GLMの料金は月18ドルで足りるのか【2026年11月】GLM-5.3とCoding Planを分解

GLMは中国のAI企業・智譜AIが開発する大規模言語モデルの系列で、海外向けにはZ.aiという呼び名のプラットフォームから提供されています。2026年11月10日現在の公式料金ページでは、GLM-5.3が入力1.4ドル・出力4.4ドル（100万トークンあたり）、GLM-5.3-Flashが入力0.15ドル・出力0.5ドルと表示され、コーディング向けの定額プランは月18ドルから用意されています。ここでは定額プランとAPIの二重構造を分けて、どちらに予算を置くべきかを整理します。実機での生成テストは行っていないため、速度やコード品質の体感は未検証です。

GLMは誰の製品で、いま何が最新なのか

GLMは智譜AIが開発するモデル系列で、海外向けの窓口がZ.aiです。2026年11月10日現在、公式の料金ページで先頭に置かれているのはGLM-5.3とGLM-5.3-Flash。5.3はテキスト専用、5.3-Flashは画像・動画・ファイル入力に対応したマルチモーダルという住み分けになっています。同じページに前世代のGLM-5.2、視覚モデルのGLM-4.6V、OCRのGLM-OCRも並びます。

GLM-5.2は2026年6月17日に公開され、MITライセンスで重みが配布されました。中国の報道では、公開当日からHugging FaceとModelScopeの両方で入手できる形になったと伝えられています。ライセンスが緩いため、社内サーバーで動かす前提の検証では選択肢に入ります。

GLM-5.3とGLM-5.2は、何が変わったのか

公式の説明では、5.3はコーディング、エージェント処理、サイバーセキュリティの3領域を強化し、社内のコード評価で50%の改善があったとされています。5.2の段階で1Mトークンの文脈を安定して扱う設計が導入されており、5.3はその系譜を引き継ぎます。ベンチマークの数字は提供元の主張でもあるため、導入判断では自社の課題で試す工程を挟みたいところです。

日本から見ると、Z.aiはAPI単価をドルで明示し、重みも配布するタイプの提供元です。その代わり、モデル名と価格の入れ替わりが速く、数か月前の記事の数字はすぐ古くなります。料金を社内資料に転記するときは、確認した日を必ず添えてください。

GLMという呼び名は、ChatGLMとして知られた対話モデルの系譜を引き継いでいます。現在の公式表にChatGLMの名前はなく、GLM-5系に統一されています。古い記事や社内の呼び方がそのまま残っている場合、同じ製品を別名で呼んでいるだけのことがあります。

提供元の表記も揺れます。中国国内向けは智譜、海外向けはZ.aiと書き分けられ、どちらも同じモデルを指します。請求はドル建てのZ.ai側で発生するため、社内の契約先として登録する名前はZ.ai側の表記に合わせておくと、経理の照合が楽になります。

Coding Planの月18ドルは、どこまで使えるのか

GLMの定額プランはCoding Planという呼び名で、Lite・Pro・Maxの3段構成です。月払いの表示はLiteが18ドル、Proが80ドル、Maxが168ドル。四半期払いで20%引き、年払いで30%引きになり、Liteは年払いで月12.6ドル、Proは56ドル、Maxは117.6ドルまで下がります。年払いの場合は1年分の前払いになるため、月あたりの表示は割り戻した数字です。

利用量はクレジットで管理され、5時間ごとの枠と週次の枠が同時にかかります。Liteが5時間2,000・週10,000、Proが5時間12,000・週60,000、Maxが5時間28,000・週140,000。5時間枠は消費から5時間後に戻り、週次枠は契約日から7日ごとにリセットされます。

5時間枠と週次枠の、どちらで先に詰まるのか

クレジットの計算式は、入力トークンに倍率を掛け、キャッシュ入力と出力にもそれぞれ倍率を掛けて足し、1万で割る形です。GLM-5.3の倍率は入力6.9、キャッシュ1.7、出力24。GLM-5.3-Flashは入力2.3、キャッシュ0.56、出力8です。同じ文字数でも、5.3は5.3-Flashの3倍前後の勢いでクレジットを削ります。

詰まりやすいのは5時間枠のほうです。週次枠は5時間枠の5倍で設計されているため、1日に数時間だけ集中して使う人は、週の後半に余っていても当日の上限で止まります。逆に毎日長時間使う人は、5時間枠が細かく回復するぶん、週次枠のほうが先に尽きます。自分の使い方がどちらに寄るかで、Liteで足りるかProへ上げるかが決まります。

時間帯によって消費量が変わります。ピーク時間は月曜から金曜の14時から18時（シンガポール時間）と定義され、それ以外は標準の50%のクレジットで計算されます。日本時間では15時から19時にあたるため、就業時間の後半が最も割高になります。夜間に回せる処理を寄せるだけで、同じ料金で扱える量が増えます。

チーム向けにはStandard Seatが1席88ドル、Premium Seatが188ドルで、年払いだと79.2ドルと169.2ドルになります。席あたりの週次クレジットは66,000と155,000です。個人のLiteやProとは別の契約区分なので、席数と週次クレジットの対応を先に確認してください。席を追加するほど管理画面の集計が効く反面、使わない席の分も課金されます。在籍者全員に配るのではなく、コードを書く人だけに絞るほうが費用は抑えられます。

クレジットの残量は、プランの画面とAPIの両方から確認できます。5時間枠は使った分だけ戻る仕組みのため、残量が0に近い時間帯が1日のどこに来るかを把握しておくと、作業の順番を組み替えられます。重い処理を朝に置き、軽い確認を午後に回すだけでも、上限に当たる回数は変わります。

年間の総額で見ると、Liteの年払いは151.2ドル、Proは672ドル、Maxは1,411.2ドルです。月払いを12か月続けた場合と比べて、Liteで64.8ドル、Proで288ドル、Maxで604.8ドルの差になります。この差は初年度から発生するため、3か月以上使う見込みがあるなら年払いのほうが小さく済みます。

ピーク時間の定義は契約ごとに変わる可能性があります。現在はシンガポール時間の平日14時から18時と明示されていますが、将来の変更を約束する記述はありません。割引を前提に工数を組む場合は、時間帯の定義を月次で見直す運用にしておくほうが安全です。

APIの単価は、他社と比べて安いのか

APIの料金は100万トークンあたりの米ドル表示です。GLM-5.3が入力1.4ドル、出力4.4ドル、キャッシュ入力0.26ドル。GLM-5.3-Flashが入力0.15ドル、出力0.5ドル、キャッシュ0.03ドル。前世代のGLM-5.2は5.3と同じ単価、視覚モデルのGLM-4.6Vは入力0.3ドル・出力0.9ドル、GLM-OCRは入出力とも0.03ドルです。

出力単価が入力単価の3倍前後に設定されているため、長い回答を返す処理では出力側の費用が支配的になります。コード生成のように出力が長くなる用途では、入力の安さだけを見て判断すると見積もりを外します。

GLM-5.3とGLM-5.3-Flashは、どちらを既定にすると安く収まるのか

単価差は約9倍です。5.3-Flashは画像や動画も受け取れるため、資料の読み取りと文章の要約を同じモデルで済ませられます。5.3-Flashで処理し、返答の精度が足りない案件だけ5.3に上げる二段構えが、費用を抑えやすい組み方になります。

Coding Planを使っている場合、APIの単価は直接は関係しません。クレジットの倍率表に置き換わるためです。プラン内で5.3を使い続けると減りが速く、5.3-Flashに切り替えると持ちが良くなる、という読み方になります。同じ会社の製品でも、定額と従量では数字の意味が変わります。

日本円の請求額は為替で変動するため、この記事では円換算をしません。ドル単価に月のトークン数を掛け、為替と決済手数料を足して概算します。トークン数は文字数と一致しないので、見積もりは実際の利用ログで取り直す必要があります。

キャッシュ入力の単価は通常入力の5分の1前後に設定されています。同じシステムプロンプトを毎回送る使い方では、この差がそのまま月の請求に反映されます。逆に毎回文章が変わる処理ではキャッシュが効かず、単価表の左側だけを見ていると見積もりを外します。

視覚モデルとOCRの単価が低いことも見ておきます。GLM-4.6Vは入力0.3ドルで、5.3の5分の1以下です。帳票から文字を抜くだけの処理に5.3を使うのは、費用の面で無駄が大きくなります。役割ごとにモデルを分けるほど、請求は下がります。

一方で、分けるほど管理の手間は増えます。モデルごとにプロンプトの作法が少しずつ違い、出力の形式も揃わないため、後工程で吸収する実装が要ります。単価差が小さい処理では、1本にまとめたほうが保守は楽です。モデルを分けるかどうかは、月の請求額が2割以上変わるかで決めるくらいの粗さで十分です。

モデルは4本もあるが、どれを選べばいいのか

公式の整理では、5.3と5.3-Flashが現行、5.2は前世代、4.6Vは視覚、OCRは文字認識という役割です。Coding Planのドキュメントには、5.2や5.1へのリクエストが5.3へ、4.7へのリクエストが5.3-Flashへ自動で振り分けられると書かれています。古いモデル名を指定しても、裏側で現行に寄る仕組みです。

オープンウェイトは、何の役に立つのか

GLM-5.2の重みはMITライセンスで公開されており、商用利用の可否をライセンスの文言と照らし合わせやすいのが強みです。社外に文章を出せない案件では、自社のGPUに載せる選択肢が残ります。ただし1Mトークンの文脈を扱うには相応のメモリが必要で、手元のマシンで気軽に動かせる規模ではありません。

APIとオープンウェイトでは、料金の意味が根本的に違います。APIはトークンあたりの従量、自社環境はGPUの時間と電気代です。同じモデル名でも比較表を並べると誤解を招くため、社内資料では行を分けたほうが安全です。

モデルの入れ替わりが速いことも前提に置きます。5.2が6月、5.3が11月という間隔で主力が変わりました。年単位の予算を組むときは、単価が固定されているAPIより、クレジット制のプランのほうが価格改定の影響を受けにくいという見方もできます。逆に、単価が下がる局面では従量のほうが有利になります。

古いモデル名が残る理由は、利用者の移行を止めないためです。5.2を指定していたスクリプトは、名前を変えなくても5.3で動きます。ただし単価は指定した名前ではなく、実際に動いたモデルで計算されるため、気付かないうちに請求が上がる可能性があります。移行の予定があるなら、モデルIDを明示して固定したほうが安全です。

振り分けの対象はCoding Planのドキュメントに書かれた範囲で、APIの全ての経路で同じとは限りません。APIの料金表には5.2の行が残っており、そちらは5.2の単価で課金されます。定額と従量で挙動が違う部分なので、契約の前に自分の使い方がどちらに当たるかを確かめてください。

世代の切り替えは、料金の改定と同時に起きることが多いのも注意です。主力が入れ替わるタイミングでは、単価表の行そのものが差し替えられ、以前の行は履歴として残らない場合があります。四半期ごとに料金ページの写しを保存しておくと、値上げや値下げの根拠を後から説明できます。

Claude CodeやClineから、そのまま使えるのか

• Coding Planは年払いで月12.6ドルから。補完と実行を1つの契約にまとめられる
• GLM-5.3-Flashは入力0.15ドル・出力0.5ドルで、長い文脈を渡しても請求が小さい
• GLM-5.3は1Mトークンの文脈を持ち、リポジトリ全体を渡す使い方に耐える
• GLM-5.2の重みがMITで公開されており、商用利用の判断をしやすい
• Claude CodeやClineなど20以上のツールから同じ契約で呼び出せる
• オフピークはクレジット消費が半分になり、夜間に回すと実質単価が下がる

Coding Planは、Z.aiの画面だけで完結する製品ではありません。公式ドキュメントには対応ツールとして、ZCode、Claude Code、Codex、OpenCode、Cline、Cursor、Kilo Code、WorkBuddy など20以上が並びます。APIキーを発行して各ツールの設定に入れる形で、OpenAI互換とAnthropic互換の両方の作法に対応します。

契約したプランのクレジットは、どのツールから呼んでも同じ枠から引かれます。複数の編集画面を使い分けている人ほど、合計の消費を1か所で見られる強みが出ます。

乗り換えで最初に詰まるのは、どこか

設定そのものより、モデル名の指定で詰まります。ツール側のプリセットに古いGLMの名前が残っていることがあり、そのまま選ぶと自動振り分けで想定と違うモデルに当たります。設定画面ではモデルIDを直接入力し、消費クレジットの画面でどのモデルが動いたかを確認する順序が確実です。

もう1つは、ツール側が独自に持つ機能との相性です。キャッシュの扱い、ツール呼び出しの形式、思考の保持はツールごとに実装が違い、同じモデルでも結果が変わります。公式が推奨する設定が用意されているツールから試すと、切り分けの手間が減ります。

比較対象としては、Claudeの定額プランやCursorの月額、GitHub Copilotの席課金が並びます。GLMのCoding Planは、これらより安い価格で大量の呼び出しを許す設計で、品質の上限より回数の上限を重視する人に向きます。

ツール側の課金と二重になる場合もあります。Cursorのように独自の月額を持つ製品にGLMのキーを入れて使うと、ツールの月額とGLMのクレジットの両方が発生します。どちらを主とするかを決めずに併用すると、同じ作業に2回払う形になります。

対応ツールの一覧は増える傾向にあり、掲載のないツールでもOpenAI互換の設定項目があれば繋がる場合があります。動作の保証はツール側の実装に依存するため、公式が名前を挙げているものから順に試すのが確実です。

Claude・ChatGPT・Cursorと比べて、どこが安いのか

同じ月額で比べると、GLMのCoding Planは価格の下限が低い代わりに、使えるモデルの幅が狭いという性格です。文章の推敲や画像生成まで1つの契約で済ませたい人には、汎用のChatGPTやGoogle Geminiのほうが向きます。

コーディング支援だけを切り出すと、Devin Desktop（旧Windsurf）やTabnineのように、補完の精度や社内コードの学習を売りにする製品とも重なります。GLMは補完の作り込みより、エージェントを長時間走らせたときの消費単価で差を出す立場です。

判断の分かれ目は、1日に何回モデルを呼ぶかです。数十回なら定額の差は誤差に収まり、品質の高いモデルを選ぶほうが合理的です。数百回から数千回になると、GLMのクレジット制が効いてきます。回数を数えずに月額だけを見ると、安いほうを選んだつもりで品質を落とす結果になります。

回数の数え方は、エディタの操作ログよりAPIの呼び出し履歴を見るほうが正確です。1回の指示でモデルが何度も往復するため、人が押した回数と課金の回数は一致しません。エージェント型のツールでは往復が特に多く、体感の10倍以上になる場合もあります。

併用も現実的です。設計やレビューはClaude、量産が必要な修正やテスト生成はGLM-5.3-Flash、という分担にすると、請求を2つに分けたまま品質を保てます。契約が増える手間より、単価の差が大きい領域を切り分ける効果のほうが上回る場合があります。ただし請求先が2つになると、経費の締め日と為替の適用日がずれて、月ごとの比較ができなくなります。同じ日に両方を締める運用にしておくと、単価の見直しがしやすくなります。

価格だけで並べるとGLMが最も安く見えますが、比較の前提が揃っていません。ClaudeやCursorの月額は利用枠やリクエスト数で切られ、GLMはクレジットで切られます。同じ月20ドルでも、1回の呼び出しで消費する量が違うため、実際に使える回数は同じになりません。

単価の比較表を作るなら、行をモデルではなく処理の種類にしたほうが実務に合います。コードレビュー、テスト生成、ドキュメント更新という3行に分け、それぞれ何回呼ぶかを書く。この形なら、モデルが入れ替わっても表の骨格を書き直さずに済みます。

GLMが向く人、向かない人

• 料金がCoding PlanとAPIで別建てになり、両方を契約すると総額が見えにくい
• クレジットは5時間枠と週次枠の二重上限で、使い切りのタイミングが読みにくい
• モデルの入れ替わりが速く、社内資料に書いた単価が数か月で古くなる
• 中国企業のサービスであり、データの扱いは契約形態ごとに確認が要る
• 日本語の一次情報が少なく、規約や上限の解釈は英語版に戻る必要がある

向くのは、コードを書く量が多く、モデルの呼び出し回数で費用が膨らんでいる人です。Coding Planのクレジット制は、回数が多いほど1回あたりの実質単価が下がる設計で、夜間に処理を寄せられるならさらに効きます。オープンウェイトを社内検証に使いたい技術者にも余地があります。

向かないのは、日本語のサポート窓口を前提にしたい人、モデルの切り替えをできるだけ避けたい人、文章や画像まで1つの契約でまとめたい人です。料金表もドキュメントも英語が基本で、日本語の解説は第三者によるものが中心になります。

導入前に確認したいのは3つです。契約するのがCoding PlanかAPIか、クレジットの二重上限のどちらが先に効くか、そしてモデルが更新されたときに単価が据え置かれるか。この3つで、同じ月額でも実際に使える量は大きく変わります。

個人で試すなら、月払いのLiteから始めて、5時間枠で止まる回数を数える方法が確実です。止まらないならLiteのまま、週に数回止まるならProへ、毎日止まるならMaxかAPIの併用へ、という順序で判断できます。年払いの割引は30%と大きいものの、合わなかったときの損失も比例して大きくなります。

法人で使う場合は、データの扱いを契約形態ごとに確認してください。Coding PlanとAPIでは規約が別で、学習への利用可否や保存期間の記述が異なる場合があります。個人向けの画面で確認した内容を、そのまま全社の規程に当てはめないほうが安全です。

解約の要件は契約の種類で変わります。月払いのCoding Planは次回更新の停止で止められますが、年払いは途中で止めても残りの期間の返金が保証されません。APIの前払い残高は別管理で、プランを解約しても残る場合と消える場合があるため、規約の該当箇所を契約時に控えておくと安心です。

よくある質問（FAQ）

まとめ

出典：中国日報「智譜が新一代モデルGLM-5.2をオープンソース化、世界のモデル上位3位に」（2026年6月17日）。