にリクエストを見せて」。CLIでの確認はspicyapi models get zai/glm-5.3/chat --json、MCPでの確認はspicyapi_model_getで、model: "zai/glm-5.3/chat"を指定します。チャット呼び出しには互換クライアントまたはチャットAPIを使います。メディアタスクのコマンドはチャットの応答を生成しません。

移行するとき

同条件での移行チェックでは、既存のプロンプトを両方のIDでhighで実行し、受け入れた回答と合計使用量を比べます。次に、5.3のlowを別に試し、短い推論でも同じチェックを満たせるか確認します。新しいルートがチェックを通るまで、古いIDはフォールバックとして残してください。

無効な推論値。 mediumはどちらでも失敗し、lowは5.2で失敗します。

表示される回答が空。 stop文字列が推論中に反応し、回答が出る前にターンが終わることがあります。必要がなければ外し、ENDのような一般的な単語は絶対に使わないでください。

写真やPDFが拒否される。 どちらもテキストのみです。先にテキストを抽出してください。

ツール呼び出しが完了扱いになる。 ツール呼び出しを含むアシスタントのメッセージ全体を返し、許可リストにある関数を実行して、role: toolメッセージを追加し、対応するtool_call_idを付けてください。提案された予約は、予約ではありません。

回答が途中で切れる。 max_tokens（最大131,072）を上げるか、求める量を減らし、JSONを取り込む前に終了理由lengthは不採用にしてください。

新しいコーディングやツール連携には、GLM 5.3から始めてください。すでに動いているアダルト向けフィクションのワークフローには、GLM 5.2のほうが安価で協力的な出発点であり、バージョンが変わっただけでは移行する理由になりません。