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、この分野で画期的な存在として登場し、コーディングタスク向けの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。
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特化した主力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、各順方向パス中に合計3550億のパラメータのうち320億のパラメータをアクティブにする、Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しています。この設計により効率が最適化され、モデルは過度な計算オーバーヘッドなしに複雑なタスクを処理できます。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、エージェントの振る舞いのための専門的なデータセットでファインチューニングされています。
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、繰り返しのプロンプトの必要性を減らす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）」です。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、リアルタイムのコーディング課題のためのLiveCodeBenchを含む12のスイートで、世界第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PythonスクリプトやJavaScript関数を高精度で生成し、関数呼び出しタスクにおいては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1060億のパラメータと120億のアクティブパラメータを持つ軽量バリアントで、生のパワーよりも速度が求められるシナリオにおいてメインモデルを補完します。どちらのバリアントも開発ツールとシームレスに統合されており、コーディング環境に最適です。その結果、チームはGLM-4.5を採用して、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として機能します。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。元々はAnthropicのClaudeモデルを中心に設計されており、Claude Codeは自然言語入力を通じ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、開発者はリクエストをZ.aiのサーバーにルーティングし、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、ヘビーユーザーの場合月額100ドルから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が3ドル、Proが15ドルから始まり、同等のClaudeティアの3倍の利用量を提供します。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惹きつけます。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、手作業で数時間かかる可能性のあるタスクを数分で完了させます。
GLM-4.5をClaude Codeと併用するメリット
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でのリアルタイムコード提案を可能にします。この速度は、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。
第二に、統合により精度が向上します。GLM-4.5の強化学習による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を短縮できます。
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を手軽に利用できるようにします。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のような構造化された出力をサポートしており、Claude Codeでの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ングは冗長な計算を最小限に抑え、長時間のセッションでのレイテンシを低減します。
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が強化する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。利用量が無料枠を超える場合は、GLMコーディングプランに加入してください。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（https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions）に更新します。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、簡単なコマンド「リストをソートするPython関数を生成して」を実行します。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てください。
高度な機能を有効にします。複雑なタスクには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。
ツールを処理します。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ると、Claude Codeが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、キーを再生成してください。レート制限については、Z.aiのダッシュボードで利用状況を監視してください。Apidogは、ライブ統合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の統合に不可欠です。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Content-TypeをJSONとしてヘッダーを設定します。ボディでは、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、ステータスコード付きで応答を表示します。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（思考モードと非思考モードのテスト、または異なる温度（バランスの取れた創造性の場合は0.6））のテストスイートを構築します。
パフォーマンスを監視します。Apidogはレイテンシとエラーを追跡し、Claude Codeのデプロイ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、「このコードベースを分析し、改善点を提案してください」というリファクタリングエージェントを作成できます。
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。
特定の目的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、その後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。コンテキストをGLM-4.5のキャッシュに保存し、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フルバージョンのGLM-4.5を予約します。
料金とプラン：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倍の利用量を提供します。月額15ドルのProは、Claude Maxの3倍の利用量を提供し、プロフェッショナルに適しています。
テスト用の無料枠は存在しますが、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。
よくある課題と解決策
レイテンシの急増？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をClaude Codeと統合することで、開発者は力を得ます。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。今日から始めましょう。
