開発者は、コストを膨らませることなく生産性を向上させるツールを常に求めています。GLM-4.5は、この分野における画期的な存在として登場し、コーディングタスクに堅牢な機能を提供します。これをClaude Codeと組み合わせることで、トップティアのモデルに匹敵する高度なAIアシスタンスにアクセスできます。M
GLM-4.5の理解：高度なAIコーディングの基盤
Z.aiは、エージェント指向アプリケーション向けに調整されたフラッグシップ大規模言語モデルとしてGLM-4.5を開発しています。Z.aiのエンジニアは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、各順方向パスで合計3550億パラメータのうち320億パラメータをアクティブ化します。この設計は効率を最適化し、モデルが過剰な計算オーバーヘッドなしに複雑なタスクを処理できるようにします。さらに、GLM-4.5は15兆トークンで事前学習され、その後、コード生成、推論、エージェントの動作に特化したデータセットでファインチューニングされます。
このモデルは128kトークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、広範なコードベースや多段階の指示を一度に処理できます。開発者は、繰り返しプロンプトを出す必要が減るため、この機能を高く評価しています。さらに、GLM-4.5はハイブリッド推論モードを組み込んでいます。複雑な問題には思考モード（Thinking Mode）、迅速な応答には非思考モード（Non-Thinking Mode）を使用します。これらはAPI呼び出しの`thinking.type`パラメータを介してアクティブ化され、タスクの要求に基づいて柔軟性を提供します。
ベンチマークはGLM-4.5の優れた能力を裏付けています。多面的な推論のためのMMLU Proやリアルタイムコーディング課題のためのLiveCodeBenchを含む12のスイートで、世界で2位にランクされています。実用的な観点から見ると、これはGLM-4.5が高い精度でPythonスクリプトやJavaScript関数を生成し、関数呼び出しタスクにおいてClaude 3.5 Sonnetのようなモデルをしばしば上回ることを意味します。しかし、その真の強みは、ツールを呼び出し、ウェブを閲覧し、ソフトウェアコンポーネントを自律的に設計するエージェント機能にあります。
GLM-4.5-Airは、合計1060億パラメータ、アクティブな120億パラメータを持つ軽量版で、生のパワーよりも速度が求められるシナリオでメインモデルを補完します。両方のバリアントは開発ツールとシームレスに統合され、コーディング環境に最適です。その結果、チームはレガシーコードのデバッグから新しいアプリケーションのプロトタイプ作成まで、ワークフローを効率化するためにGLM-4.5を採用しています。
Claude Codeとは何か、なぜGLM-4.5と統合するのか？
Claude Codeは、AIを活用して開発タスクを自動化するターミナルベースのコーディングアシスタントです。ユーザーはこれをCLIツールとしてインストールするか、VS CodeのようなIDEに統合できます。元々AnthropicのClaudeモデルを中心に設計されたClaude Codeは、自然言語入力によってコマンドを実行し、コードスニペットを生成し、リポジトリを管理します。例えば、「この関数をより良いパフォーマンスのためにリファクタリングして」と指示すると、最適化されたコードで応答します。
GLM-4.5との統合は、Z.aiのAnthropic互換APIエンドポイントを介して行われます。この互換性により、Claude Codeのコア機能を変更することなく、ClaudeモデルをGLM-4.5に置き換えることができます。その結果、開発者はZ.aiのサーバーにリクエストをルーティングし、ベンチマークで最大90%の成功率を誇るGLM-4.5の優れたツール呼び出し率の恩恵を受けることができます。
なぜこの切り替えを行うのでしょうか？GLM-4.5は、エージェントコーディングにおいてコスト面での優位性とパフォーマンスの向上を提供します。従来のClaudeプランは、ヘビーユースの場合、月額100〜200ドルかかることがありますが、Z.aiのGLMコーディングプランはLiteで3ドル、Proで15ドルから始まり、同等のClaudeティアの3倍の使用量を提供します。この手頃な価格は、インディー開発者やスタートアップを魅了します。さらに、GLM-4.5はフロントエンド開発やバグ修正などの分野で優れており、手動では何時間もかかるタスクを数分で完了させます。
GLM-4.5とClaude Codeを使用する利点
GLM-4.5とClaude Codeを組み合わせることで、具体的な利点が得られます。まず、より速いイテレーションサイクルを実現できます。GLM-4.5の生成速度は1秒あたり100トークンを超え、Claude Codeでリアルタイムのコード提案を可能にします。この迅速性は、迅速な修正がワークフローの中断を防ぐデバッグセッション中に非常に重要であることが証明されています。
次に、統合により精度が向上します。GLM-4.5の強化学習ファインチューニングは、信頼性の高い出力を保証し、コード生成におけるハルシネーションを低減します。例えば、JavaやC++のような言語のベストプラクティスに準拠し、エラー処理と最適化を自動的に組み込みます。したがって、開発者はAI生成コードの修正に費やす時間が少なくなります。
第三に、コスト効率が際立っています。月額15ドルのGLM Coding Proプランは、ClaudeのMaxプランの3倍の容量で集中的なタスクを可能にします。3ドルのLiteは軽量なニーズに適しており、高度なAIを手頃な価格で利用できます。GLM-4.5とGLM-4.5-Airを搭載したこれらのプランは、今後のツール統合を約束し、機能をさらに拡張します。
セキュリティも向上します。Z.aiのAPIはJSONのような構造化出力をサポートしており、Claude Codeで予測可能な応答を保証します。さらに、コンテキストキャッシュは冗長な計算を最小限に抑え、長時間のセッションでの遅延を低減します。
最後に、GLM-4.5のオープンソースの性質により、カスタマイズが可能です。チームは、ドメイン固有のタスクに合わせてモデルをファインチューニングし、Claude Codeのワークフローに深く統合できます。全体として、この組み合わせは、コーディングを単独の作業からAI拡張プロセスへと変革します。
ステップバイステップガイド：Claude CodeでGLM-4.5をセットアップする
まず環境を準備します。Claude Codeを公式CLIまたは拡張機能経由でインストールします。次に、Z.aiのプラットフォームでサインアップしてAPIキーを取得します。無料ティアを超える使用量の場合は、GLMコーディングプランに加入します。Liteは初心者向けです。
統合を設定します。Claude Codeの設定で、API設定ファイル（通常は~/.claude/config.yaml）を見つけます。ベースURLをZ.aiのエンドポイントに更新します: https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions。認証ヘッダーにAPIキーを挿入します。
セットアップをテストします。Claude Codeを起動し、「リストをソートするPython関数を生成して」という簡単なコマンドを発行します。GLM-4.5は互換性のあるAPIを介してこれを処理し、コードを返します。出力の正確性を確認します。
高度な機能を有効にします。複雑なタスクの場合、`thinking.type`を「enabled」に設定します。これにより、GLM-4.5の深い推論がアクティブになり、アーキテクチャの決定に最適です。リクエストに`stream: true`を追加してストリーミングを使用すると、Claude Codeでコードが段階的に表示されます。
ツールを扱います。GLM-4.5は関数呼び出しをサポートしています。プロンプトでツールを定義すると、モデルがそれらを呼び出します。ウェブブラウジングの場合、ブラウザツールを含めます。Claude Codeはこれらをシームレスにルーティングします。
問題のトラブルシューティング。認証に失敗した場合は、キーを再生成します。レート制限については、Z.aiのダッシュボードで使用状況を監視します。Apidogは、ライブ統合の前に呼び出しをシミュレートすることで、ここで役立ちます。
ApidogでGLM-4.5 APIをテストする：信頼性の確保
ApidogはAPIテストを効率化し、GLM-4.5統合に不可欠です。Apidogで新しいプロジェクトを作成し、Z.aiのOpenAPI仕様をインポートします。/chat/completionsのようなエンドポイントを定義します。
リクエストを構築します。APIキーとコンテンツタイプをJSONとしてヘッダーを設定します。本文で、モデルを「glm-4.5」と指定し、プロンプト用のメッセージ配列を追加します。
テストを実行します。Apidogは呼び出しを実行し、ステータスコードとともに応答を表示します。JSON構造のコードなど、期待される出力をアサートします。
シナリオを自動化します。バリエーションのテストスイートを構築します。思考モードと非思考モード、または異なる温度（バランスの取れた創造性のために0.6）をテストします。
パフォーマンスを監視します。Apidogは遅延とエラーを追跡し、Claude Code展開前にパラメータを最適化するのに役立ちます。
CI/CDと統合します。Apidogスクリプトをパイプラインにエクスポートし、更新後のGLM-4.5の信頼性を確保します。
高度な使用法：Claude CodeでGLM-4.5のエージェント機能を活用する
GLM-4.5はエージェントタスクで際立っています。Claude Codeのプロンプトでエージェントを定義すると、GLM-4.5がそれらをオーケストレーションします。例えば、リファクタリングエージェントを作成します：「このコードベースを分析し、改善点を提案してください。」
マルチツール呼び出しを使用します。GLM-4.5は、ドキュメントの閲覧、コードの生成、テストといった一連の処理をすべて1つのセッション内で処理します。
詳細に合わせてファインチューニングします。カスタムモデル用にZ.aiにデータセットをアップロードし、Claude Codeをそれらにルーティングします。
キャッシングでスケーリングします。GLM-4.5のキャッシュにコンテキストを保存することで、反復的なコーディングを高速化します。
バリアントを組み合わせます。迅速なタスクにはGLM-4.5-Airに切り替え、集中的なタスクには完全なGLM-4.5を予約します。
価格とプラン：Claude CodeユーザーにとってGLM-4.5を手頃な価格にする
Z.aiはClaude Code向けにプランを調整しています。月額3ドルのLiteは、カジュアルなコーディングにClaude Proの3倍の使用量を提供します。月額15ドルのProは、プロフェッショナルに適したClaude Maxの3倍を提供します。
テスト用の無料ティアも存在しますが、プランは無限の可能性を解き放ちます。比較：標準APIは入力トークンあたり0.2ドル/Mかかりますが、プランはバンドルされており節約になります。
一般的な課題と解決策
遅延の急増？プロンプトを最適化します。ツール呼び出しのエラー？定義を洗練します。Apidogはこれらを早期に特定します。
結論
GLM-4.5とClaude Codeの統合は、開発者に力を与えます。これらの手順に従い、Apidogを活用し、コーディングの実践を変革してください。この組み合わせは、効率性、正確性、手頃な価格を提供します。今すぐ始めましょう。
