Die Integration fortschrittlicher Modelle wie GLM 4.5 in Tools wie Claude Code eröffnet neue Wege für effizientes Codieren und Problemlösen. Da Entwickler nach Möglichkeiten suchen, modernste Sprachmodelle für Aufgaben von der Codegenerierung bis zum Debugging zu nutzen, wird es unerlässlich zu verstehen, wie GLM 4.5 mit Claude Code konfiguriert wird. Dieses Setup ermöglicht es Ihnen, die Stärken der GLM-Serie von Zhipu AI – bekannt für ihre robuste Argumentation und mehrsprachigen Fähigkeiten – direkt in der intuitiven terminalbasierten Umgebung von Anthropic zu nutzen. Durch einen strukturierten Ansatz können Sie von Standardmodellen wie Sonnet oder Opus zu GLM 4.5 wechseln und so Ihren Workflow mit maßgeschneiderter Leistung verbessern. In diesem Leitfaden werden wir den Prozess Schritt für Schritt untersuchen, um sicherzustellen, dass Sie GLM 4.5 nahtlos in Claude Code für Ihre Projekte integrieren können. Egal, ob Sie Anwendungen entwickeln oder Algorithmen verfeinern, diese Integration verspricht ein reaktionsschnelleres und kontextbewussteres Codierungserlebnis.
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Warum GLM 4.5 mit Claude Code integrieren?
Bevor wir uns in die Einrichtung stürzen, lohnt es sich, den Wert der Kombination von GLM 4.5 mit Claude Code zu betrachten. GLM 4.5, Teil des GLM Coding Plans von Zhipu AI, zeichnet sich durch seine optimierte Leistung bei codebezogenen Aufgaben aus, einschließlich des Verständnisses und der Generierung natürlicher Sprache über verschiedene Programmiersprachen hinweg. In Kombination mit Claude Code – einem agentenbasierten Tool, das in Ihrem Terminal für interaktive Entwicklung arbeitet – verbessert dieses Modell Routineoperationen wie Refactoring oder Abfrageoptimierung.
Für Entwickler im Jahr 2025, wo hybride KI-Workflows Standard sind, bietet GLM 4.5 mit Claude Code Vorteile wie schnellere Token-Verarbeitung und spezialisierte Handhabung technischer Prompts. Es unterstützt Vision- und Sucherweiterungen für PRO-Benutzer und fügt Funktionen wie Bildanalyse oder Web-Lookups während der Sitzungen hinzu. Dies ist nicht nur ein Modellwechsel; es ist eine strategische Verbesserung, die sich an die sich entwickelnden Anforderungen im Software-Engineering anpasst, vom Solo-Prototyping bis zu kollaborativen Sprints. Wie wir sehen werden, ist die Konfiguration unkompliziert und macht sie auch für Neulinge in Multi-Modell-Umgebungen zugänglich.
Verfügbare Modelle in Claude Code prüfen
Um GLM 4.5 mit Claude Code zu verwenden, machen Sie sich zunächst mit der aktuellen Modellauswahl vertraut. Starten Sie Claude Code in Ihrem Projektverzeichnis, indem Sie über das Terminal zum Ordner navigieren und claude eingeben. Sobald die Sitzung gestartet ist, geben Sie den Befehl /models ein, um die Liste der zugänglichen Modelle anzuzeigen.
Sie werden bekannte Optionen wie Claude Sonnet 4.5 oder Opus bemerken, aber GLM 4.5 wird standardmäßig nicht angezeigt – dies ist zu erwarten, da es eine externe Konfiguration über die API-Kompatibilität von Zhipu AI erfordert. Dieser Schritt dient als Ausgangsbasis und bestätigt, dass Ihre Claude Code-Installation auf dem neuesten Stand ist (prüfen Sie dies mit claude --version; streben Sie Version 2.0.14 oder höher an). Falls Updates erforderlich sind, führen Sie claude update aus, um die Kompatibilität sicherzustellen. Das Verständnis dieser anfänglichen Ansicht unterstreicht die Flexibilität von Claude Code, das den Modellwechsel über Umgebungsvariablen unterstützt und den Weg für Integrationen wie GLM 4.5 mit Claude Code ebnet.
Ein Konto auf der GLM 4.5 Plattform erstellen
Nachdem Ihre Basis festgelegt ist, geht es im nächsten Schritt darum, den Zugang zu GLM 4.5 zu sichern. Besuchen Sie die offizielle GLM 4.5 Website unter https://chat.z.ai/ und erstellen Sie ein neues Konto. Diese Plattform, betrieben von Zhipu AI, bietet den Zugang zu ihren fortschrittlichen Modellen, die auf Codierungsszenarien zugeschnitten sind.
Während der Registrierung geben Sie grundlegende Daten wie E-Mail und Passwort an, gefolgt von einer Verifizierung – typischerweise über einen E-Mail-Link. Nach dem Einloggen erkunden Sie das Dashboard, um das Ökosystem zu verstehen, das Chat-Oberflächen und API-Verwaltung umfasst. Dieses Konto schaltet nicht nur GLM 4.5 frei, sondern gewährt auch Zugang zum GLM Coding Plan, der für nahtlose GLM 4.5 mit Claude Code-Setups unerlässlich ist. Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, die Bedingungen zu überprüfen, da sie Nutzungslimits und Planstufen festlegen, um sicherzustellen, dass Ihre Integration dem Umfang Ihres Projekts entspricht.
Ihren GLM 4.5 API-Schlüssel generieren und verwalten
Kontoerstellung abgeschlossen? Navigieren Sie nun zur API-Plattform unter https://z.ai/manage-apikey/apikey-list. Dieser sichere Bereich ermöglicht es Ihnen, einen neuen API-Schlüssel speziell für externe Tools wie Claude Code zu generieren.
Klicken Sie auf die Schaltfläche „API-Schlüssel erstellen“, weisen Sie einen beschreibenden Namen zu (z. B. „Claude Code Integration“) und wählen Sie die erforderlichen Berechtigungen aus – konzentrieren Sie sich auf den Modellzugriff für GLM 4.5. Nach der Generierung erscheint der Schlüssel als Zeichenfolge (z. B. „glm_abc123...“); kopieren Sie ihn sofort und speichern Sie ihn sicher, vielleicht in einem Passwortmanager oder einer Umgebungsvariablendatei. Vermeiden Sie es, ihn in Skripten fest zu codieren, um bewährte Sicherheitspraktiken einzuhalten.
Dieser Schlüssel dient als Ihr Authentifizierungstoken und verbindet die Endpunkte von Zhipu AI mit der Konfiguration von Claude Code. Mit ihm in der Hand sind Sie bereit für die Integration, die GLM 4.5 mit Claude Code ermöglicht und abstrakte Prompts in präzise Code-Ausgaben umwandelt.
Claude Code für GLM 4.5 konfigurieren
Kehren Sie zu Ihrem Terminal zurück und stellen Sie sicher, dass Claude Code läuft. Melden Sie sich dann mit /logout von jeder bestehenden Sitzung ab, um frühere Authentifizierungen zu löschen. Dies setzt die Umgebung für das neue Modell zurück.
Zur Konfiguration führen Sie das bereitgestellte Setup-Skript aus, das die Umgebungsvariablen automatisiert. Fügen Sie diesen Befehl in Ihr Terminal ein und führen Sie ihn aus:
curl -fsSL "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_zai_env.sh" | bash
Wenn Sie dazu aufgefordert werden, ersetzen Sie alle Platzhalter durch Ihren neu generierten API-Schlüssel – dieses Skript ändert ~/.claude/settings.json, um Variablen wie ANTHROPIC_AUTH_TOKEN auf Ihren Schlüssel, ANTHROPIC_BASE_URL auf "https://api.z.ai/api/anthropic" und API_TIMEOUT_MS auf 3000000 für erweiterte Sitzungen zu setzen.
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000"
}
}Das Skript übernimmt die Hauptarbeit und ordnet GLM-Modelle den Claude-Standardeinstellungen zu: Zum Beispiel wird Haiku zu GLM-4.5-Air, Sonnet und Opus zu GLM-4.6. Starten Sie Claude Code mit claude in einem neuen Terminalfenster neu. Geben Sie /status ein, um dies zu überprüfen – die Ausgabe sollte den Wechsel zu GLM 4.5 (oder seiner Variante) bestätigen und die erfolgreiche Aktivierung von GLM 4.5 mit Claude Code anzeigen.
Wenn Änderungen nicht übernommen werden, schließen Sie alle Instanzen, löschen Sie ~/.claude/settings.json zur Neuerstellung oder validieren Sie die JSON-Syntax online. Diese Konfiguration stellt sicher, dass Claude Code über den Anthropic-kompatiblen Endpunkt von Zhipu AI kommuniziert, ohne dass Code-Änderungen erforderlich sind.
Ihre GLM 4.5 Sitzung überprüfen und starten
Nachdem die Konfiguration angewendet wurde, starten Sie Claude Code neu und erteilen Sie die Dateizugriffsberechtigungen, wenn Sie dazu aufgefordert werden – dies ermöglicht dem Modell die Interaktion mit Ihrem Projektverzeichnis. Geben Sie erneut /status ein, um dies zu überprüfen: Sie sollten GLM 4.5 als aktiv aufgeführt sehen, möglicherweise mit Details zu Token-Limits oder dem Kontextfenster.
Jetzt sind Sie bereit, Aufgaben anzugehen. Prompt-Beispiele sind „Diese Python-Funktion für Effizienz refaktorisieren“ oder „Unit-Tests für meine Express-Routen generieren“ – die Stärken von GLM 4.5 im logischen Denken werden sich zeigen und oft präzisere Ausgaben liefern als Standard-Claude-Modelle. Für Vision- oder Suchfunktionen (PRO-Plan exklusiv) lassen sich zusätzliche MCP-Server mühelos integrieren, wodurch der Nutzen von GLM 4.5 mit Claude Code erweitert wird.
Testen Sie eine einfache Abfrage zur Bestätigung: „Erklären Sie den Quicksort-Algorithmus in JavaScript.“ Die Antwort sollte auf Codierungsnuancen abgestimmt sein und Ihre Einrichtung validieren.
Häufige Konfigurationsprobleme beheben
Gelegentliche Probleme können auftreten, sind aber lösbar. Wenn das Modell nicht wechselt, stellen Sie sicher, dass das Skript fehlerfrei ausgeführt wurde – führen Sie es bei Bedarf erneut aus und bestätigen Sie, dass keine Berechtigungsprobleme vorliegen (verwenden Sie sudo unter Mac/Linux oder den Admin-Modus unter Windows). Bei JSON-Fehlern in settings.json verwenden Sie einen Validator, um Kommas oder Anführungszeichen zu korrigieren.
Versionskonflikte? Führen Sie ein Upgrade mit claude update durch und überprüfen Sie die Kompatibilität (getestet bis Version 2.0.14). Falls der API-Schlüssel widerrufen wird, generieren Sie ihn unter z.ai neu und führen Sie das Skript erneut aus. Diese Schritte minimieren Ausfallzeiten und sorgen für ein reibungsloses GLM 4.5 mit Claude Code-Erlebnis.
Preisüberlegungen für den GLM 4.5 Zugang
Der Zugang zu GLM 4.5 mit Claude Code fällt unter den GLM Coding Plan von Zhipu AI, beginnend bei 3 $ pro Monat für die Basiskategorie. Dies schaltet die Kernmodellnutzung frei, wobei PRO- und höhere Pläne (9 $+/Monat) Vision MCP und Web-Suchserver für verbesserte Interaktivität hinzufügen. Pay-as-you-go-Optionen skalieren mit Token, aber der Pauschalpreis passt für die meisten Entwickler. Im Vergleich zu Mitbewerbern ist es budgetfreundlich und betont den Wert für codierungsspezifische Verbesserungen ohne versteckte Gebühren.
Fazit: Stärken Sie Ihr Coding mit GLM 4.5 und Claude Code
Die Integration von GLM 4.5 mit Claude Code stattet Sie mit einem potenten Duo für die moderne Entwicklung aus, das die Präzision von Zhipu AI mit der Benutzerfreundlichkeit von Anthropic verbindet. Von der Kontoeinrichtung bis zur Verifizierung erschließt dieser Prozess effiziente, kontextreiche Unterstützung für Ihre Projekte. Während sich KI-Tools weiterentwickeln, werden solche Konfigurationen produktive Workflows definieren – beginnen Sie noch heute mit dem Experimentieren, um den Unterschied zu sehen.
