Pengembang senantiasa mencari alat yang meningkatkan produktivitas tanpa membengkakkan biaya. GLM-4.5 muncul sebagai pengubah permainan di bidang ini, menawarkan kemampuan tangguh untuk tugas pengkodean. Ketika Anda menggabungkannya dengan Claude Code, Anda mendapatkan akses ke bantuan AI canggih yang menyaingi model tingkat atas. M
Memahami GLM-4.5: Fondasi Pengkodean AI Tingkat Lanjut
Z.ai mengembangkan GLM-4.5 sebagai model bahasa besar unggulan yang dirancang khusus untuk aplikasi berorientasi agen. Insinyur di Z.ai menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE), yang mengaktifkan 32 miliar parameter dari total 355 miliar selama setiap forward pass. Desain ini mengoptimalkan efisiensi, memungkinkan model menangani tugas-tugas kompleks tanpa beban komputasi berlebihan. Selain itu, GLM-4.5 menjalani pelatihan awal (pretraining) pada 15 triliun token, diikuti dengan penyetelan halus (fine-tuning) pada kumpulan data khusus untuk pembuatan kode, penalaran, dan perilaku agen.
Model ini mendukung jendela konteks token 128k, memungkinkannya memproses basis kode ekstensif atau instruksi multi-langkah dalam sekali jalan. Pengembang menghargai fitur ini karena mengurangi kebutuhan akan perintah berulang. Selain itu, GLM-4.5 menggabungkan mode penalaran hibrida: Mode Berpikir (Thinking Mode) untuk masalah rumit dan Mode Non-Berpikir (Non-Thinking Mode) untuk respons cepat. Anda mengaktifkan ini melalui parameter thinking.type dalam panggilan API, memberikan fleksibilitas berdasarkan tuntutan tugas.
Tolok ukur menggarisbawahi kehebatan GLM-4.5. Model ini menempati peringkat kedua secara global di 12 suite, termasuk MMLU Pro untuk penalaran multifaset dan LiveCodeBench untuk tantangan pengkodean waktu nyata. Secara praktis, ini berarti GLM-4.5 menghasilkan skrip Python atau fungsi JavaScript dengan akurasi tinggi, seringkali mengungguli model seperti Claude 3.5 Sonnet dalam tugas pemanggilan fungsi. Namun, kekuatan sejatinya terletak pada fungsi agen, di mana ia memanggil alat, menjelajahi web, atau merekayasa komponen perangkat lunak secara otonom.
GLM-4.5-Air, varian yang lebih ringan dengan total 106 miliar parameter dan 12 miliar aktif, melengkapi model utama untuk skenario yang menuntut kecepatan daripada kekuatan mentah. Kedua varian ini terintegrasi dengan mulus dengan alat pengembangan, menjadikannya ideal untuk lingkungan pengkodean. Akibatnya, tim mengadopsi GLM-4.5 untuk merampingkan alur kerja, mulai dari men-debug kode lama hingga membuat prototipe aplikasi baru.
Apa Itu Claude Code dan Mengapa Mengintegrasikannya dengan GLM-4.5?
Claude Code berfungsi sebagai asisten pengkodean berbasis terminal yang memanfaatkan AI untuk mengotomatiskan tugas pengembangan. Pengguna menginstalnya sebagai alat CLI atau mengintegrasikannya ke dalam IDE seperti VS Code. Awalnya dirancang berdasarkan model Claude Anthropic, Claude Code mengeksekusi perintah, menghasilkan cuplikan kode, dan mengelola repositori melalui masukan bahasa alami. Misalnya, Anda dapat menginstruksikannya untuk "refactor this function for better performance," dan ia akan merespons dengan kode yang dioptimalkan.
Integrasi dengan GLM-4.5 terjadi melalui titik akhir API Z.ai yang kompatibel dengan Anthropic. Kompatibilitas ini memungkinkan Anda menukar model Claude dengan GLM-4.5 tanpa mengubah fungsionalitas inti Claude Code. Akibatnya, pengembang mengarahkan permintaan ke server Z.ai, mendapatkan manfaat dari tingkat pemanggilan alat GLM-4.5 yang superior—hingga 90% keberhasilan dalam tolok ukur.
Mengapa beralih? GLM-4.5 menawarkan keunggulan biaya dan peningkatan kinerja dalam pengkodean agen. Paket Claude tradisional dapat berharga $100-$200 per bulan untuk penggunaan berat, tetapi Paket Pengkodean GLM Z.ai mulai dari $3 untuk Lite dan $15 untuk Pro, menyediakan penggunaan 3x lipat dari tingkatan Claude yang sebanding. Keterjangkauan ini menarik pengembang independen dan startup. Selain itu, GLM-4.5 unggul dalam domain seperti pengembangan front-end dan perbaikan bug, menyelesaikan tugas dalam hitungan menit yang mungkin memakan waktu berjam-jam secara manual.
Manfaat Menggunakan GLM-4.5 dengan Claude Code
Menggabungkan GLM-4.5 dan Claude Code menghasilkan keuntungan nyata. Pertama, Anda mencapai siklus iterasi yang lebih cepat. Kecepatan generasi GLM-4.5 melebihi 100 token per detik, memungkinkan saran kode waktu nyata di Claude Code. Kecepatan ini terbukti krusial selama sesi debugging, di mana perbaikan cepat mencegah gangguan alur kerja.
Kedua, integrasi ini meningkatkan akurasi. Penyetelan halus pembelajaran penguatan (reinforcement learning fine-tuning) GLM-4.5 memastikan keluaran yang andal, mengurangi halusinasi dalam pembuatan kode. Misalnya, ia mematuhi praktik terbaik dalam bahasa seperti Java atau C++, secara otomatis menggabungkan penanganan kesalahan dan optimasi. Oleh karena itu, pengembang menghabiskan lebih sedikit waktu untuk merevisi kode yang dihasilkan AI.
Ketiga, efisiensi biaya menonjol. Paket GLM Coding Pro seharga $15/bulan membuka tugas-tugas intensif dengan kapasitas 3x lipat dari paket Max Claude. Paket Lite seharga $3 cocok untuk kebutuhan ringan, membuat AI canggih dapat diakses. Didukung oleh GLM-4.5 dan GLM-4.5-Air, paket-paket ini menjanjikan integrasi alat yang akan datang, memperluas kemampuan lebih lanjut.
Keamanan juga meningkat. API Z.ai mendukung keluaran terstruktur seperti JSON, memastikan respons yang dapat diprediksi di Claude Code. Selain itu, caching konteks meminimalkan komputasi yang berlebihan, menurunkan latensi dalam sesi yang panjang.
Terakhir, sifat sumber terbuka GLM-4.5 memungkinkan penyesuaian. Tim menyetel halus model untuk tugas-tugas spesifik domain, mengintegrasikannya lebih dalam ke alur kerja Claude Code. Secara keseluruhan, pasangan ini mengubah pengkodean dari upaya soliter menjadi proses yang diperkuat AI.
Panduan Langkah demi Langkah: Mengatur GLM-4.5 di Claude Code
Anda memulai dengan menyiapkan lingkungan Anda. Instal Claude Code melalui CLI atau ekstensi resminya. Selanjutnya, daftar di platform Z.ai untuk mendapatkan kunci API. Berlangganan Paket Pengkodean GLM jika penggunaan Anda melebihi tingkatan gratis—Lite cocok untuk pemula.
Konfigurasi integrasi. Di pengaturan Claude Code, temukan file konfigurasi API (seringkali ~/.claude/config.yaml). Perbarui URL dasar ke titik akhir Z.ai: https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions. Masukkan kunci API Anda di header otorisasi.
Uji pengaturannya. Luncurkan Claude Code dan berikan perintah sederhana: "Generate a Python function to sort a list." GLM-4.5 memproses ini melalui API yang kompatibel, mengembalikan kode. Verifikasi keluaran untuk kebenaran.
Aktifkan fitur-fitur canggih. Atur thinking.type ke "enabled" untuk tugas-tugas kompleks. Ini mengaktifkan penalaran mendalam GLM-4.5, ideal untuk keputusan arsitektur. Gunakan streaming dengan menambahkan stream: true ke permintaan, memungkinkan tampilan kode progresif di Claude Code.
Tangani alat. GLM-4.5 mendukung pemanggilan fungsi—definisikan alat dalam perintah Anda, dan model akan memanggilnya. Untuk penjelajahan web, sertakan alat peramban; Claude Code merutekan ini dengan mulus.
Pecahkan masalah. Jika otentikasi gagal, buat ulang kunci Anda. Untuk batas kecepatan, pantau penggunaan di dasbor Z.ai. Apidog membantu di sini dengan mensimulasikan panggilan sebelum integrasi langsung.
Menguji API GLM-4.5 dengan Apidog: Memastikan Keandalan
Apidog merampingkan pengujian API, menjadikannya penting untuk integrasi GLM-4.5. Anda membuat proyek baru di Apidog dan mengimpor spesifikasi OpenAPI Z.ai. Definisikan titik akhir seperti /chat/completions.
Buat permintaan. Atur header dengan kunci API Anda dan content-type sebagai JSON. Di bagian isi, tentukan model sebagai "glm-4.5" dan tambahkan array pesan untuk perintah.
Jalankan pengujian. Apidog mengeksekusi panggilan, menampilkan respons dengan kode status. Pastikan keluaran yang diharapkan, seperti kode berstruktur JSON.
Otomatiskan skenario. Buat suite pengujian untuk variasi—uji Mode Berpikir versus Non-Berpikir, atau suhu yang berbeda (0.6 untuk kreativitas yang seimbang).
Pantau kinerja. Apidog melacak latensi dan kesalahan, membantu mengoptimalkan parameter sebelum penerapan Claude Code.
Integrasikan dengan CI/CD. Ekspor skrip Apidog ke pipeline, memastikan keandalan GLM-4.5 setelah pembaruan.
Penggunaan Tingkat Lanjut: Memanfaatkan Fitur Agen GLM-4.5 di Claude Code
GLM-4.5 unggul dalam tugas-tugas agen. Anda mendefinisikan agen dalam perintah Claude Code, dan GLM-4.5 mengaturnya. Misalnya, buat agen refactoring: "Analyze this codebase and suggest improvements."
Gunakan pemanggilan multi-alat. GLM-4.5 menangani rantai—menjelajahi dokumen, menghasilkan kode, mengujinya—semuanya dalam satu sesi.
Sempurnakan untuk hal spesifik. Unggah kumpulan data ke Z.ai untuk model kustom, lalu rutekan Claude Code ke sana.
Skalakan dengan caching. Simpan konteks di cache GLM-4.5, mempercepat pengkodean iteratif.
Gabungkan varian. Beralih ke GLM-4.5-Air untuk tugas cepat, sisakan GLM-4.5 penuh untuk tugas intensif.
Harga dan Paket: Menjadikan GLM-4.5 Terjangkau untuk Pengguna Claude Code
Z.ai menyesuaikan paket untuk Claude Code. Paket Lite seharga $3/bulan menawarkan penggunaan 3x lipat dari Claude Pro untuk pengkodean kasual. Paket Pro seharga $15/bulan melipatgandakan kapasitas Claude Max, cocok untuk profesional.
Tingkatan gratis tersedia untuk pengujian, tetapi paket membuka potensi tak terbatas. Bandingkan: API Standar berharga $0.2/M token masukan, tetapi paket menggabungkan untuk penghematan.
Tantangan Umum dan Solusi
Lonjakan latensi? Optimalkan perintah. Kesalahan dalam panggilan alat? Perbaiki definisi. Apidog mengidentifikasi ini lebih awal.
Kesimpulan
Mengintegrasikan GLM-4.5 dengan Claude Code memberdayakan pengembang. Ikuti langkah-langkah ini, manfaatkan Apidog, dan ubah praktik pengkodean Anda. Kombinasi ini memberikan efisiensi, akurasi, dan keterjangkauan—mulailah hari ini.
