Hoje, o desenvolvimento de software depende cada vez mais de assistentes de codificação inteligentes que podem compreender o contexto, raciocinar sobre o código e acelerar a entrega. O GLM 4.7, desenvolvido pela Z.AI, é um dos modelos de linguagem grande mais avançados otimizados para tarefas de codificação. Quando combinado com ferramentas como Claude Code e Cursor, o GLM 4.7 permite que os desenvolvedores gerem, depurem e refatorem código diretamente em fluxos de trabalho familiares.
Este guia explica como usar o GLM 4.7 com Claude Code e Cursor, cobrindo configuração, instalação e uso prático. Ele também aborda como ferramentas como o Apidog complementam este fluxo de trabalho ao testar endpoints de API.
O Que É o GLM 4.7?
O GLM 4.7 é o modelo de codificação de última geração da Z.AI projetado para:
- Geração e refatoração de código
- Depuração e raciocínio sobre lógica complexa
- Compreensão de múltiplos arquivos e nível de projeto
- Forte desempenho em linguagens de backend, frontend e scripting
Comparado às versões anteriores, o GLM 4.7 oferece maior profundidade de raciocínio e saídas mais estáveis, tornando-o adequado para ambientes de desenvolvimento profissional.
Por Que Usar o GLM 4.7 com Claude Code e Cursor?
Claude Code e Cursor fornecem interfaces amigáveis para desenvolvedores, enquanto o GLM 4.7 entrega a inteligência por trás dos bastidores.
- O Claude Code se destaca em fluxos de trabalho baseados em terminal e com consciência de repositório
- O Cursor oferece uma experiência semelhante a uma IDE com sugestões em linha e chat
- O GLM 4.7 fornece as capacidades de raciocínio e codificação
Juntos, eles permitem que você mantenha seus hábitos existentes enquanto aprimora a qualidade da assistência de IA.
Pré-requisitos: Obtendo uma Chave de API da Z.AI
Ambos Claude Code e Cursor exigem uma chave de API da Z.AI para acessar o GLM 4.7.
Passos para Obter a Chave de API
- Visite a Plataforma Aberta da Z.AI
- Cadastre-se ou faça login
- Navegue até Chaves de API
- Crie uma nova chave e copie-a de forma segura
Esta única chave de API funciona para ambas as ferramentas.
Como Usar o GLM 4.7 com Claude Code
O Claude Code é um assistente de codificação de linha de comando que usa o protocolo Anthropic. A Z.AI fornece um endpoint compatível que mapeia os modelos Claude para os modelos GLM.
Passo 1: Instalar o Claude Code
O Claude Code requer Node.js 18 ou superior.
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project
claude
No macOS ou Linux, use sudo se ocorrerem problemas de permissão. No Windows, execute o terminal como administrador.
Passo 2: Configurar a Z.AI para o GLM 4.7
A Z.AI fornece um script de configuração que define automaticamente as variáveis de ambiente necessárias.
curl -O "https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_zai_env.sh" && bash ./claude_code_zai_env.sh
Este script atualiza ~/.claude/settings.json com valores semelhantes a:
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000"
}
}
Por padrão, o Claude Code mapeia seus modelos da seguinte forma:
| Alias do Claude | Modelo GLM |
|---|---|
| Opus | GLM-4.7 |
| Sonnet | GLM-4.7 |
| Haiku | GLM-4.5-Air |
Nenhuma configuração manual é necessária para a maioria dos usuários.
Passo 3: Sobrescrita Manual Opcional do Modelo
Se você deseja controle 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 seu terminal após salvar as alterações.
Passo 4: Comece a Codificar com o GLM 4.7
cd your-project-directory
claude
Conceda acesso aos arquivos quando solicitado. Você pode verificar o modelo ativo a qualquer momento:
/status
Se as alterações de configuração não forem aplicadas, certifique-se de que você está desconectado do claude code e, em seguida, edite manualmente o settings.json.
Como Usar o GLM 4.7 com Cursor
O Cursor é um editor de código de IA baseado em desktop que suporta APIs compatíveis com OpenAI. O GLM 4.7 se integra de forma limpa como um provedor personalizado.
Passo 1: Instalar o Cursor
Baixe e instale o Cursor do site oficial. A configuração é simples e instaladores específicos para cada plataforma são fornecidos.
Passo 2: Adicionar o GLM 4.7 como um Modelo Personalizado
Dentro do Cursor:
- Abra Configurações → Modelos
- Clique em Adicionar Modelo Personalizado
3. Escolha Protocolo OpenAI
4. Insira os seguintes detalhes:
| Campo | Valor |
|---|---|
| Chave de API | Sua chave de API da Z.AI |
| URL Base | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| Nome do Modelo | GLM-4.7 (maiúsculas são obrigatórias) |
Salve a configuração.
Passo 3: Mudar para o GLM 4.7
No seletor de modelos do Cursor, escolha seu provedor GLM-4.7 recém-adicionado. Nenhuma configuração adicional é necessária.
Passo 4: Comece a Codificar
Você pode agora usar o GLM 4.7 para:
- Autocompletar código
- Refatoração em linha
- Depuração baseada em chat
- Raciocínio multi-arquivo
Tudo dentro da interface do Cursor.
Claude Code vs Cursor: Comparação Rápida
| Recurso | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| Interface | Baseada em terminal | Editor GUI |
| Melhor Para | Raciocínio em nível de repositório, scripting | Desenvolvimento estilo IDE |
| Protocolo | Compatível com Anthropic | Compatível com OpenAI |
| Suporte GLM 4.7 | Sim | Sim |
| Complexidade da Configuração | Média | Baixa |
Ambas as ferramentas entregam as capacidades do GLM 4.7; a escolha depende da preferência de fluxo de trabalho pessoal.
Usando o Apidog Junto com o GLM 4.7
À medida que o GLM 4.7 ajuda a escrever e refatorar código, o teste permanece crítico — especialmente para sistemas baseados em API. O Apidog se encaixa naturalmente neste fluxo de trabalho.
Como o Apidog Ajuda
- Validar endpoints de API gerados com assistência de IA
- Enviar requisições reais para confirmar se o comportamento corresponde às expectativas
- Definir asserções para status de resposta, esquema e dados
- Rerexecutar testes rapidamente após alterações geradas por IA
Por exemplo, depois que o GLM 4.7 gera um novo endpoint, o Apidog permite testá-lo imediatamente sem escrever scripts personalizados.
{
"assertions": [
"statusCode == 200",
"response.body.success == true"
]
}
Essa combinação garante velocidade sem sacrificar a correção.
Perguntas Frequentes
P1. O GLM 4.7 é de uso gratuito?
O GLM 4.7 requer uma chave de API da Z.AI. O uso depende da precificação ou das políticas de camada gratuita da Z.AI.
P2. Preciso de chaves de API separadas para Claude Code e Cursor?
Não. Uma única chave de API da Z.AI funciona para ambas as ferramentas.
P3. Posso alternar entre os modelos GLM?
Sim. O Claude Code permite substituições manuais, e o Cursor suporta múltiplos modelos personalizados.
P4. O GLM 4.7 substitui a revisão de código humana?
Não. Ele acelera o desenvolvimento, mas a revisão humana continua essencial para a correção e as decisões de design.
P5. O Apidog é necessário para usar o GLM 4.7?
Não, mas é altamente recomendado para validar o comportamento da API após o desenvolvimento assistido por IA.
Conclusão
O GLM 4.7, quando integrado com Claude Code e Cursor, oferece uma abordagem poderosa e flexível para o desenvolvimento assistido por IA. O Claude Code proporciona uma profunda consciência do repositório no terminal, enquanto o Cursor oferece uma experiência semelhante a uma IDE — ambos alimentados pelo mesmo modelo avançado. Quando combinados com ferramentas de teste de API como o Apidog, os desenvolvedores podem passar da geração à validação com confiança, sem sair do seu fluxo de trabalho.