Los desarrolladores buscan constantemente herramientas que mejoren la productividad sin inflar los costos. GLM-4.5 surge como un cambio de juego en este espacio, ofreciendo sólidas capacidades para tareas de codificación. Cuando lo combinas con Claude Code, obtienes acceso a asistencia de IA avanzada que rivaliza con los modelos de primer nivel. Además,
Entendiendo GLM-4.5: La Base de la Codificación Avanzada con IA
Z.ai desarrolla GLM-4.5 como un modelo de lenguaje grande insignia adaptado para aplicaciones orientadas a agentes. Los ingenieros de Z.ai emplean una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), que activa 32 mil millones de parámetros de un total de 355 mil millones durante cada pasada hacia adelante. Este diseño optimiza la eficiencia, permitiendo que el modelo maneje tareas complejas sin una sobrecarga computacional excesiva. Además, GLM-4.5 se preentrena con 15 billones de tokens, seguido de un ajuste fino en conjuntos de datos especializados para la generación de código, el razonamiento y los comportamientos de los agentes.
El modelo soporta una ventana de contexto de 128k tokens, lo que le permite procesar bases de código extensas o instrucciones de varios pasos de una sola vez. Los desarrolladores aprecian esta característica porque reduce la necesidad de prompts repetidos. Además, GLM-4.5 incorpora modos de razonamiento híbridos: Modo Pensamiento para problemas intrincados y Modo No Pensamiento para respuestas rápidas. Estos se activan a través del parámetro thinking.type en las llamadas a la API, proporcionando flexibilidad según las demandas de la tarea.
Los benchmarks subrayan la destreza de GLM-4.5. Ocupa el segundo lugar a nivel mundial en 12 suites, incluyendo MMLU Pro para razonamiento multifacético y LiveCodeBench para desafíos de codificación en tiempo real. En términos prácticos, esto significa que GLM-4.5 genera scripts de Python o funciones de JavaScript con alta precisión, superando a menudo a modelos como Claude 3.5 Sonnet en tareas de llamada a funciones. Sin embargo, su verdadera fortaleza reside en las funciones agénticas, donde invoca herramientas, navega por la web o diseña componentes de software de forma autónoma.
GLM-4.5-Air, una variante más ligera con 106 mil millones de parámetros totales y 12 mil millones activos, complementa el modelo principal para escenarios que demandan velocidad sobre potencia bruta. Ambas variantes se integran sin problemas con las herramientas de desarrollo, lo que las hace ideales para entornos de codificación. Como resultado, los equipos adoptan GLM-4.5 para optimizar los flujos de trabajo, desde la depuración de código heredado hasta la creación de prototipos de nuevas aplicaciones.
¿Qué es Claude Code y por qué integrarlo con GLM-4.5?
Claude Code funciona como un asistente de codificación basado en terminal que aprovecha la IA para automatizar tareas de desarrollo. Los usuarios lo instalan como una herramienta CLI o lo integran en IDEs como VS Code. Originalmente diseñado en torno a los modelos Claude de Anthropic, Claude Code ejecuta comandos, genera fragmentos de código y gestiona repositorios a través de entradas de lenguaje natural. Por ejemplo, podrías indicarle "refactoriza esta función para un mejor rendimiento", y responde con código optimizado.
La integración con GLM-4.5 se realiza a través del endpoint API compatible con Anthropic de Z.ai. Esta compatibilidad permite intercambiar los modelos Claude por GLM-4.5 sin alterar la funcionalidad principal de Claude Code. En consecuencia, los desarrolladores dirigen las solicitudes a los servidores de Z.ai, beneficiándose de las tasas superiores de invocación de herramientas de GLM-4.5, hasta un 90% de éxito en los benchmarks.
¿Por qué hacer este cambio? GLM-4.5 ofrece ventajas de costo y un rendimiento mejorado en la codificación agéntica. Los planes tradicionales de Claude pueden costar entre $100 y $200 mensuales para un uso intensivo, pero los Planes de Codificación GLM de Z.ai comienzan en $3 para Lite y $15 para Pro, proporcionando 3 veces el uso de los niveles comparables de Claude. Esta asequibilidad atrae a desarrolladores independientes y startups. Además, GLM-4.5 destaca en dominios como el desarrollo front-end y la corrección de errores, completando tareas en minutos que podrían llevar horas manualmente.
Beneficios de Usar GLM-4.5 con Claude Code
La combinación de GLM-4.5 y Claude Code produce ventajas tangibles. Primero, se logran ciclos de iteración más rápidos. La velocidad de generación de GLM-4.5 supera los 100 tokens por segundo, lo que permite sugerencias de código en tiempo real en Claude Code. Esta rapidez resulta crucial durante las sesiones de depuración, donde las correcciones rápidas evitan interrupciones en el flujo de trabajo.
En segundo lugar, la integración mejora la precisión. El ajuste fino por aprendizaje por refuerzo de GLM-4.5 asegura resultados confiables, reduciendo las alucinaciones en la generación de código. Por ejemplo, se adhiere a las mejores prácticas en lenguajes como Java o C++, incorporando automáticamente el manejo de errores y la optimización. Por lo tanto, los desarrolladores dedican menos tiempo a revisar el código generado por IA.
En tercer lugar, destaca la eficiencia de costos. El plan GLM Coding Pro de $15/mes desbloquea tareas intensivas con 3 veces la capacidad del plan Max de Claude. Lite a $3 se adapta a necesidades ligeras, haciendo accesible la IA avanzada. Impulsados por GLM-4.5 y GLM-4.5-Air, estos planes prometen futuras integraciones de herramientas, expandiendo aún más las capacidades.
La seguridad también mejora. La API de Z.ai soporta salidas estructuradas como JSON, asegurando respuestas predecibles en Claude Code. Además, el almacenamiento en caché de contexto minimiza los cálculos redundantes, reduciendo la latencia en sesiones largas.
Finalmente, la naturaleza de código abierto de GLM-4.5 permite la personalización. Los equipos ajustan el modelo para tareas específicas del dominio, integrándolo más profundamente en los flujos de trabajo de Claude Code. En general, esta combinación transforma la codificación de un esfuerzo solitario en un proceso aumentado por la IA.
Guía Paso a Paso: Configurando GLM-4.5 en Claude Code
Empiezas preparando tu entorno. Instala Claude Code a través de su CLI oficial o extensión. Luego, regístrate en la plataforma de Z.ai para obtener una clave API. Suscríbete a un Plan de Codificación GLM si tu uso excede los niveles gratuitos; Lite funciona para principiantes.
Configura la integración. En la configuración de Claude Code, localiza el archivo de configuración de la API (a menudo ~/.claude/config.yaml). Actualiza la URL base al endpoint de Z.ai: https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions. Inserta tu clave API en el encabezado de autorización.
Prueba la configuración. Inicia Claude Code y emite un comando simple: "Genera una función de Python para ordenar una lista". GLM-4.5 procesa esto a través de la API compatible, devolviendo el código. Verifica la corrección de la salida.
Habilita funciones avanzadas. Establece thinking.type en "enabled" para tareas complejas. Esto activa el razonamiento profundo de GLM-4.5, ideal para decisiones arquitectónicas. Usa el streaming añadiendo stream: true a las solicitudes, permitiendo la visualización progresiva del código en Claude Code.
Maneja las herramientas. GLM-4.5 soporta llamadas a funciones; define herramientas en tu prompt, y el modelo las invocará. Para la navegación web, incluye una herramienta de navegador; Claude Code las enruta sin problemas.
Soluciona problemas. Si la autenticación falla, regenera tu clave. Para límites de tasa, monitorea el uso en el panel de Z.ai. Apidog ayuda aquí simulando llamadas antes de la integración en vivo.
Probando la API de GLM-4.5 con Apidog: Asegurando la Fiabilidad
Apidog agiliza las pruebas de API, lo que lo hace esencial para la integración de GLM-4.5. Creas un nuevo proyecto en Apidog e importas la especificación OpenAPI de Z.ai. Defines endpoints como /chat/completions.
Construye solicitudes. Configura los encabezados con tu clave API y el tipo de contenido como JSON. En el cuerpo, especifica el modelo como "glm-4.5" y añade un array de mensajes para los prompts.
Ejecuta pruebas. Apidog ejecuta llamadas, mostrando las respuestas con códigos de estado. Afirma las salidas esperadas, como código estructurado en JSON.
Automatiza escenarios. Construye suites de prueba para variaciones: prueba el Modo Pensamiento frente al No Pensamiento, o diferentes temperaturas (0.6 para creatividad equilibrada).
Monitorea el rendimiento. Apidog rastrea la latencia y los errores, ayudando a optimizar los parámetros antes de la implementación de Claude Code.
Integra con CI/CD. Exporta scripts de Apidog a pipelines, asegurando la fiabilidad de GLM-4.5 después de las actualizaciones.
Uso Avanzado: Aprovechando las Funciones Agénticas de GLM-4.5 en Claude Code
GLM-4.5 destaca en tareas agénticas. Defines agentes en los prompts de Claude Code, y GLM-4.5 los orquesta. Por ejemplo, crea un agente de refactorización: "Analiza esta base de código y sugiere mejoras."
Usa la invocación de múltiples herramientas. GLM-4.5 maneja cadenas —navegar documentos, generar código, probarlo— todo dentro de una misma sesión.
Ajusta para detalles específicos. Sube conjuntos de datos a Z.ai para modelos personalizados, luego dirige Claude Code a ellos.
Escala con el almacenamiento en caché. Almacena contextos en la caché de GLM-4.5, acelerando la codificación iterativa.
Combina variantes. Cambia a GLM-4.5-Air para tareas rápidas, reservando el GLM-4.5 completo para las intensivas.
Precios y Planes: Haciendo GLM-4.5 Asequible para Usuarios de Claude Code
Z.ai adapta planes para Claude Code. Lite a $3/mes ofrece 3 veces el uso de Claude Pro para codificación casual. Pro a $15/mes triplica a Claude Max, adecuado para profesionales.
Existen niveles gratuitos para pruebas, pero los planes desbloquean un potencial ilimitado. Compara: los costos de la API estándar son de $0.2/M tokens de entrada, pero los planes se agrupan para ahorrar.
Desafíos Comunes y Soluciones
¿Picos de latencia? Optimiza los prompts. ¿Errores en las llamadas a herramientas? Refina las definiciones. Apidog los identifica tempranamente.
Conclusión
La integración de GLM-4.5 con Claude Code empodera a los desarrolladores. Sigue estos pasos, aprovecha Apidog y transforma tu práctica de codificación. La combinación ofrece eficiencia, precisión y asequibilidad; empieza hoy mismo.
