Hoy en día, el desarrollo de software depende cada vez más de asistentes de codificación inteligentes que pueden comprender el contexto, razonar sobre el código y acelerar la entrega. GLM 4.7, desarrollado por Z.AI, es uno de los modelos de lenguaje grandes más avanzados y optimizados para tareas de codificación. Cuando se combina con herramientas como Claude Code y Cursor, GLM 4.7 permite a los desarrolladores generar, depurar y refactorizar código directamente dentro de sus flujos de trabajo familiares.
Esta guía explica cómo usar GLM 4.7 con Claude Code y Cursor, cubriendo la configuración, el ajuste y el uso práctico. También aborda cómo herramientas como Apidog complementan este flujo de trabajo al probar endpoints de API.
¿Qué es GLM 4.7?
GLM 4.7 es el modelo de codificación de última generación de Z.AI diseñado para:
- Generación y refactorización de código
- Depuración y razonamiento sobre lógica compleja
- Comprensión a nivel de múltiples archivos y proyectos
- Rendimiento sólido en lenguajes de backend, frontend y scripting
En comparación con versiones anteriores, GLM 4.7 ofrece una mayor profundidad de razonamiento y resultados más estables, lo que lo hace adecuado para entornos de desarrollo profesional.
¿Por qué usar GLM 4.7 con Claude Code y Cursor?
Claude Code y Cursor proporcionan interfaces amigables para el desarrollador, mientras que GLM 4.7 ofrece la inteligencia detrás de escena.
- Claude Code destaca en flujos de trabajo basados en terminal y conscientes del repositorio
- Cursor ofrece una experiencia similar a un IDE con sugerencias en línea y chat
- GLM 4.7 proporciona las capacidades de razonamiento y codificación
Juntos, le permiten mantener sus hábitos existentes mientras mejora la calidad de la asistencia de IA.
Requisitos Previos: Obtener una Clave API de Z.AI
Tanto Claude Code como Cursor requieren una clave API de Z.AI para acceder a GLM 4.7.
Pasos para Obtener la Clave API
- Visite la Plataforma Abierta de Z.AI
- Regístrese o inicie sesión
- Navegue a Claves API
- Cree una nueva clave y cópiela de forma segura
Esta única clave API funciona para ambas herramientas.
Cómo usar GLM 4.7 con Claude Code
Claude Code es un asistente de codificación de línea de comandos que utiliza el protocolo Anthropic. Z.AI proporciona un endpoint compatible que mapea los modelos Claude a los modelos GLM.
Paso 1: Instalar Claude Code
Claude Code requiere Node.js 18 o superior.
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project
claude
En macOS o Linux, use sudo si ocurren problemas de permisos. En Windows, ejecute la terminal como administrador.
Paso 2: Configurar Z.AI para GLM 4.7
Z.AI proporciona un script de configuración que establece automáticamente las variables de entorno requeridas.
curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_zai_env.sh" && bash ./claude_code_zai_env.sh
Este script actualiza ~/.claude/settings.json con valores similares a:
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000"
}
}
Por defecto, Claude Code mapea sus modelos de la siguiente manera:
| Alias de Claude | Modelo GLM |
|---|---|
| Opus | GLM-4.7 |
| Sonnet | GLM-4.7 |
| Haiku | GLM-4.5-Air |
No se requiere configuración manual para la mayoría de los usuarios.
Paso 3: Anulación Manual Opcional del Modelo
Si desea un control explícito, edite settings.json:
{
"env": {
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.7",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air"
}
}
Reinicie su terminal después de guardar los cambios.
Paso 4: Comenzar a Codificar con GLM 4.7
cd your-project-directory
claude
Otorgue acceso a archivos cuando se le solicite. Puede verificar el modelo activo en cualquier momento:
/status
Si los cambios de configuración no se aplican, asegúrese de haber cerrado sesión en Claude Code y luego edite manualmente settings.json.
Cómo usar GLM 4.7 con Cursor
Cursor es un editor de código de IA basado en escritorio que admite API compatibles con OpenAI. GLM 4.7 se integra limpiamente como un proveedor personalizado.
Paso 1: Instalar Cursor
Descargue e instale Cursor desde el sitio web oficial. La configuración es sencilla y se proporcionan instaladores específicos para cada plataforma.
Paso 2: Agregar GLM 4.7 como un Modelo Personalizado
Dentro de Cursor:
- Abra Ajustes → Modelos
- Haga clic en Añadir Modelo Personalizado
3. Elija Protocolo OpenAI
4. Ingrese los siguientes detalles:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Clave API | Su clave API de Z.AI |
| URL Base | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| Nombre del Modelo | GLM-4.7 (mayúsculas requeridas) |
Guarde la configuración.
Paso 3: Cambiar a GLM 4.7
Desde el selector de modelos de Cursor, elija su proveedor GLM-4.7 recién añadido. No se requiere configuración adicional.
Paso 4: Comenzar a Codificar
Ahora puede usar GLM 4.7 para:
- Autocompletado de código
- Refactorización en línea
- Depuración basada en chat
- Razonamiento multi-archivo
Todo dentro de la interfaz de Cursor.
Claude Code vs Cursor: Comparación Rápida
| Característica | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| Interfaz | Basado en terminal | Editor GUI |
| Ideal para | Razonamiento a nivel de repositorio, scripting | Desarrollo estilo IDE |
| Protocolo | Compatible con Anthropic | Compatible con OpenAI |
| Soporte GLM 4.7 | Sí | Sí |
| Complejidad de Configuración | Media | Baja |
Ambas herramientas ofrecen las capacidades de GLM 4.7; la elección depende de la preferencia personal del flujo de trabajo.
Uso de Apidog junto con GLM 4.7
Mientras GLM 4.7 le ayuda a escribir y refactorizar código, las pruebas siguen siendo fundamentales, especialmente para sistemas basados en API. Apidog encaja naturalmente en este flujo de trabajo.
Cómo Ayuda Apidog
- Validar endpoints de API generados con asistencia de IA
- Enviar solicitudes reales para confirmar que el comportamiento coincide con las expectativas
- Definir aserciones para el estado de la respuesta, el esquema y los datos
- Volver a ejecutar pruebas rápidamente después de cambios generados por IA
Por ejemplo, después de que GLM 4.7 genera un nuevo endpoint, Apidog le permite probarlo inmediatamente sin escribir scripts personalizados.
{
"assertions": [
"statusCode == 200",
"response.body.success == true"
]
}
Esta combinación garantiza la velocidad sin sacrificar la corrección.
Preguntas Frecuentes
P1. ¿Es GLM 4.7 de uso gratuito?
GLM 4.7 requiere una clave API de Z.AI. El uso depende de la política de precios o del nivel gratuito de Z.AI.
P2. ¿Necesito claves API separadas para Claude Code y Cursor?
No. Una única clave API de Z.AI funciona para ambas herramientas.
P3. ¿Puedo cambiar entre modelos GLM?
Sí. Claude Code permite anulaciones manuales y Cursor admite múltiples modelos personalizados.
P4. ¿GLM 4.7 reemplaza la revisión de código humana?
No. Acelera el desarrollo, pero la revisión humana sigue siendo esencial para la corrección y las decisiones de diseño.
P5. ¿Se requiere Apidog para usar GLM 4.7?
No, pero es muy recomendable para validar el comportamiento de la API después del desarrollo asistido por IA.
Conclusión
GLM 4.7, cuando se integra con Claude Code y Cursor, proporciona un enfoque potente y flexible para el desarrollo asistido por IA. Claude Code ofrece una profunda conciencia del repositorio en la terminal, mientras que Cursor ofrece una experiencia similar a un IDE, ambos impulsados por el mismo modelo avanzado. Cuando se combinan con herramientas de prueba de API como Apidog, los desarrolladores pueden pasar con confianza de la generación a la validación sin abandonar su flujo de trabajo.