GLM 4.5 ist das Flaggschiff-Großsprachmodell von Z.ai, das in den Bereichen Reasoning, Codierung und agentischen Aufgaben hervorragt. Mit fortschrittlichen Optimierungen wie der Mixture-of-Experts-Architektur und erweiterter Kontextverarbeitung setzt es neue Maßstäbe für Entwickler, die sowohl Leistung als auch Effizienz in ihren KI-Workflows benötigen.
Codex bietet hingegen eine leichtgewichtige, aber leistungsfähige Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die die Arbeit mit Großsprachmodellen schnell und flexibel macht. Anstatt an eine IDE gebunden zu sein, können Sie Prompts ausführen, Code testen und direkt von Ihrem Terminal aus eine Verbindung zu mehreren API-Anbietern herstellen.
Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie GLM 4.5 in Codex verwenden – von der Installation und Konfiguration bis zur Ausführung Ihrer ersten Codierungsaufgaben – sodass Sie die leistungsstarken Modellfunktionen schnell in einen reibungslosen Entwickler-Workflow umwandeln können.
Was ist GLM 4.5: Grundlagen und Highlights
Grundfunktionen
| Funktion | Details |
| Parameter | Insgesamt 355B, 32B aktiviert |
| Architektur | Mixture-of-Experts |
| Kontextfenster | 128K Token |
| Inferenzmodus | Think + Non-Think |
| Multimodal | Nur Text |
| Mehrsprachige Fähigkeit | Unterstützt mehrere Sprachen; stark in Englisch und Chinesisch |
GLM 4.5 Benchmark
Wichtige Highlights
Architektur & Training
- Vertiefte MoE-Struktur – Mehr Schichten mit schmalerer Breite, was die Reasoning-Tiefe verbessert und gleichzeitig die Effizienz beibehält.
- Massiver Vortrainingsdatensatz – 15 Billionen Token für breites Wissen.
- Fortschrittliche RL-Infrastruktur – Open-Source-Plattform für skalierbares Reinforcement Learning und Agententraining.
- Skill-Konsolidierung – Reinforcement Learning und überwachtes Lernen wurden zu robusten Expertenmodellen destilliert.
Agentische Fähigkeiten
- Für autonome Agenten entwickelt, mit nativer Funktionsaufruf, In-Context-Webbrowsing und mehrstufiger Aufgabenplanung.
- Kann Toolchains ohne schwere externe Orchestrierung ausführen, was es flexibler für Agent-Frameworks macht.
Codierungsstärken
- Hervorragend geeignet für durchgängige Softwareentwicklung, von Frontend bis Backend und Datenbankverarbeitung.
- Stark in Codegenerierung und Debugging sowie terminallevelle Operationen für CLI-Umgebungen.
- Zeigt solide Leistung in Algorithmenentwicklung und realen Engineering-Aufgaben, validiert anhand führender Modell-Benchmarks.
Reasoning-Leistung
- Bewältigt mathematische Reasoning-Aufgaben (AIME, MATH-Benchmarks) mit wettbewerbsfähigen Ergebnissen.
- Stark im wissenschaftlichen und logischen Problemlösen, unterstützt mehrstufige Inferenz.
- Effektiv bei Langzeit-Kontextverständnis, behält die Genauigkeit über erweiterte Eingaben hinweg bei.
Warum Sie GLM 4.5 in Codex verwenden sollten
GLM 4.5 ist allein bereits beeindruckend – aber in Kombination mit Codex erschließen Sie eine effizientere Möglichkeit, seine Stärken in die tägliche Entwicklung zu integrieren. Codex ist nicht nur eine weitere Oberfläche; es ist ein Codierungs-Agent für die Befehlszeile, der Großsprachmodelle natürlich im Terminal nutzbar macht – genau dort, wo viele Entwickler bereits den Großteil ihrer Zeit verbringen.
Codex als Begleiter für Entwickler
Im Gegensatz zu IDE-Plug-ins oder Browser-Dashboards ist Codex leichtgewichtig und terminal-nativ. Das bedeutet, dass Sie GLM 4.5 direkt aufrufen, Ausgaben testen und mehrere APIs verwalten können, ohne zwischen Tools wechseln zu müssen. Für Entwickler, die Wert auf Geschwindigkeit und Kontrolle legen, ist dieser CLI-Ansatz unschlagbar.
Wichtige Vorteile der Verwendung von GLM 4.5 in Codex
| Vorteil | Was bedeutet das für Entwickler? |
|---|---|
| Direkter Modellzugriff | Führen Sie Prompts aus und erhalten Sie sofort Ergebnisse, ohne das Terminal zu verlassen. |
| Automatisierte Workflows | Koordinieren Sie Aufgaben wie Generieren → Testen → Committen in einer einzigen Pipeline. |
| Flexible Integration | Wechseln Sie einfach zwischen Anbietern mit minimalem Setup. |
| Leichtgewichtiges Setup | Keine schweren IDE-Integrationen, nur ein einfaches CLI-Tool. |
Vorteile von GLM 4.5 gegenüber nativen Codex-Modellen
Native Codex-Modelle eignen sich hervorragend für breite Codierungsaufgaben und allgemeine Entwicklung. GLM-4.5 hingegen bietet einzigartige Vorteile, die es in bestimmten Szenarien zu einer wertvollen Ergänzung machen:
- Spezialisierte Codierungsunterstützung: GLM-4.5 ist mit hybridem Reasoning und Codierung im Hinterkopf entwickelt. Es bewältigt strukturierte Codegenerierung, iteratives Debugging und Tool-Nutzung-Workflows auf eine Weise, die für Entwickler, die Agent-Pipelines erstellen, konsistenter sein kann.
- Agentenfreundliche Fähigkeiten: Mit integrierten Modi für Funktionsaufruf, Tool-Nutzung und Aufgabenplanung unterstützt GLM-4.5 natürlicherweise agentische Workflows. Das macht es einfacher, mit autonomen Agenten zu experimentieren oder mehrstufige Reasoning-Funktionen in Produktionssysteme zu integrieren.
Zusammen bietet Codex robuste, allgemeine Codierungsleistung, während GLM-4.5 gut für spezialisiertes Reasoning und Agentenintegration in Ihrem Entwickler-Workflow geeignet ist.
Praktische Anwendungsfälle
- Prototyping: Erstellen Sie in Sekundenschnelle ein Python-Skript und führen Sie es sofort aus.
- Debugging: Testen Sie SQL-Abfragen oder Code-Snippets mit schneller Iteration.
- Unternehmens-Workflows: Arbeiten Sie in compliance-freundlichen Umgebungen, in denen Auditierbarkeit wichtig ist.
Zusammengefasst macht Codex GLM 4.5 nicht nur zu einem leistungsstarken Modell, sondern zu einem praktischen Alltagstool für Codierung, Reasoning und agentische Workflows.
So verwenden Sie GLM 4.5 in Codex: Überblick über Voraussetzungen
Um GLM 4.5 in Codex zu verwenden, benötigen Sie drei Dinge:
- Einen API-Schlüssel für GLM 4.5: Empfohlen wird die Beantragung über Novita AI, gespeichert in einer Konfigurationsdatei für nahtlose Integration.
- Die Codex-CLI: Global installiert, sodass Sie den Agenten direkt von Ihrem Terminal aus aufrufen können.
- Eine funktionierende Umgebung: Node.js 18 oder höher sowie npm zur Paketverwaltung.
Sobald diese bereit sind, haben Sie alles, was Sie benötigen, um Codex mit GLM 4.5 zu verbinden und mit dem Experimentieren zu beginnen. Das Setup ist leichtgewichtig und der gesamte Prozess dauert nur wenige Minuten.
So verwenden Sie GLM 4.5 in Codex: Schritt-für-Schritt-Anleitung
Schritt 1: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel auf Novita AI
Erstellen Sie ein Novita AI-Konto. Der erste Schritt besteht darin, einen API-Schlüssel von der Novita AI-Plattform zu generieren. Gehen Sie dann zur Schlüsselverwaltung und wählen Sie Neuen Schlüssel hinzufügen.
Dieser API-Schlüssel dient als Zugangsberechtigung. Da er nur einmal angezeigt wird, kopieren Sie ihn sofort und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Er wird für die folgenden Schritte benötigt.
Novita AI bietet erstklassige Codex-Unterstützung für eine Reihe modernster Modelle, wie zum Beispiel:
zai-org/glm-4.5deepseek/deepseek-v3.1qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instructmoonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
Schritt 2: Installieren Sie die Codex-CLI
Node.js 18+ ist erforderlich
node -v
Installation über npm (Empfohlen)
npm install -g @openai/codex
Installation über Homebrew (macOS)
brew install codex
Installation überprüfen
codex --version
Konfiguration von GLM 4.5 über die Novita AI API
Erstellen Sie eine Codex-Konfigurationsdatei und legen Sie GLM 4.5 als Standardmodell fest.
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
Grundkonfigurationsvorlage
model = "zai-org/glm-4.5"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
Schritt 3: Erste Schritte
Starten der Codex-CLI
codex
Grundlegende Nutzungsbeispiele
Codegenerierung:
> Erstellen Sie eine Python-Klasse zur Verarbeitung von REST-API-Antworten mit Fehlerbehandlung
Projektanalyse:
> Überprüfen Sie diesen Codebase und schlagen Sie Verbesserungen für die Leistung vor
Fehlerbehebung:
> Beheben Sie den Authentifizierungsfehler in der Login-Funktion
Testen:
> Generieren Sie umfassende Unit-Tests für das Benutzerdienstmodul
Arbeit mit bestehenden Projekten
Navigieren Sie vor dem Starten der Codex-CLI zu Ihrem Projektverzeichnis:
cd /path/to/your/project
codex
Die Codex-CLI versteht automatisch Ihre Projektstruktur, liest vorhandene Dateien und behält den Kontext zu Ihrem Codebase während der gesamten Sitzung bei.
Fehlerbehebung
| Fehler / Symptom | Mögliche Ursache | Behebung |
|---|---|---|
| 401 Unauthorized | Ungültiger oder abgelaufener API-Schlüssel; Tippfehler im Header | Generieren Sie den Schlüssel auf Novita AI neu, aktualisieren Sie config.toml mit dem korrekten Authorization = "Bearer …"-Header |
| 404 model_not_found | Falscher Modellname | Verwenden Sie die exakte Zeichenfolge: zai-org/glm-4.5 |
| Langsam / Timeout | Netzwerkwartezeit, Proxy oder niedriges Timeout | Wiederholen Sie einen kleinen Prompt, prüfen Sie VPN/Proxy, erhöhen Sie das Timeout-Flag |
| Modell wechselt nicht | Falscher Konfigurationspfad oder Tippfehler | Bestätigen Sie ~/.codex/config.toml (Linux/macOS) oder %USERPROFILE%\.codex\config.toml (Windows); starten Sie die Shell neu |
| CLI friert ein | Mehrzeiliger Prompt nicht abgeschlossen | Verwenden Sie Here-Doc (<< 'EOF' ... EOF) in bash/zsh; Here-String in PowerShell |
| Windows-Pfadverwirrung | Konfiguration versehentlich in System32 abgelegt | Verschieben Sie die Datei nach %USERPROFILE%\.codex\config.toml |
| Rate-Limit / Payload-Fehler | Zu viele gleichzeitige Anfragen oder große Eingabe | Fügen Sie Wiederholungen mit Backoff hinzu, kürzen Sie den Kontext, teilen Sie lange Dateien auf |
Fazit
GLM 4.5 bietet fortschrittliche Codierungs- und agentische Fähigkeiten, während Codex eine leichtgewichtige Möglichkeit bietet, diese direkt vom Terminal aus zu nutzen. Zusammen schaffen sie einen Workflow, der schnell, flexibel und sowohl für schnelles Prototyping als auch für Unternehmensumgebungen gut geeignet ist.
Für Entwickler bedeutet diese Kombination weniger Hürden: leistungsstarke Reasoning- und Codierungsfähigkeiten von GLM 4.5, kombiniert mit der Fähigkeit von Codex, Aufgaben zu orchestrieren, ohne die CLI zu verlassen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist GLM 4.5? GLM 4.5 ist das Flaggschiff-Großsprachmodell von Z.ai, optimiert für Codierung, Reasoning und agentische Aufgaben.
Kann GLM 4.5 direkt in Codex verwendet werden? Ja. Codex unterstützt die Integration von GLM 4.5 über API-Konfiguration.
Wie erhalte ich Zugriff auf GLM 4.5? Generieren Sie einen API-Schlüssel von der Novita AI-Plattform und fügen Sie ihn Ihrer Codex-Konfigurationsdatei hinzu.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Erstellen und Skalieren bereitstellt.
