Desenvolvedores buscam constantemente ferramentas que aprimorem a produtividade sem inflacionar os custos. O GLM-4.5 surge como um divisor de águas nesse espaço, oferecendo capacidades robustas para tarefas de codificação. Ao combiná-lo com o Claude Code, você obtém acesso a uma assistência avançada de IA que rivaliza com os modelos de ponta. M
Entendendo o GLM-4.5: A Base da Codificação Avançada com IA
A Z.ai desenvolve o GLM-4.5 como um modelo de linguagem grande carro-chefe, adaptado para aplicações orientadas a agentes. Os engenheiros da Z.ai empregam uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), que ativa 32 bilhões de parâmetros de um total de 355 bilhões durante cada passagem direta. Este design otimiza a eficiência, permitindo que o modelo lide com tarefas complexas sem sobrecarga computacional excessiva. Além disso, o GLM-4.5 passa por um pré-treinamento em 15 trilhões de tokens, seguido por um ajuste fino em conjuntos de dados especializados para geração de código, raciocínio e comportamentos de agente.
O modelo suporta uma janela de contexto de 128k tokens, permitindo processar extensas bases de código ou instruções multi-etapas de uma só vez. Desenvolvedores apreciam este recurso porque reduz a necessidade de prompts repetidos. Além disso, o GLM-4.5 incorpora modos de raciocínio híbridos: Modo de Pensamento para problemas intrincados e Modo Sem Pensamento para respostas rápidas. Você os ativa através do parâmetro thinking.type em chamadas de API, fornecendo flexibilidade com base nas demandas da tarefa.
Os benchmarks ressaltam a destreza do GLM-4.5. Ele ocupa o segundo lugar globalmente em 12 suítes, incluindo MMLU Pro para raciocínio multifacetado e LiveCodeBench para desafios de codificação em tempo real. Em termos práticos, isso significa que o GLM-4.5 gera scripts Python ou funções JavaScript com alta precisão, frequentemente superando modelos como o Claude 3.5 Sonnet em tarefas de chamada de função. No entanto, sua verdadeira força reside nas funções de agente, onde ele invoca ferramentas, navega na web ou projeta componentes de software autonomamente.
O GLM-4.5-Air, uma variante mais leve com 106 bilhões de parâmetros totais e 12 bilhões ativos, complementa o modelo principal para cenários que exigem velocidade em vez de poder bruto. Ambas as variantes se integram perfeitamente com ferramentas de desenvolvimento, tornando-as ideais para ambientes de codificação. Como resultado, as equipes adotam o GLM-4.5 para otimizar fluxos de trabalho, desde a depuração de código legado até a prototipagem de novas aplicações.
O que é Claude Code e Por Que Integrá-lo com GLM-4.5?
Claude Code serve como um assistente de codificação baseado em terminal que utiliza IA para automatizar tarefas de desenvolvimento. Usuários o instalam como uma ferramenta CLI ou o integram em IDEs como o VS Code. Originalmente projetado em torno dos modelos Claude da Anthropic, o Claude Code executa comandos, gera trechos de código e gerencia repositórios através de entradas em linguagem natural. Por exemplo, você pode instruí-lo a "refatorar esta função para melhor desempenho", e ele responde com código otimizado.
A integração com o GLM-4.5 ocorre através do endpoint de API compatível com Anthropic da Z.ai. Esta compatibilidade permite que você troque os modelos Claude pelo GLM-4.5 sem alterar a funcionalidade central do Claude Code. Consequentemente, desenvolvedores roteiam as requisições para os servidores da Z.ai, beneficiando-se das taxas superiores de invocação de ferramentas do GLM-4.5 — até 90% de sucesso em benchmarks.
Por que fazer essa troca? O GLM-4.5 oferece vantagens de custo e desempenho aprimorado na codificação agêntica. Planos tradicionais do Claude podem custar $100-$200 mensais para uso intenso, mas os Planos de Codificação GLM da Z.ai começam em $3 para o Lite e $15 para o Pro, fornecendo 3x o uso de níveis comparáveis do Claude. Esta acessibilidade atrai desenvolvedores independentes e startups. Além disso, o GLM-4.5 se destaca em domínios como desenvolvimento front-end e correção de bugs, completando tarefas em minutos que poderiam levar horas manualmente.
Benefícios de Usar GLM-4.5 com Claude Code
A combinação de GLM-4.5 e Claude Code oferece vantagens tangíveis. Primeiro, você alcança ciclos de iteração mais rápidos. A velocidade de geração do GLM-4.5 excede 100 tokens por segundo, permitindo sugestões de código em tempo real no Claude Code. Essa rapidez se mostra crucial durante sessões de depuração, onde correções rápidas evitam interrupções no fluxo de trabalho.
Segundo, a integração aumenta a precisão. O ajuste fino por aprendizado por reforço do GLM-4.5 garante saídas confiáveis, reduzindo alucinações na geração de código. Por exemplo, ele adere às melhores práticas em linguagens como Java ou C++, incorporando tratamento de erros e otimização automaticamente. Portanto, desenvolvedores gastam menos tempo revisando código gerado por IA.
Terceiro, a eficiência de custos se destaca. O plano GLM Coding Pro, a $15/mês, desbloqueia tarefas intensivas com 3x a capacidade do plano Max do Claude. O Lite, a $3, atende a necessidades leves, tornando a IA avançada acessível. Alimentados por GLM-4.5 e GLM-4.5-Air, esses planos prometem futuras integrações de ferramentas, expandindo ainda mais as capacidades.
A segurança também melhora. A API da Z.ai suporta saídas estruturadas como JSON, garantindo respostas previsíveis no Claude Code. Além disso, o cache de contexto minimiza computações redundantes, diminuindo a latência em sessões longas.
Finalmente, a natureza de código aberto do GLM-4.5 permite a personalização. Equipes ajustam o modelo para tarefas específicas do domínio, integrando-o mais profundamente nos fluxos de trabalho do Claude Code. No geral, essa combinação transforma a codificação de um esforço solitário em um processo aumentado por IA.
Guia Passo a Passo: Configurando o GLM-4.5 no Claude Code
Você começa preparando seu ambiente. Instale o Claude Code via sua CLI oficial ou extensão. Em seguida, registre-se na plataforma da Z.ai para obter uma chave de API. Assine um Plano de Codificação GLM se seu uso exceder os níveis gratuitos — o Lite funciona para iniciantes.
Configure a integração. Nas configurações do Claude Code, localize o arquivo de configuração da API (geralmente ~/.claude/config.yaml). Atualize a URL base para o endpoint da Z.ai: https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions. Insira sua chave de API no cabeçalho de autorização.
Teste a configuração. Inicie o Claude Code e emita um comando simples: "Gerar uma função Python para ordenar uma lista." O GLM-4.5 processa isso através da API compatível, retornando o código. Verifique a correção da saída.
Habilite recursos avançados. Defina thinking.type como "enabled" para tarefas complexas. Isso ativa o raciocínio profundo do GLM-4.5, ideal para decisões arquitetônicas. Use streaming adicionando stream: true às requisições, permitindo a exibição progressiva do código no Claude Code.
Gerencie ferramentas. O GLM-4.5 suporta chamadas de função — defina ferramentas em seu prompt, e o modelo as invoca. Para navegação na web, inclua uma ferramenta de navegador; o Claude Code as roteia sem problemas.
Solucione problemas. Se a autenticação falhar, regenere sua chave. Para limites de taxa, monitore o uso no painel da Z.ai. O Apidog ajuda aqui simulando chamadas antes da integração ao vivo.
Testando a API GLM-4.5 com Apidog: Garantindo Confiabilidade
O Apidog simplifica o teste de API, tornando-o essencial para a integração do GLM-4.5. Você cria um novo projeto no Apidog e importa a especificação OpenAPI da Z.ai. Defina endpoints como /chat/completions.
Construa requisições. Defina os cabeçalhos com sua chave de API e o tipo de conteúdo como JSON. No corpo, especifique o modelo como "glm-4.5" e adicione o array de mensagens para prompts.
Execute testes. O Apidog executa chamadas, exibindo respostas com códigos de status. Afirme as saídas esperadas, como código estruturado em JSON.
Automatize cenários. Crie suítes de teste para variações — teste o Modo de Pensamento versus o Modo Sem Pensamento, ou diferentes temperaturas (0.6 para criatividade equilibrada).
Monitore o desempenho. O Apidog rastreia a latência e os erros, ajudando a otimizar os parâmetros antes da implantação do Claude Code.
Integre com CI/CD. Exporte scripts do Apidog para pipelines, garantindo a confiabilidade do GLM-4.5 após as atualizações.
Uso Avançado: Aproveitando os Recursos Agênticos do GLM-4.5 no Claude Code
O GLM-4.5 se destaca em tarefas agênticas. Você define agentes nos prompts do Claude Code, e o GLM-4.5 os orquestra. Por exemplo, crie um agente de refatoração: "Analise esta base de código e sugira melhorias."
Use invocação de múltiplas ferramentas. O GLM-4.5 lida com cadeias — navegar em documentos, gerar código, testá-lo — tudo dentro de uma única sessão.
Ajuste fino para especificidades. Carregue conjuntos de dados para a Z.ai para modelos personalizados, e então direcione o Claude Code para eles.
Escale com cache. Armazene contextos no cache do GLM-4.5, acelerando a codificação iterativa.
Combine variantes. Mude para o GLM-4.5-Air para tarefas rápidas, reservando o GLM-4.5 completo para as intensivas.
Preços e Planos: Tornando o GLM-4.5 Acessível para Usuários do Claude Code
A Z.ai adapta planos para o Claude Code. O Lite, a $3/mês, oferece 3x o uso do Claude Pro para codificação casual. O Pro, a $15/mês, triplica o Claude Max, adequado para profissionais.
Existem níveis gratuitos para teste, mas os planos desbloqueiam um potencial ilimitado. Compare: A API padrão custa $0.2/M tokens de entrada, mas os planos oferecem pacotes para economia.
Desafios Comuns e Soluções
Picos de latência? Otimize os prompts. Erros em chamadas de ferramentas? Refine as definições. O Apidog identifica isso precocemente.
Conclusão
Integrar o GLM-4.5 com o Claude Code capacita os desenvolvedores. Siga estes passos, utilize o Apidog e transforme sua prática de codificação. A combinação oferece eficiência, precisão e acessibilidade — comece hoje mesmo.
