GLM 4.5 es un modelo de lenguaje de última generación diseñado con capacidades de agente integradas, lo que significa que puede razonar, tomar acciones y usar herramientas en flujos de trabajo de codificación reales. En evaluaciones comparativas de 52 tareas de programación del mundo real, que abarcan desde desarrollo frontend hasta diseño de algoritmos, GLM 4.5 compitió de manera competitiva con modelos de primer nivel como Claude 4 Sonnet, Kimi K2 y Qwen3-Coder.
Con la integración perfecta en herramientas como Claude Code y Trae, GLM 4.5 se convierte en un agente de código altamente capaz. Esta guía te mostrará cómo probar y ejecutar GLM 4.5 en Trae, uno de los IDE más flexibles y amigables para desarrolladores en codificación asistida por IA.
¿Realmente cambia GLM 4.5 el futuro de los agentes de código con IA?
Para evaluar las capacidades de agente de codificación de GLM-4.5, utilizamos Claude Code para medir su rendimiento frente a Claude-4-Sonnet, Kimi K2 y Qwen3-Coder en 52 tareas de codificación que abarcan desarrollo frontend, desarrollo de herramientas, análisis de datos, pruebas e implementación de algoritmos. Todas las evaluaciones se realizaron en entornos de prueba aislados mediante interacción humana de múltiples rondas con criterios de evaluación estandarizados para garantizar consistencia y reproducibilidad — De Z AI
1. Rendimiento sólido cara a cara
- Vs Claude 4 Sonnet: GLM-4.5 ganó el 40.4% de las veces, pero perdió el 50%, lo que indica un rendimiento competitivo con un modelo líder.
- Vs Kimi K2: GLM-4.5 ganó el 53.9%, mostrando una clara superioridad.
- Vs Qwen3-Coder: GLM-4.5 dominó con un 80.8% de victorias: una ventaja decisiva.
Esto sugiere que GLM-4.5 supera o iguala a los agentes de codificación de primer nivel en escenarios de desarrollo reales.
2. Mejor eficiencia en el uso de herramientas
- Mayor tasa de éxito en llamadas a herramientas: 90.6%, mejor que Claude 4 Sonnet (89.5%) y muy por encima de Qwen3-Coder (77.1%).
- Esto es crucial en la codificación de agentes, donde la integración perfecta de herramientas a menudo determina la fiabilidad.
3. Uso equilibrado de tokens
- Usa más tokens que Claude, pero muchos menos que Qwen3-Coder.
- GLM-4.5: 1.39M tokens/interacción
- Claude: 696K
- Qwen3-Coder: 2.07M
Encuentra un punto medio: lo suficientemente potente para ser efectivo, pero no excesivamente costoso.
¿Por qué GLM 4.5 funciona mejor con Claude Code o Trae?
1. Optimizado para interacciones de agente
GLM 4.5 está diseñado para operar como un agente, capaz de tomar acciones, usar herramientas y gestionar tareas. Claude Code y Trae están construidos para admitir dicho comportamiento de agente, permitiendo una integración perfecta con APIs, herramientas externas y flujos de trabajo complejos.
2. Cadenas de herramientas y soporte API enriquecidos
Estas plataformas ofrecen acceso preconfigurado a cadenas de herramientas y APIs. GLM 4.5 puede invocar estas herramientas directamente para automatizar tareas como pruebas, implementación, documentación y análisis de datos, maximizando su utilidad como asistente de codificación inteligente.
3. Interfaces de codificación de alta fidelidad
Claude Code y Trae proporcionan entornos con características como:
- Autocompletado consciente del contexto
- Verificación de sintaxis y linting
- Soporte multilingüe
Esto se alinea bien con las capacidades avanzadas de generación y refactorización de código de GLM 4.5, mejorando tanto la precisión como la productividad del desarrollador.
4. Bucles de retroalimentación en tiempo real
GLM 4.5 se beneficia de las capacidades de retroalimentación en tiempo real que ofrecen estas plataformas. Ya sea depurando, optimizando código o sugiriendo cambios de arquitectura, el modelo puede adaptar sus salidas instantáneamente según las respuestas del sistema.
5. Colaboración escalable
Tanto Claude Code como Trae ofrecen funciones colaborativas como espacios de trabajo compartidos, edición en vivo y asignación de tareas. Esto mejora el papel de GLM 4.5 como asistente de codificación en equipo, apoyando a ingenieros tanto en entornos individuales como grupales.
6. Optimización de rendimiento diseñada a propósito
Estos entornos están ajustados para aprovechar al máximo modelos de lenguaje grandes como GLM 4.5. Esto incluye gestionar eficientemente la longitud del contexto, almacenar en caché las interacciones y optimizar la invocación de herramientas, asegurando un rendimiento rápido y estable incluso con proyectos grandes.
¿Cuál deberías elegir: Claude Code o Trae?
¿Qué es Claude Code?
Diseñado como una interfaz de agente CLI, Claude Code permite una orquestación perfecta de herramientas y flujos de trabajo a través de su framework compatible con Anthropic, que GLM‑4.5 soporta de forma nativa.
¿Qué es Trae?
La integración activa de GLM‑4.5 en Trae refleja la creciente demanda de modelos de agente de bajo costo y alto rendimiento. Los usuarios pueden conectar GLM‑4.5 a su stack de automatización sin necesidad de reestructurar la infraestructura existente.
- Automatización desde terminal y flujos de trabajo en todo el repositorio
- Preferido: Claude Code
Claude Code sobresale en flujos de trabajo de agente basados en CLI: editar archivos, ejecutar pruebas, aplicar refactorizaciones, gestionar Git (commits, PRs) y depuración de extremo a extremo, todo mediante comandos en lenguaje natural en la terminal con mínima fricción de interfaz.
Tareas ideales: prototipado basado en CLI, corrección de errores, modificaciones de código integradas con Git, flujos de integración continua.
- Codificación basada en GUI/IDE, autocompletado en vivo y modo Builder
- Preferido: Trae
Como un IDE completo basado en VS Code, Trae ofrece chat integrado en el editor, completado de código en línea, generación mediante comentarios y un modo Builder, donde la herramienta desglosa un comando en pasos, previsualiza los cambios propuestos y los aplica automáticamente.
Tareas ideales: codificación basada en editor, generación de pruebas en tiempo real, refactorización, creación de funcionalidades en múltiples archivos, desarrollo iterativo con cambios previsualizados.
- Planificación conceptual o prototipado estructural
- Preferido: Claude Code
Muchos usuarios aprovechan Claude Code para prototipar rápidamente funcionalidades usando indicaciones de alto nivel, sin redactar documentos de diseño detallados. Es particularmente adecuado para explorar alternativas de arquitectura o generar MVPs simples a partir de un concepto.
- Depuración profunda, iteración guiada por pruebas y sugerencias de commits
- Preferido: Claude Code
Claude Code ofrece automatización de pruebas robusta, análisis de trazas de pila y generación de commits/PRs de Git con contexto en lenguaje natural. Muchos usuarios lo prefieren para el triaje de errores basado en escenarios y la evolución del código guiada por pruebas.
- Flujos de trabajo de agente personalizados, uso de múltiples LLM y experimentación para desarrolladores
- Preferido: Trae
El modo CLI de código abierto de Trae (licencia MIT) soporta LLM locales, OpenAI, Claude, etc., scripts con bash y rutas de ejecución registradas. Obtiene una alta puntuación en SWE-bench con resolución autónoma de problemas y orquestación flexible de herramientas.
- Entornos sensibles al costo o proyectos de código abierto
- Preferido: Trae
Trae es gratuito, completamente de código abierto y no impone dependencia de un proveedor. Es ideal para desarrolladores y equipos que buscan control total sobre la implementación, el uso de API y la estructura de costos, especialmente con modelos alojados localmente.
Prefiere Claude Code si trabajas principalmente en una terminal, necesitas soporte integrado de pruebas y control de versiones, o requieres prototipado rápido mediante comandos en lenguaje natural en macOS/Linux.
Elige Trae si prefieres una experiencia de codificación con GUI, planeas trabajar en Windows, necesitas sugerencias en línea en vivo, deseas flexibilidad total de código abierto, o requieres integración de múltiples modelos y flujos de trabajo personalizables.
Cómo usar GLM 4.5 con Claude Code y Trae
Novita AI es una plataforma en la nube que proporciona acceso API a una amplia gama de modelos de IA de código abierto, incluidos modelos de lenguaje grandes (LLM) como LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen y más. Con Novita AI, puedes registrarte, generar una clave API y elegir entre docenas de modelos alojados para integrarlos en tus herramientas.
Novita AI integra la API de Anthropic para usar GLM 4.5 en Claude Code y Trae, superando a muchos proveedores de la industria. También proporciona APIs con contexto de 131K y costos de $0.6/entrada y $2.2/salida, brindando un sólido soporte para maximizar el potencial de agente de código de GLM 4.5.
Prerrequisitos: Obtén tu clave API de Novita AI
Paso 1: Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón de la Biblioteca de Modelos.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega entre las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de chat completions para usuarios de Python.
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 = ""Be a helpful assistant""
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": "Hi there!",
}
],
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)
Guía para Claude Code
Paso 1: Instalación de Claude Code
Antes de instalar Claude Code, asegúrate de que tu sistema cumple con los requisitos mínimos. Debes tener Node.js 18 o superior instalado en tu entorno local. Puedes verificar tu versión de Node.js ejecutando node --version en tu terminal.
Para Windows
Abre el Símbolo del sistema y ejecuta los siguientes comandos:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
La instalación global asegura que Claude Code sea accesible desde cualquier directorio de tu sistema. El comando npx win-claude-code@latest descarga y ejecuta la versión más reciente específica para Windows.
Para Mac y Linux
Abre la Terminal y ejecuta:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Los usuarios de Mac pueden continuar directamente con la instalación global sin necesidad de comandos adicionales específicos de la plataforma. El proceso de instalación configura automáticamente las dependencias necesarias y las variables PATH.
Paso 2: Configuración de variables de entorno
Las variables de entorno configuran Claude Code para usar Kimi-K2 a través de los endpoints API de Novita AI. Estas variables le indican a Claude Code dónde enviar las solicitudes y cómo autenticarse.
Para Windows
Abre el Símbolo del sistema y establece las siguientes variables de entorno:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Clave API de Novita>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Reemplaza <Clave API de Novita> con tu clave API real obtenida de la plataforma Novita AI. Estas variables permanecen activas durante la sesión actual y deben restablecerse si cierras el Símbolo del sistema.
Para Mac y Linux
Abre la Terminal y exporta las siguientes variables de entorno:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Clave API de Novita>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Paso 3: Iniciar Claude Code
Una vez completada la instalación y configuración, ya puedes iniciar Claude Code en el directorio de tu proyecto. Navega a la ubicación deseada usando el comando cd:
cd <tu-directorio-del-proyecto>
claude .
El parámetro punto (.) le indica a Claude Code que opere en el directorio actual. Al iniciar, verás el indicador de Claude Code en una sesión interactiva.
Esto indica que la herramienta está lista para recibir tus instrucciones. La interfaz proporciona un entorno limpio e intuitivo para interacciones de programación en lenguaje natural.
Paso 4: Usar Claude Code en VSCode o Cursor
Claude Code se integra perfectamente con entornos de desarrollo populares. Mejora tu flujo de trabajo existente en lugar de reemplazarlo.
Puedes usar Claude Code directamente en la terminal de VSCode o Cursor. Esto mantiene el acceso a tus herramientas de desarrollo familiares mientras aprovechas la asistencia de IA.
Además, hay complementos de Claude Code disponibles tanto para VSCode como para Cursor. Estos complementos proporcionan una integración más profunda con estos editores, ofreciendo asistencia de IA en línea, sugerencias de código y funciones de gestión de proyectos directamente dentro de la interfaz de tu IDE.
Guía para Trae
Paso 1: Abre Trae y accede a los Modelos
Inicia la aplicación Trae. Haz clic en el botón “Toggle AI Side Bar” en la esquina superior derecha para abrir la Barra lateral de IA. Luego, ve a Gestión de IA y selecciona Modelos.
Paso 2: Añade un modelo personalizado y elige Novita como proveedor y selecciona modelos
Haz clic en el botón Add Model para crear una entrada de modelo personalizado. En el diálogo de añadir modelo, selecciona Provider = Novita del menú desplegable.
En el menú desplegable de Modelo, elige el modelo deseado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 o MiniMax-M1-80k). Si el modelo exacto no aparece en la lista, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste de la biblioteca de Novita. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que deseas usar.
Paso 3: Ingresa tu clave API
Copia la clave API de Novita AI desde tu consola de Novita y pégala en el campo de clave API en Trae.
¡Obtén tu clave API de Novita AI!
Paso 4: Guarda la configuración
Haz clic en “Add Model” para guardar. Trae validará la clave API y la selección del modelo en segundo plano.
GLM 4.5 destaca por su inteligencia en el uso de herramientas, precisión competitiva y uso equilibrado de recursos. Trae ofrece el entorno perfecto para que los desarrolladores exploren este poder en acción, gracias a:
- Edición de código en vivo y modo Builder
- Soporte para múltiples modelos (incluyendo GLM 4.5 alojado en Novita)
- Sin dependencia de proveedor y naturaleza de código abierto
Ya sea que estés creando funcionalidades, depurando, escribiendo pruebas o experimentando con automatización de IA, Trae + GLM 4.5 te brinda la flexibilidad y el rendimiento para hacer más, más rápido.
Preguntas frecuentes
¿Qué hace especial a GLM 4.5 para la codificación?
GLM 4.5 soporta llamadas a herramientas, razonamiento de múltiples pasos, depuración y generación de PRs. Superó o igualó a Claude 4, Kimi K2 y Qwen3-Coder en una evaluación comparativa de 52 tareas de codificación reales.
¿Por qué usar Trae en lugar de Claude Code?
Usa Trae si prefieres una experiencia GUI/IDE, edición de código en vivo, cambio de modelos o herramientas de código abierto. Elige Claude Code si te gustan los flujos de trabajo en terminal, automatización de línea de comandos o manejo de tareas basadas en Git.
¿GLM 4.5 es rápido y asequible?
Sí. Funciona más rápido que la mayoría de los modelos grandes y es más rentable:
~90.6% de tasa de éxito en llamadas a herramientas
Uso equilibrado de tokens (1.39M/interacción)
Precios competitivos a través de Novita AI ($0.6/entrada y $2.2/salida)
Novita AI es la plataforma en la nube integral que impulsa tus ambiciones de IA. APIs integradas, sin servidor, instancia de GPU: las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, comienza gratis y haz realidad tu visión de IA.
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