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DeepSeek V4 Provs
GLM 5.3
GLM 5.3DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3：代码、输入与参数差异
DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3 可从同一 Chat 文本或代码任务开始比较。两者的思考参数与输入类型要分别核对，不能用每百万 token 单价直接断定完整任务成本。
全球顶尖大模型 · 一站式接入
先按任务选，再用结果确认
建议已有 DeepSeek 应用先测试 V4 Pro，以减少一次迁移中同时改变的变量；新建编程流程可以把 GLM 5.3 加入对照。两者都只接收文字，本页不适用于截图理解选型。
核对协议、输入与验收条件
本站绘制的内容说明图：按本页对比表核对两个准确型号的协议与输入；规格和目录标签不代表当前通道全部开放，也不是效果排名。
本站绘制的内容说明图：本页共同任务的输入与验收设计；未运行的对照保持待验证，不将历史单模型图片当作本轮双模型结果。
价格、规格与接口，一起对齐
规格核对于 2026-10-09，来自下方官方文档。厂商上限与能力不代表当前令牌通道全部开放；接入前按实际请求验收。
比较表可左右滑动，查看两个型号的完整信息。
价格更新与计费说明
仅展示各型号当前最低基础单价，不显示分组名称。公开价格使用 5 分钟缓存，页面读取于 2026-11-06 09:07:57 UTC；实际扣费以请求时的价格与控制台记录为准。
完整任务还可能包含思考、缓存、工具回合与重试；最低单价不能代表一次任务的总费用。
查看当前目录中的接口地址
DeepSeek V4 Pro
- anthropic
- https://api.apizt.com/v1/messages
- openai
- https://api.apizt.com/v1/chat/completions
GLM 5.3
- anthropic
- https://api.apizt.com/v1/messages
- openai
- https://api.apizt.com/v1/chat/completions
接口来自公开目录；列出协议不等于工具、流式与长任务均已验证。
国产文本候选，先核对准确版本与推理档位
本页是文本与编程用途的候选比较，没有新的同题在线成绩。DeepSeek 的服务别名与快照可能变化；GLM 5.3 的官方 effort 是 low / high / max，不可套用其他厂商的 medium。先确认网关接受的准确 ID 和参数，再比较共同样本。
输出上限决定空间，不决定答案质量
DeepSeek V4 Pro 官方最大输出为 384K，GLM 5.3 为 128K。这是厂商上限，实际通道可能更低。日常请求先设合理输出预算，并检查截断；不要为了用满上限而生成更长答案。
同为 Chat，参数也不能直接照搬
GLM 5.3 官方不支持关闭思考，而 DeepSeek Pro 官方提供两种模式。先用最小请求验收，再逐项增加参数。目录中的额外 Messages 或 Responses 协议，应分别验证所需功能。
编程选型需要检查可执行结果
解释看起来合理并不足以证明修复正确。用固定失败测试检查返回实现，把人工返工、格式错误和重试一起记录。只有达到验收要求，较低的基础单价才可能带来较低的任务费用。
先用三份固定 JSON 材料做接入验收
工具只检查它提供的固定 JSON 用例；下方共同任务按各自检查项人工核对，代码结果需要实际运行测试。
共同任务：修复重试函数并验证边界
用同一输入与验收标准分别测试。以下提供任务和检查方法；具体 API 示例在型号详情中，执行请求会产生用量。
复制共同任务
审查 TypeScript：async function retry(fn,times){for(let i=0;i<times;i++){try{return await fn()}catch(e){}}}。要求：times 为正安全整数；只重试可恢复错误；全部失败时抛出最后一次异常；最后一次成功时正常返回。输出带类型的实现和 Vitest 测试，测试覆盖非法次数、最后一次成功、不可恢复异常与全部失败。不要增加外部依赖。
怎样判断通过
- 运行返回的测试，核对实际调用次数、返回值和抛出异常。
- 同一提示词、同一代码版本与相同输出预算；参数差异单独记录。
- 检查有效 content 与 finish_reason；格式错误或截断均列为未通过。
将重试函数任务与下载材料的数量解析、引用负例分别建立数据集；保持各候选输入、工具权限和独立测试一致。记录所有尝试，不将未运行、HTTP 错误或未知完成状态当成达标，也不把缺失账单当零费用。
下载接入包与任务记录表选择前，再确认这几个问题
DeepSeek V4 Pro 和 GLM 5.3 可以直接看截图吗？
本页两个型号的当前官方规格均为文字输入。截图理解应另选支持视觉的型号，并检查图片格式、大小及通道透传能力。
GLM 5.3 思考参数报错怎么排查？
先移除旧配置中的 thinking.type: disabled，使用最小 Chat 请求检查地址、认证与模型 ID。需要原生 reasoning_effort 等参数时，再按通道实际支持逐项验证。
DeepSeek V4 Pro 或 GLM 5.3 能直接看截图吗？
本页两个型号的当前官方规格均为文字输入。截图理解应另选支持视觉的型号，并检查图片格式、大小及通道透传能力。
GLM 5.3 报思考参数错误，应该怎么排查？
先移除旧配置中的 thinking.type: disabled，使用最小 Chat 请求检查地址、认证与模型 ID。需要原生 reasoning_effort 等参数时，再按通道实际支持逐项验证。
可以用每百万 token 价格直接判断谁更便宜吗？
它可以做基础筛选，但不是完整任务费用。输出长度、思考、缓存、工具回合与重试都会影响用量；最终以同一验收任务的控制台记录比较。
规格来源
选好型号，从一个小任务开始
获取 API Key，再生成所选型号的工具配置。先检查短请求，再完成一个有验收标准的任务。