截至 2026 年 9 月 15 日两家官方价目表，GLM-5.3 与 Kimi K3 的差距不在“整体贵贱”，而在三档单价的分化——输入（缓存未命中）20 元对 8 元、输出 100 元对 28 元，而缓存命中单价两家都是 2 元，完全相同。本文把两家的官方单价逐档列出、算出倍数，再讲清按量计费与订阅两条线各自怎么扣钱、哪些折扣其实覆盖不到旗舰。 GLM-5.3和Kimi K3官方单价分别是多少
先看结论：两家的价目表都把单位写成“每百万 Tokens”，但列的口径不同——智谱列的是“输入单价 / 输出单价 / 缓存存储 / 缓存命中”四列，Kimi 把输入拆成“缓存命中 / 缓存未命中”两列、且没有“缓存存储”这一列。
据智谱官方文档《API 定价》页，GLM-5.3 列在“旗舰模型”一节：上下文 1M、输入单价 8 元/百万 Tokens、输出单价 28 元/百万 Tokens、缓存存储限时免费、缓存命中 2 元/百万 Tokens、输入模态为文本。
据 Kimi 官方文档《模型推理价格说明》页，kimi-k3 一行写明：计费单位 1M tokens、输入价格（缓存命中）¥2.00、输入价格（缓存未命中）¥20.00、输出价格 ¥100.00、上下文窗口 1,048,576 tokens。 把这两行并排放，三档单价与差额如下：
单看旗舰太窄，把两家在售模型的价目表拉平后，能看到各自的价格梯度——智谱用 Flash 档拉开量级，Kimi 用高速版与代码版分层：
两家的计费公式也各有一套写法。智谱在《API 定价》页写的是“调用费用 = 未命中缓存的输入费用 + 缓存命中费用 + 输出费用 + 缓存存储费用”，即缓存存储是独立的一项（当前限时免费）；Kimi 在《模型推理价格说明》页写的是“模型推理接口对 Input 和 Output 均实行按量计费”，另有单独一页说明上下文缓存由系统自动启用。
三档单价里哪一档差得最多
把三档单价直接相除，差额并不是同一个倍数——这正是“哪家便宜”这类说法容易翻车的地方：
所以在实际账单上，两家的差距落在 1 倍与 3.6 倍之间，取决于你的输入输出比例。一个可以自己复算的示例：假设某月消耗 1 亿（100M）输入 Tokens 全部未命中缓存、再加 1 亿输出 Tokens——GLM-5.3 是 100×8 + 100×28 = 3,600 元，Kimi K3 是 100×20 + 100×100 = 12,000 元，比值 3.33 倍。这一数字是按官方单价自行折算，不是官方公布的“典型用量账单”。
输出占比越高，比值越贴近 3.6 倍；输入占比越高，比值越贴近 2.5 倍甚至更低（缓存命中率上来之后更明显，见下一节）。
缓存命中单价为什么完全相同
这是本篇最反直觉的一处：Kimi K3 的输入价是 GLM-5.3 的 2.5 倍、输出价约 3.6 倍，但缓存命中单价两家都写 2 元。价格数字相同，不代表折扣力度相同——把“缓存命中价 ÷ 自家输入未命中价”算出来，两家的差别立刻显形：
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| | 官方写明：前一请求 prompt tokens 大于 256 时，新请求才能命中前缀缓存 |
| GLM-5.2 为 25%、GLM-5.3-Flash 为 28.75%、GLM-5.1 为 21.67% | K2.7 Code 为 20%、K2.7 Code 高速版为 20%、K2.6 约 16.92% |
也就是说，两家各自把“最深的缓存折扣”给了自己的旗舰：GLM 家族里 GLM-5.3 的 25% 属于最便宜的一档（与 GLM-5.2 并列），Kimi 家族里 K3 的 10% 是唯一跌破 20% 的一档。
更实际的一层是：缓存命中率越高，两家差距越向输出价差收敛。因为命中率一高，输入侧的大头都被 2 元那一档吃掉，账单里剩下的主要就是输出——而输出档恰恰是差 3.6 倍的那一档。反过来说，如果你的任务是每次请求都在改长上下文的中间一段、命中率很低，那输入侧会按 8 元对 20 元计，差距反而比输出侧小。
折算成汉字后差距会变吗
两家官方都给了 Token 与汉字的换算口径，但给法不同：智谱写“GLM 系列模型的 Token 与汉字数量换算比例约为 1:1.6”；Kimi 写“1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字”。按各自口径折算成“每百万汉字”的成本如下（该表为本文自算，折算值为近似值）：
| GLM-5.3（按 1 token ≈ 1.6 汉字） | Kimi K3（按 1 token ≈ 1.5-2 汉字） |
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| | 10 元（按 2 汉字）～13.3 元（按 1.5 汉字） |
| | 50 元（按 2 汉字）～66.7 元（按 1.5 汉字） |
折算之后差距落在输入 2 至 2.7 倍、输出 2.9 至 3.8 倍——量级没有变，但因为 Kimi 官方给的是一个区间、且两家的换算比例本身是约数，这一节的数字只能当量级参考。真要精确，两家都提供了计价用的 Token 计算接口，官方原文也写明“实际数量以接口返回的用量信息为准”。
1M上下文会不会另外加价
不会。这一点两家口径一致，而且都能在官方原文里找到实证：
- Kimi 侧：官方《Kimi K3》页的常见问题里有一条原话——“Kimi K3 上下文长度为 1M tokens，计费不按上下文长度分段：所有用量均按量付费”。
- 智谱侧：GLM-5.3 与 GLM-5.2 在价目表上都只有一行单价，不区分输入长度；作为对照，同门的 GLM-5.1、GLM-5-Turbo、GLM-5 都按输入长度分两档定价（输入长度小于 32K 一档、大于等于 32K 另一档）。换言之，分段定价在 GLM-5.2 这一代就已经取消。
不加价不等于没有别的差别。两家旗舰都始终开启思考模式，且推理强度默认都是最高档：智谱写明 GLM-5.3 的 reasoning_effort 取值为 low、high、max、默认 max，且不再支持禁用思考；Kimi 写明 K3 的推理强度同为三档、默认 max，思考模式关不掉。不显式设参数，就是按最贵的一档在跑。
输出上限两家不同，这直接影响长输出任务的账单天花板：智谱写明 GLM-5.3 最大输出 Tokens 为 128K；Kimi 写明 max_completion_tokens 默认 131072、最大可设置为 1048576，即上限可开到约 1M。
订阅那一边各卖多少钱
“按量”之外，两家都有订阅制，但买的不是同一个东西。Kimi 官方《与 Kimi 其他产品对比》页第一句就写明：“Kimi API 开放平台是按量计费模式、无订阅制方案，与 Kimi 会员、Kimi Code 等产品不同，请注意区分”——订阅在 C 端产品侧，且官方注明 Kimi Code API 与本平台的 API 服务相互独立。智谱这边则有一个面向编码工具的开发者订阅，即 GLM Coding Plan。
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| | 每 5 小时 2,000 积分 / 每周 10,000 积分 | |
| | 每 5 小时 12,000 积分 / 每周 60,000 积分 | |
| | 每 5 小时 28,000 积分 / 每周 140,000 积分 | |
| Andante ¥49/月、Moderato ¥99/月、Allegretto ¥199/月、Allegro ¥699/月 | 四档共享一个额度池，Kimi Code 与会员共享同一套额度 | 额度用尽后可用加油包兜底，官方称其单价近似开放平台 API 价格 |
GLM Coding Plan 的积分不是按 token 直接算的，官方给的是抵扣系数：GLM-5.3 的 Input 系数 6.9、Cached Input 系数 1.7、Output 系数 24；GLM-5.3-Flash 为 2.3 / 0.56 / 8。官方另注明高峰时段为每周一至周五 14:00 至 18:00（UTC+8），非高峰时段按 50% 抵扣。
要不要转订阅，两家都只给了定性表述，没有可直接对比的折算公式：智谱称“当充分利用非高峰时段优惠时，相较于按量调用 GLM-5.3 标准 API，最高可节省 92% 成本”；Kimi 侧写“加油包价格近似于 Kimi 开放平台的官方 API 价格，用量较大时升级订阅通常更划算”。两家都没给出把订阅额度换算成 token 量或金额的官方公式，做预算时只能拿自己的实际用量去套。
批量打折为什么两家都用不上
批量调用通常是最省的一条路，但这一条对两家的旗舰恰好都不成立——“折扣存在”与“折扣覆盖到你要用的模型”是两件事：
- 智谱侧：官方写明“支持 Batch API 的模型可享受标准调用价格的 5 折”。但把 Batch 页的模型与队列限制表逐行读完，里面列的是 GLM-4-Air-250414、GLM-4-FlashX-250414、Embedding-2、Embedding-3、GLM-4-Plus、GLM-4、Cogview-4-250304、CogVideoX-2、GLM-4V、GLM-4-Long 等，没有 GLM-5.3 这一行。
- Kimi 侧：官方写明“批量推理 API 费用为标准模型价格的 60%”。但其价格表的“模型”一列只有 kimi-k2.7-code（Batch）与 kimi-k2.6（Batch）两款，同样没有 kimi-k3。
所以现阶段想用旗舰，两家都只能走实时按量。顺带一条与“起步成本”相关的官方信息：智谱在 Batch 页写明“调用 Batch API 必须实名认证……成功认证后，将免费获得 500 万 tokens”，即境内用户完成实名可获一次性赠送，具体可用于哪些模型以控制台资源包说明为准。
实际账单被哪5个变量放大
单价只是分子，真正决定账单的是下面这五个变量——它们分属两家不同的机制，不做这一层核对就会算错：
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| | 输入侧在 2 元与 8 元（或 20 元）之间切换，命中率越低账单越高 |
| GLM-5.3 与 Kimi K3 都始终开启思考，reasoning_effort 默认均为 max | 不显式设置时按最高档消耗输出 Tokens，输出价差 3.6 倍会直接放大 |
| GLM-5.3 最大输出 128K；Kimi 的 max_completion_tokens 默认 131072、最大可设 1048576 | |
| 仅 GLM Coding Plan 有：非高峰 50% 抵扣，高峰为周一至周五 14:00 至 18:00（UTC+8） | |
| Kimi K3 需完成充值（最低 10 元）才能解锁，速率按累计充值分 Tier0 至 Tier5；智谱按 V0 至 V3 用户权益等级 | 按 10 元最低充值解锁时仍落在 Tier0：并发 1、RPM 3、TPM 50 万、TPD 150 万，任务被迫串行会拉长总时长 |
- 先设参数再谈单价：两家默认都是最高思考档，先确认 reasoning_effort 有没有显式设置，比换便宜的模型更省钱。
- Kimi 的代金券不能用于 K3：官方原文写明“新用户注册认证赠送的 15 元代金券不可用于 Kimi K3”，需充值后才能解锁。
- 智谱的最低充值金额官方文档未列出，以控制台充值页实时显示为准；Kimi 侧的最低充值金额（解锁 K3 需 10 元）为官方文档原文。
- 批量折扣覆盖不到旗舰：两家的 Batch 支持清单里都没有各自的旗舰模型，不要把它写进成本预估。
两处容易被误传的价格口径：其一，网传“GLM-5.3-Flash 输入 0.4 元、输出 1.4 元”来自限时五折期间；官方定价页当前列的是输入 0.8 元、输出 2.8 元、缓存命中 0.23 元，折算下来缓存命中价占输入价的 28.75%。其二，Kimi K3 的价格页没有促销价或划线价字段，四列数字即最终单价；同时其 Batch 折扣页面只覆盖 k2.7-code 与 k2.6，把 60% 的折扣套到 K3 上属于把“折扣比例”当成了“已生效价格”。
GLM-5.3和Kimi K3价格常见问题
Q：GLM-5.3 和 Kimi K3 哪个便宜？
A：三档里两档 Kimi 更贵——输入（缓存未命中）20 元对 8 元、输出 100 元对 28 元；而缓存命中档两家完全相同，都是 2 元/百万 Tokens。
Q：缓存命中真的只要 2 元吗？
A：两家官方价目表都写 2 元，但必须真的命中才按这一档计费。Kimi 官方写明前一请求 prompt tokens 大于 256 时新请求才能命中前缀缓存；智谱侧的命中条件请以官方《上下文缓存》文档为准。
Q：两家有免费额度可以试吗？
A：都没有把旗舰放进免费档。GLM-5.3 在智谱定价页上是标价模型、不在单价 0 元的免费模型之列；Kimi K3 必须先充值（最低 10 元）才能解锁，新用户 15 元代金券也不可用于 K3。
Q：最低要充多少钱才能开始用？
A：Kimi 官方写明解锁 K3 的最低充值金额是 10 元；智谱侧的最低充值金额官方文档未列出，以控制台充值页为准。
Q：用满 1M 上下文会额外加价吗？
A：不会。Kimi 官方原文写明“计费不按上下文长度分段”；智谱 GLM-5.3 也是单一价，同门的 GLM-5.1、GLM-5-Turbo、GLM-5 才按输入长度 32K 分两档，说明分段定价自 GLM-5.2 起已取消。
Q：批量调用能便宜多少？
A：比例上是智谱 Batch API 为标准的 5 折、Kimi BatchJob 为 60%，但两家的 Batch 支持清单目前都没有各自的旗舰（智谱 Batch 表列的是 GLM-4 系列等，Kimi 批量表列的是 kimi-k2.7-code 与 kimi-k2.6）。
Q：GLM-5.3-Flash 的 0.4 元/1.4 元价格还准吗？
A：那是限时五折期间的价格。官方定价页当前列的是输入 0.8 元、输出 2.8 元、缓存命中 0.23 元，缓存存储为限时免费。
Q：转订阅会比按量更划算吗？
A：两家只给了定性表述——智谱称充分利用非高峰时段优惠时，相较按量调用 GLM-5.3 最高可省 92% 成本；Kimi 称加油包单价近似开放平台 API 价格、用量大时升级订阅通常更划算。两家都没有公布把订阅额度换算成 token 量或金额的官方公式。
Q：这两个价格应该去哪里看最新？
A：智谱在官方文档《API 定价》页，Kimi 在官方文档《模型推理价格说明》页，两页都以“每百万 Tokens”为单位展示。本文写作日期为 2026 年 9 月 15 日，价格与促销活动随时可能调整，引用前请连同页面日期一起看。
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