GLM 4.5 ist ein hochmodernes großes Sprachmodell, das mit integrierten Agentenfähigkeiten ausgestattet ist – es kann logisch denken, Aktionen ausführen und Werkzeuge in echten Coding-Workflows einsetzen. In Benchmarks mit 52 realen Programmieraufgaben – von der Frontend-Entwicklung bis zum Algorithmendesign – erzielte GLM 4.5 konkurrierende Ergebnisse mit führenden Modellen wie Claude 4 Sonnet, Kimi K2 und Qwen3-Coder.
Dank der nahtlosen Integration in Tools wie Claude Code und Trae wird GLM 4.5 zu einem leistungsfähigen Code-Agenten. Diese Anleitung führt Sie durch die Schritte, um GLM 4.5 in Trae zu testen und zu nutzen – einer der flexibelsten und entwicklerfreundlichsten IDEs für KI-gestütztes Programmieren.
Wird GLM 4.5 die Zukunft der KI-Code-Agenten wirklich verändern?
Um die Agentenfähigkeiten von GLM-4.5 im Coding zu bewerten, haben wir Claude Code verwendet, um die Leistung mit Claude-4-Sonnet, Kimi K2 und Qwen3-Coder bei 52 Coding-Aufgaben zu vergleichen – darunter Frontend-Entwicklung, Tool-Entwicklung, Datenanalyse, Tests und Algorithmenimplementierung. Alle Bewertungen wurden in isolierten Testumgebungen durch mehrstufige menschliche Interaktion mit standardisierten Bewertungskriterien durchgeführt, um Konsistenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten – Quelle: Z AI
1. Starke direkte Leistungsvergleiche
- Gegen Claude 4 Sonnet: GLM-4.5 gewann in 40,4 % der Fälle, verlor aber in 50 % – das zeigt eine konkurrierende Leistung mit einem führenden Modell.
- Gegen Kimi K2: GLM-4.5 gewann in 53,9 % der Fälle – eine klare Überlegenheit.
- Gegen Qwen3-Coder: GLM-4.5 dominierte mit 80,8 % Siegen – ein entscheidender Vorsprung.
Dies deutet darauf hin, dass GLM-4.5 führende Coding-Agenten in realen Entwicklungsszenarien übertrifft oder zumindest mit ihnen mithalten kann.
2. Höchste Effizienz bei der Werkzeugnutzung
- Höchste Erfolgsrate bei Werkzeugaufrufen: 90,6 %, besser als Claude 4 Sonnet (89,5 %) und weit vor Qwen3-Coder (77,1 %).
- Dies ist entscheidend für agentisches Coding, wo eine nahtlose Tool-Integration oft über die Zuverlässigkeit entscheidet.
3. Ausgewogene Token-Nutzung
- Verbraucht mehr Token als Claude, aber deutlich weniger als Qwen3-Coder.
- GLM-4.5: 1,39 Mio. Token/Interaktion
- Claude: 696 K
- Qwen3-Coder: 2,07 Mio.
Es stellt einen guten Mittelweg dar: leistungsstark genug, um effektiv zu sein, aber nicht übermäßig teuer.
Warum arbeitet GLM 4.5 am besten mit Claude Code oder Trae?
1. Optimiert für agentische Interaktionen
GLM 4.5 ist darauf ausgelegt, als Agent zu agieren – Aktionen auszuführen, Werkzeuge zu nutzen und Aufgaben zu verwalten. Claude Code und Trae unterstützen dieses agentische Verhalten durch nahtlose Integration mit APIs, externen Tools und komplexen Workflows.
2. Umfangreiche Toolchains und API-Unterstützung
Diese Plattformen bieten vorkonfigurierten Zugriff auf Toolchains und APIs. GLM 4.5 kann diese Tools direkt aufrufen, um Aufgaben wie Tests, Bereitstellung, Dokumentation und Datenanalyse zu automatisieren – und maximiert so seinen Nutzen als intelligenter Codierungsassistent.
3. Hochwertige Coding-Oberflächen
Claude Code und Trae bieten Umgebungen mit Funktionen wie:
- Kontextbezogener Autovervollständigung
- Syntaxprüfung und Linting
- Mehrsprachiger Unterstützung
Dies harmoniert gut mit GLM 4.5s fortgeschrittenen Code-Generierungs- und Refactoring-Fähigkeiten und verbessert sowohl die Genauigkeit als auch die Produktivität der Entwickler.
4. Echtzeit-Feedback-Schleifen
GLM 4.5 profitiert von den Echtzeit-Feedback-Funktionen dieser Plattformen. Ob beim Debugging, der Code-Optimierung oder dem Vorschlagen von Architekturänderungen – das Modell kann seine Ausgaben sofort basierend auf Systemantworten anpassen.
5. Skalierbare Zusammenarbeit
Sowohl Claude Code als auch Trae bieten kollaborative Funktionen wie gemeinsame Arbeitsbereiche, Live-Bearbeitung und Aufgabenverteilung. Dies stärkt GLM 4.5s Rolle als teamorientierter Codierungsassistent, der Ingenieure sowohl im Einzel- als auch im Teamumfeld unterstützt.
6. Zweckgerichtete Leistungsoptimierung
Diese Umgebungen sind darauf abgestimmt, das Beste aus großen Sprachmodellen wie GLM 4.5 herauszuholen. Dazu gehören die effiziente Verwaltung der Kontextlänge, das Zwischenspeichern von Interaktionen und das optimierte Auslösen von Werkzeugen – für schnelle, stabile Leistung selbst bei großen Projekten.
Welches sollten Sie wählen: Claude Code oder Trae?
Was ist Claude Code?
Als CLI-Agenten-Schnittstelle konzipiert, ermöglicht Claude Code die nahtlose Orchestrierung von Tools und Workflows über sein Anthropic-kompatibles Framework, das GLM‑4.5 von Haus aus unterstützt.
Was ist Trae?
Die aktive Integration der GLM‑4.5-Unterstützung in Trae spiegelt die wachsende Nachfrage nach kostengünstigen, leistungsstarken Agentenmodellen wider. Benutzer können GLM‑4.5 in ihren Automatisierungs-Stack einbinden, ohne die bestehende Infrastruktur umbauen zu müssen.
- Terminalgesteuerte Automatisierung & Ganz-Repository-Workflows
- Bevorzugt: Claude Code
Claude Code glänzt bei CLI-basierten, agentischen Workflows: Dateien bearbeiten, Tests ausführen, Refactorings anwenden, Git verwalten (Commits, PRs) und End-to-End-Debugging – alles über natürliche Sprachbefehle im Terminal mit minimaler UI-Reibung.
Ideale Aufgaben: CLI-basiertes Prototyping, Bugfixing, Git-integrierte Code-Änderungen, Continuous-Integration-Workflows.
- GUI/IDE-basiertes Programmieren, Live-Autovervollständigung & Builder-Modus
- Bevorzugt: Trae
Als vollwertige IDE auf VS Code-Basis bietet Trae Editor-basierten Chat, Inline-Code-Vervollständigung, kommentargestützte Generierung und einen Builder-Modus – in dem das Tool einen Befehl in Schritte zerlegt, vorgeschlagene Änderungen in der Vorschau zeigt und automatisch anwendet.
Ideale Aufgaben: Editor-basiertes Programmieren, Testgenerierung in Echtzeit, Refactoring, Feature-Gerüstbau über mehrere Dateien hinweg, iterative Entwicklung mit Vorschau der Änderungen.
- Konzeptuelle Planung oder strukturelles Prototyping
- Bevorzugt: Claude Code
Viele Nutzer setzen Claude Code ein, um mit Hilfe von High-Level-Prompts schnell Prototypen für Funktionen zu erstellen, ohne detaillierte Design-Dokumente zu schreiben. Es eignet sich besonders für die Erkundung von Architekturalternativen oder die Generierung einfacher MVP-Ansätze aus Konzepten.
- Tiefgehendes Debugging, testgetriebene Iteration & Commit-Vorschläge
- Bevorzugt: Claude Code
Claude Code bietet robuste Testautomatisierung, Stack-Trace-Analyse und Git-Commit/PR-Generierung mit natürlichem Sprachkontext. Viele Nutzer bevorzugen es für szenariogetriebenes Bug-Triage und testbasierte Code-Weiterentwicklung.
- Benutzerdefinierte Agent-Workflows, Multi-LLM-Einsatz & Experimentieren
- Bevorzugt: Trae
Der Open-Source-CLI-Modus von Trae (MIT-Lizenz) unterstützt lokale LLMs, OpenAI, Claude usw., Scripting mit Bash und aufgezeichnete Ausführungspfade. Es schneidet im SWE-bench mit autonomer Problemlösung und flexibler Tool-Orchestrierung sehr gut ab.
- Kostenbewusste oder Open-Source-Projektumgebungen
- Bevorzugt: Trae
Trae ist kostenlos, vollständig quelloffen und ohne Vendor-Lock-in. Es ist ideal für Entwickler und Teams, die die volle Kontrolle über Bereitstellung, API-Nutzung und Kostenstruktur wünschen – insbesondere mit lokal gehosteten Modellen.
Bevorzugen Sie Claude Code, wenn Sie hauptsächlich im Terminal arbeiten, eine integrierte Test- und Versionsverwaltung benötigen oder schnelles Prototyping über sprachgesteuerte Befehle auf macOS/Linux wünschen.
Wählen Sie Trae, wenn Sie eine GUI-Codierungserfahrung bevorzugen, auf Windows arbeiten möchten, Live-Inline-Vorschläge benötigen, volle Open-Source-Flexibilität wollen oder eine Multi-Modell-Integration und anpassbare Workflows benötigen.
Wie verwende ich GLM 4.5 mit Claude Code und Trae?
Novita AI ist eine Cloud-Plattform, die API-Zugriff auf eine breite Palette von Open-Source-KI-Modellen bietet, darunter Large Language Models (LLMs) wie LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen und mehr. Mit Novita AI können Sie ein Konto erstellen, einen API-Schlüssel generieren und aus Dutzenden von gehosteten Modellen wählen, die Sie in Ihre Tools integrieren möchten.
Novita AI integriert die Anthropic-API zur Nutzung von GLM 4.5 in Claude Code und Trae und übertrifft damit viele Branchenanbieter. Es bietet außerdem APIs mit 131K Kontext und Kosten von 0,60 $/Eingabe und 2,20 $/Ausgabe – eine starke Unterstützung, um das volle Potenzial von GLM 4.5 als Code-Agent auszuschöpfen.
Voraussetzungen – Novita-API-Schlüssel abrufen
Schritt 1: Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell aus
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: API-Schlüssel abrufen
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf und kopieren Sie den API-Schlüssel, wie im Bild dargestellt.
Schritt 5: API installieren
Installieren Sie die API mit dem Paketmanager Ihrer Programmiersprache.
Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Sei ein hilfreicher Assistent""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hallo!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Claude Code-Anleitung
Schritt 1: Claude Code installieren
Stellen Sie vor der Installation von Claude Code sicher, dass Ihr System die Mindestanforderungen erfüllt. Node.js 18 oder höher muss in Ihrer lokalen Umgebung installiert sein. Überprüfen Sie Ihre Node.js-Version mit node --version im Terminal.
Für Windows
Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und führen Sie die folgenden Befehle aus:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
Die globale Installation stellt sicher, dass Claude Code von jedem Verzeichnis aus zugänglich ist. Der Befehl npx win-claude-code@latest lädt die neueste Windows-spezifische Version herunter und führt sie aus.
Für Mac und Linux
Öffnen Sie das Terminal und führen Sie aus:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac-Benutzer können direkt mit der globalen Installation fortfahren, ohne weitere plattformspezifische Befehle. Der Installationsprozess konfiguriert automatisch die erforderlichen Abhängigkeiten und PATH-Variablen.
Schritt 2: Umgebungsvariablen einrichten
Umgebungsvariablen konfigurieren Claude Code für die Verwendung von Kimi-K2 über die API-Endpunkte von Novita AI. Diese Variablen teilen Claude Code mit, wohin Anfragen gesendet werden und wie die Authentifizierung erfolgt.
Für Windows
Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und setzen Sie die folgenden Umgebungsvariablen:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Ersetzen Sie <Novita API Key> durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel von der Novita AI Plattform. Diese Variablen bleiben für die aktuelle Sitzung aktiv und müssen nach dem Schließen der Eingabeaufforderung erneut gesetzt werden.
Für Mac und Linux
Öffnen Sie das Terminal und exportieren Sie die folgenden Umgebungsvariablen:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Schritt 3: Claude Code starten
Nach abgeschlossener Installation und Konfiguration können Sie Claude Code in Ihrem Projektverzeichnis starten. Navigieren Sie mit dem Befehl cd zu Ihrem gewünschten Projektverzeichnis:
cd <your-project-directory>
claude .
Der Punkt (.) weist Claude Code an, im aktuellen Verzeichnis zu arbeiten. Nach dem Start sehen Sie die Claude Code-Eingabeaufforderung in einer interaktiven Sitzung.
Dies zeigt an, dass das Tool bereit ist, Ihre Anweisungen entgegenzunehmen. Die Oberfläche bietet eine saubere, intuitive Umgebung für natürliche Sprachinteraktionen zur Programmierung.
Schritt 4: Claude Code in VSCode oder Cursor verwenden
Claude Code lässt sich nahtlos in gängige Entwicklungsumgebungen integrieren. Es erweitert Ihren bestehenden Workflow, anstatt ihn zu ersetzen.
Sie können Claude Code direkt im Terminal von VSCode oder Cursor nutzen. So bleibt der Zugriff auf Ihre vertrauten Entwicklungswerkzeuge erhalten, während Sie gleichzeitig KI-Assistenz nutzen.
Zusätzlich sind Claude Code-Plugins für VSCode und Cursor verfügbar. Diese Plugins bieten eine tiefere Integration in diese Editoren und ermöglichen Inline-KI-Assistenz, Code-Vorschläge und Projektverwaltungsfunktionen direkt in Ihrer IDE-Oberfläche.
Trae-Anleitung
Schritt 1: Trae öffnen und auf Modelle zugreifen
Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie oben rechts auf die Umschalttaste für die KI-Seitenleiste, um die KI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zu KI-Verwaltung und wählen Sie Modelle.
Schritt 2: Ein benutzerdefiniertes Modell hinzufügen und Novita als Anbieter auswählen
Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell hinzufügen, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialog „Modell hinzufügen“ unter Anbieter die Option Novita aus dem Dropdown-Menü.
Wählen Sie im Dropdown-Menü Modell das gewünschte Modell aus (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 oder MiniMax-M1-80k). Falls das genaue Modell nicht aufgeführt ist, geben Sie einfach die Modell-ID ein, die Sie in der Novita-Bibliothek notiert haben. Achten Sie darauf, die richtige Variante des gewünschten Modells auszuwählen.
Schritt 3: API-Schlüssel eingeben
Kopieren Sie den Novita AI API-Schlüssel aus Ihrer Novita-Konsole und fügen Sie ihn in das Feld „API-Key“ in Trae ein.
Novita AI API-Schlüssel abrufen!
Schritt 4: Konfiguration speichern
Klicken Sie auf „Modell hinzufügen“, um zu speichern. Trae validiert im Hintergrund den API-Schlüssel und die Modellauswahl.
GLM 4.5 zeichnet sich durch seine werkzeugnutzende Intelligenz, konkurrierende Genauigkeit und ausgewogene Ressourcennutzung aus. Trae bietet die ideale Umgebung für Entwickler, um diese Leistungsfähigkeit in Aktion zu erleben – dank:
- Live-Code-Bearbeitung und Builder-Modus
- Multi-Modell-Unterstützung (einschließlich Novita-gehostetem GLM 4.5)
- Kein Vendor-Lock-in und Open-Source-Charakter
Egal, ob Sie Funktionen entwickeln, debuggen, Tests schreiben oder mit KI-Automatisierung experimentieren – Trae + GLM 4.5 bietet Ihnen die Flexibilität und Leistung, um mehr zu erreichen, und zwar schneller.
Häufig gestellte Fragen
Was macht GLM 4.5 besonders fürs Programmieren?
GLM 4.5 unterstützt Tool-Aufrufe, mehrschrittiges Denken, Debugging und PR-Generierung. In einem Benchmark mit 52 realen Codierungsaufgaben übertraf oder erreichte es das Niveau von Claude 4, Kimi K2 und Qwen3-Coder.
Warum Trae anstelle von Claude Code verwenden?
Verwenden Sie Trae, wenn Sie eine GUI/IDE-Erfahrung, Live-Code-Bearbeitung, Modellwechsel oder Open-Source-Tools bevorzugen. Wählen Sie Claude Code, wenn Sie Terminal-Workflows, Befehlszeilenautomatisierung oder Git-basierte Aufgabenverwaltung mögen.
Ist GLM 4.5 schnell und günstig?
Ja. Es läuft schneller als die meisten großen Modelle und ist kosteneffizienter:
~90,6 % Erfolgsrate bei Tool-Aufrufen
Ausgewogener Token-Verbrauch (1,39 Mio./Interaktion)
Wettbewerbsfähige Preise über Novita AI ( 0,60 $/Eingabe und 2,20 $/Ausgabe )
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanzen – die kosteneffizienten Tools, die Sie brauchen. Verzichten Sie auf Infrastruktur, starten Sie kostenlos und machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität.
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