GLM-4.7 ist derzeit eine der stärksten Open-Weight-Modellfamilien für Coding. Seine Ersteller beschreiben es oft als auf Augenhöhe mit der Claude-Sonnet-Reihe bei wichtigen realen Coding-Benchmarks, während es deutlich kostengünstiger und flexibler in der Bereitstellung ist.
In dieser Anleitung führen Sie GLM-4.7 in Claude Code aus, indem Sie die Anfragen von Claude Code über den Anthropic-kompatiblen Endpunkt von Novita AI leiten. Dadurch erhalten Sie einen agentischen Workflow im „Claude Code-Stil“ mit Planung, Dateibearbeitung, Ausführung von Terminalbefehlen, wobei Sie GLM-4.7 als zugrundeliegendes Modell wählen.
Einführung in Claude Code und GLM-4.7
Was ist Claude Code?
Claude Code ist eine agentische Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die natürliche Sprache in funktionierenden Code und mehrstufige Entwicklungs-Workflows umwandelt. Im Gegensatz zu traditionellen Autovervollständigungs-Plugins verhält es sich wie ein intelligenter Coding-Agent, der folgende Fähigkeiten hat:
- Codebase-Analyse: Abbildung und Erklärung gesamter Codebasen, einschließlich Architektur und Abhängigkeiten.
- Dateiverwaltung: Autonomes Erstellen, Bearbeiten und Organisieren von Projektdateien.
- Terminalausführung: Ausführen von Befehlen, Installieren von Paketen und Verwalten von Build- oder Bereitstellungsprozessen.
- Komplexe Workflows: Bearbeitung fortgeschrittener Aufgaben wie der Umwandlung von GitHub-Issues in Pull Requests.
- Kontextverständnis: Beibehaltung des Bewusstseins für Ihre Projektstruktur über alle Interaktionen hinweg.
Dieser agentische Ansatz bedeutet, dass Claude Code nicht nur auf Anfragen antwortet. Es nimmt an Ihrem Entwicklungsprozess teil, trifft Entscheidungen und ergreift Maßnahmen, um Ihr Projekt Ihren Zielen näher zu bringen.
GLM-4.7: Seine Stärken
GLM-4.7, das im Dezember 2025 von Z.ai veröffentlicht wurde, ist das Ergebnis mehrerer Iterationen, die sich auf Coding, agentisches Reasoning und Tool-Nutzung konzentriert haben. Es verwendet eine 355-Milliarden-Parameter-Mixture-of-Experts-Architektur mit spärlicher Aktivierung; dies erreicht Leistung auf Spitzenniveau und behält gleichzeitig den Durchsatz bei, der für Echtzeit-Workflows geeignet ist.
- Technische Spezifikationen:
| Merkmal | Spezifikation |
| Architektur | 355B Parameter MoE |
| Kontextfenster | 200.000 Token Eingabe |
| Ausgabekapazität | 128.000 Token |
| Äquivalente Kapazität | ~600 Seiten Dokumentation oder 150.000 Zeilen Code |
- Adaptive Reasoning-Modi:
| Modus | Beschreibung | Am besten geeignet für |
| Verschachteltes Denken | Das Modell pausiert zwischen Aktionen, um die Logik vor der Codegenerierung zu überprüfen | Reduzierung halluzinierter Funktionsaufrufe |
| Beibehaltenes Denken | Beibehaltung des Reasoning-Kontexts über Gesprächsrunden hinweg | Mehrstündige Debugging-Sitzungen ohne Kontextabbau |
| Turn-Level-Denken | Tiefes Reasoning pro Anfrage ein-/ausschalten | Schnelle Syntaxanfragen (aus) vs. komplexe Architekturentscheidungen (an) |
GLM-4.7 zeigt starke Coding- und agentische Leistung in mehreren Benchmarks wie LiveCodeBench v6 und SWE-bench Verified, übertrifft oder erreicht Claude Sonnet 4.5 in mehreren Schlüsselaufgaben fast. In reasoning-schweren Agent-Benchmarks wie GPQA-Diamond und τ²-Bench erzielt GLM-4.7 ebenfalls wettbewerbsfähige Ergebnisse, was auf solide Planungs- und Tool-Nutzungsfähigkeiten hindeutet. Insgesamt positionieren diese Ergebnisse GLM-4.7 als eine der leistungsfähigsten Open-Weight-Alternativen zu Claude für reale Coding-Workflows.
Warum Novita AI für GLM-4.7?
Wir haben die Bereitstellung von GLM-4.7 optimiert, um das reibungsloseste Coding-Erlebnis zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Höchster Durchsatz: 44,45 Token pro Sekunde – 17 % schneller als der nächste Konkurrent
- Zuverlässigkeit: 99,5 % Betriebszeit mit bf16-Präzision für hohe Ausgabequalität
- Vollständige Caching-Unterstützung: Einer der wenigen Anbieter, der sowohl Cache-Lesen ALS AUCH Cache-Schreiben unterstützt
- Großer Kontext: 204,8K Kontextfenster zur Analyse gesamter Codebasen
GLM-4.7 über Novita AI verwenden
Schritt 1: Abrufen Ihres API-Schlüssels bei Novita AI
-
Erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an Besuchen Sie
[https://novita.ai](https://novita.ai)und registrieren Sie sich oder melden Sie sich mit Ihrem bestehenden Konto an. -
Navigieren Sie zur Schlüsselverwaltung Nach der Anmeldung suchen Sie nach „API-Schlüsseln“.
-
Erstellen Sie einen neuen Schlüssel Klicken Sie auf die Schaltfläche „Neuen Schlüssel hinzufügen“.
-
Speichern Sie Ihren Schlüssel sofort Kopieren und speichern Sie den Schlüssel, sobald er generiert wurde; er wird normalerweise nur einmal angezeigt und kann später nicht wiederhergestellt werden. Bewahren Sie den Schlüssel an einem sicheren Ort wie einem Passwort-Manager oder verschlüsselten Notizen auf.
Schritt 2: Installation von Claude Code
-
Überprüfen Sie die Node.js-Version: Stellen Sie zuerst sicher, dass Node.js 18 oder höher auf Ihrem System installiert ist:
node -v # Erwartete Ausgabe: v18.x.x oder höher (z. B. v20.10.0)Wenn Node.js fehlt oder älter als v18 ist, laden Sie eine aktuelle Version von
[https://nodejs.org](https://nodejs.org)herunter und installieren Sie sie. -
Installationsbefehl: Installieren Sie Claude Code global mit npm:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code -
Installation überprüfen:
claude --version
Schritt 3: Einrichten von Umgebungsvariablen
Unter Windows
Legen Sie die Variablen für die aktuelle CMD-Sitzung fest:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Your_Novita_API_Key>
set ANTHROPIC_MODEL=zai-org/glm-4.7
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=zai-org/glm-4.7
Unter macOS und Linux
Exportieren Sie die Variablen in Ihrer Shell:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Your_Novita_API_Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.7"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.7"
Schritt 4: Starten von Claude Code
-
Navigieren Sie zu Ihrem Projektverzeichnis
cd <path_to_your_project> -
Starten Sie Claude Code
claude .Der Punkt (
.) weist Claude Code an, im aktuellen Verzeichnis zu arbeiten, dieses zu scannen und darin zu arbeiten.
Nach dem Start sehen Sie eine interaktive Claude Code-Eingabeaufforderung mit Zugriff auf Befehle wie /init, /model, /review und mehr.
Häufige Befehle auf Sitzungsebene sind:
/init– Initialisiert Claude Code im aktuellen Verzeichnis./login– Authentifiziert sich bei einem API-Anbieter, falls erforderlich./logout– Löscht gespeicherte Anmeldedaten./memory– Zeigt persistenten Speicher an oder bearbeitet ihn./model– Zeigt das aktuelle Modell an oder wechselt es./permissions– Verwaltet Datei- und Befehlsberechtigungen./review– Überprüft ausstehende Änderungen vor der Anwendung./status– Zeigt den aktuellen Sitzungsstatus an./terminal-setup– Konfiguriert die Terminal-Integration./vim– Schaltet Vim-Tastenkürzel um.
Erstellen Sie Ihr erstes Projekt
Claude Code zeichnet sich dadurch aus, dass es detaillierte Projektbeschreibungen in funktionale Anwendungen umwandelt. Nach der Eingabe Ihres Prompts drücken Sie die Eingabetaste, um die Aufgabe zu starten. Claude Code analysiert Ihre Anforderungen, erstellt die erforderlichen Dateien, implementiert die Funktionalität und liefert eine vollständige Projektstruktur mit Dokumentation.
Claude Code in VSCode oder Cursor verwenden
Claude Code integriert sich nahtlos in beliebte Entwicklungsumgebungen. Es verbessert Ihren bestehenden Workflow, anstatt ihn zu ersetzen.
Sie können Claude Code direkt im Terminal von VSCode oder Cursor verwenden. Dadurch behalten Sie den Zugriff auf Ihre vertrauten Entwicklungstools und nutzen gleichzeitig KI-Unterstützung.
Zusätzlich sind Claude Code-Plugins für sowohl VSCode als auch Cursor verfügbar. Diese Plugins bieten eine tiefere Integration in diese Editoren und stellen inline KI-Unterstützung, Codevorschläge und Projektmanagementfunktionen direkt in Ihrer IDE-Oberfläche bereit.
Hilfe- und Dokumentationsressourcen
- Novita AI-Ressourcen:
| Ressource | Link | Beschreibung |
| API-Dokumentation | novita.ai/docs | Vollständige API-Referenz, Parameter und Beispiele |
| Modellkatalog | novita.ai/models | Alle verfügbaren Modelle einschließlich GLM-4.7 |
| Preisrechner | novita.ai/pricing | Schätzen Sie die Kosten für Ihre Nutzung |
- Anthropic/Claude Code-Ressourcen:
| Ressource | Link | Beschreibung |
| Claude Code-Dokumentation | docs.anthropic.com/claude-code | Offizielle Nutzungsanleitung und Tutorials |
| GitHub-Repository | github.com/anthropics/claude-code | Quellcode, Issues und Diskussionen |
GLM-4.7-Ressourcen:
| Ressource | Link | Beschreibung |
| Z.AI Offizielle Seite | https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7 | Modelldokumentation und Forschungspapiere |
| Model Card | https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7 | Technische Spezifikationen und Benchmarks |
Schnellreferenzkarte
| Kategorie | Element/Befehl | Wert/Beschreibung |
Umgebungseinrichtung |
ANTHROPIC_BASE_URL | https://api.novita.ai/v3/openai |
| ANTHROPIC_API_KEY | your-novita-api-key | |
| ANTHROPIC_MODEL | zai-org/glm-4.7 | |
Schnellstart |
Installieren | npm install -g @anthropic-ai/claude-code |
| Navigieren | cd your-project | |
| Ausführen | claude . | |
Nützliche Befehle |
/help | Alle Befehle anzeigen |
| /doctor | Probleme diagnostizieren | |
| /cost | Token-Nutzung prüfen | |
| /clear | Konversation zurücksetzen | |
Support |
Novita AI-Dokumentation | novita.ai/docs |
| Claude Code-Dokumentation | docs.anthropic.com/claude-code |
Fazit
In dieser Anleitung haben Sie erfahren, wie Sie:
- Die fortschrittliche Architektur und Reasoning-Fähigkeiten von GLM-4.7 verstehen
- Ein Novita AI-Konto einrichten und API-Schlüssel generieren
- Claude Code für die Integration benutzerdefinierter Modelle installieren und konfigurieren
- Umgebungsvariablen auf verschiedenen Betriebssystemen konfigurieren
- Reale Projekte mit natürlichen Sprachbefehlen erstellen
- Claude Code in VS Code und Cursor für nahtlose Workflows integrieren
- Auf Hilfe- und Dokumentationsressourcen für weiterführendes Lernen zugreifen
Beginnen Sie noch heute mit der Erkundung von GLM 4.7, indem Sie sich bei Novita AI anmelden, Ihren API-Schlüssel abrufen und dieser Anleitung folgen, um Ihren Entwicklungs-Workflow mit herausragender Coding-Unterstützung zu verbessern.
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.
Häufig gestellte Fragen
Ist GLM-4.7 kostenlos?
Auf Novita AI wird GLM-4.7 pro Token abgerechnet: 0,6 $/M Token (Eingabe), 0,11 $/M Token (Cache-Lesen) und 2,2 $/M Token (Ausgabe).
Auf Z.ai ist der Zugriff üblicherweise in einem kostenpflichtigen Coding-Plan enthalten (ab 3 $/Monat).
Einige Plattformen bieten möglicherweise begrenzte Testversionen/Kontingente an, aber GLM-4.7 selbst ist nicht universell „kostenlos“.
Ist GLM-4.7 wirklich gut?
Für Coding- und agentische Workflows wird es von seinem Herausgeber als Top-Open-Modell positioniert. Z.ai meldet starke Ergebnisse in Coding- und Agent-Benchmarks (z. B. LiveCodeBench v6, SWE-bench Verified, BrowseComp, τ²-Bench) und positioniert es als wettbewerbsfähig mit Claude Sonnet 4.5 in mehreren Messungen.
Hat GLM-4.7 Vision-Funktionen?
GLM-4.7 ist rein textbasiert. Wenn Sie Vision-Funktionen benötigen, verwenden Sie stattdessen eine GLM-V-Variante (z. B. GLM-4.6V oder GLM-4.5V, die je nach Anbieter Bildeingaben unterstützen).
