GLM 4.5 est un modèle de langage de pointe doté de capacités agentiques intégrées, ce qui signifie qu’il peut raisonner, agir et utiliser des outils dans des workflows de codage réels. Dans des benchmarks portant sur 52 tâches de programmation réelles – allant du développement frontend à la conception d’algorithmes – GLM 4.5 a obtenu des performances compétitives face à des modèles de premier plan comme Claude 4 Sonnet, Kimi K2 et Qwen3-Coder.
Grâce à une intégration transparente avec des outils comme Claude Code et Trae, GLM 4.5 devient un agent de codage très performant. Ce guide vous explique comment tester et exécuter GLM 4.5 dans Trae, l’un des IDE les plus flexibles et adaptés aux développeurs pour le codage assisté par IA.
GLM 4.5 change-t-il vraiment l’avenir des agents de code IA ?
Pour évaluer les capacités agentiques de GLM-4.5 en codage, nous avons utilisé Claude Code pour mesurer ses performances face à Claude-4-Sonnet, Kimi K2 et Qwen3-Coder sur 52 tâches de codage couvrant le développement frontend, le développement d’outils, l’analyse de données, les tests et l’implémentation d’algorithmes. Toutes les évaluations ont été réalisées dans des environnements de test isolés via une interaction humaine multi‑tour avec des critères d’évaluation standardisés afin de garantir la cohérence et la reproductibilité – Extrait de Z AI
1. Performances solides en confrontation directe
- Vs Claude 4 Sonnet : GLM-4.5 gagne dans 40,4 % des cas mais perd dans 50 %, ce qui indique des performances compétitives face à un modèle leader.
- Vs Kimi K2 : GLM-4.5 gagne dans 53,9 % des cas, montrant une nette supériorité.
- Vs Qwen3-Coder : GLM-4.5 domine avec 80,8 % de victoires – une avance décisive.
Cela suggère que GLM-4.5 surpasse ou égale les meilleurs agents de codage dans des scénarios de développement réels.
2. Meilleure efficacité d’utilisation des outils
- Taux de succès d’appel d’outils le plus élevé : 90,6 %, meilleur que Claude 4 Sonnet (89,5 %) et loin devant Qwen3-Coder (77,1 %).
- C’est crucial dans le codage agentique, où l’intégration fluide des outils détermine souvent la fiabilité.
3. Utilisation équilibrée des tokens
- Utilise plus de tokens que Claude mais bien moins que Qwen3-Coder.
- GLM-4.5 : 1,39 M tokens/interaction
- Claude : 696 K
- Qwen3-Coder : 2,07 M
Il trouve un juste milieu : assez puissant pour être efficace, mais pas trop coûteux.
Pourquoi GLM 4.5 fonctionne-t-il le mieux avec Claude Code ou Trae ?
1. Optimisé pour les interactions agentiques
GLM 4.5 est conçu pour agir comme un agent – capable de prendre des actions, d’utiliser des outils et de gérer des tâches. Claude Code et Trae sont construits pour prendre en charge ce comportement agentique en permettant une intégration transparente avec les API, les outils externes et les workflows complexes.
2. Riches chaînes d’outils et support API
Ces plateformes offrent un accès préconfiguré aux chaînes d’outils et aux API. GLM 4.5 peut invoquer directement ces outils pour automatiser des tâches comme les tests, le déploiement, la documentation et l’analyse de données – maximisant ainsi son utilité en tant qu’assistant de codage intelligent.
3. Interfaces de codage haute fidélité
Claude Code et Trae fournissent des environnements avec des fonctionnalités telles que :
- Autocomplétion contextuelle
- Vérification syntaxique et linting
- Support multilingue
Cela correspond bien aux capacités avancées de génération et de refactoring de code de GLM 4.5, améliorant à la fois la précision et la productivité du développeur.
4. Boucles de rétroaction en temps réel
GLM 4.5 bénéficie des capacités de rétroaction en temps réel offertes par ces plateformes. Que ce soit pour le débogage, l’optimisation du code ou la suggestion de changements d’architecture, le modèle peut adapter instantanément ses sorties en fonction des réponses du système.
5. Collaboration évolutive
Claude Code et Trae proposent tous deux des fonctionnalités collaboratives comme les espaces de travail partagés, l’édition en direct et l’attribution de tâches. Cela renforce le rôle de GLM 4.5 en tant qu’assistant de codage d’équipe, soutenant les ingénieurs dans des environnements individuels et collectifs.
6. Optimisation des performances sur mesure
Ces environnements sont réglés pour tirer le meilleur parti des grands modèles de langage comme GLM 4.5. Cela inclut la gestion efficace de la longueur de contexte, la mise en cache des interactions et la rationalisation de l’invocation des outils – garantissant des performances rapides et stables, même sur de grands projets.
Lequel choisir : Claude Code ou Trae ?
Qu’est-ce que Claude Code ?
Conçu comme une interface agentique en ligne de commande (CLI), Claude Code permet une orchestration transparente des outils et des workflows via son cadre compatible avec Anthropic, que GLM‑4.5 prend en charge nativement.
Qu’est-ce que Trae ?
L’intégration active du support de GLM‑4.5 par Trae reflète une demande croissante pour des modèles agentiques performants et à faible coût. Les utilisateurs peuvent brancher GLM‑4.5 sur leur stack d’automatisation sans refondre l’infrastructure existante.
- Automatisation pilotée par terminal et workflows sur l’ensemble du dépôt
- Préféré : Claude Code
Claude Code excelle dans les workflows agentiques en CLI : modifier des fichiers, exécuter des tests, appliquer des refactorisations, gérer Git (commits, PR) et déboguer de bout en bout – le tout via des commandes en langage naturel dans le terminal, avec un minimum de friction d’interface.
Tâches idéales : prototypage en CLI, correction de bugs, modifications de code intégrées à Git, flux d’intégration continue.
- Codage basé sur GUI/IDE, autocomplétion en direct et mode Builder
- Préféré : Trae
En tant qu’IDE complet basé sur VS Code, Trae propose un chat intégré à l’éditeur, une complétion de code en ligne, une génération pilotée par commentaires et un mode Builder – où l’outil décompose une commande en étapes, prévisualise les modifications proposées et les applique automatiquement.
Tâches idéales : codage dans l’éditeur, génération de tests en temps réel, refactoring, échafaudage de fonctionnalités sur plusieurs fichiers, développement itératif avec modifications prévisualisées.
- Planification conceptuelle ou prototypage structurel
- Préféré : Claude Code
De nombreux utilisateurs exploitent Claude Code pour prototyper rapidement des fonctionnalités à l’aide de prompts de haut niveau, sans rédiger de documents de conception détaillés. Il est particulièrement adapté pour explorer des alternatives d’architecture ou générer des MVP simples à partir d’un concept.
- Débogage approfondi, itération pilotée par les tests et suggestions de commit
- Préféré : Claude Code
Claude Code offre une automatisation robuste des tests, une analyse des traces de pile et une génération de commits/PR Git avec un contexte en langage naturel. De nombreux utilisateurs le préfèrent pour le triage de bugs guidé par des scénarios et l’évolution du code basée sur les tests.
- Workflows agentiques personnalisés, utilisation multi‑LLM et expérimentation développeur
- Préféré : Trae
Le mode CLI open‑source de Trae (licence MIT) prend en charge les LLM locaux, OpenAI, Claude, etc., le scripting avec bash et les chemins d’exécution enregistrés. Il obtient un score élevé sur SWE‑bench avec une résolution autonome des problèmes et une orchestration flexible des outils.
- Environnements sensibles aux coûts ou projets open‑source
- Préféré : Trae
Trae est gratuit, entièrement open‑source et n’impose aucun verrouillage fournisseur. Il est idéal pour les développeurs et les équipes recherchant un contrôle total sur le déploiement, l’utilisation des API et la structure des coûts – en particulier avec des modèles hébergés localement.
Préférez Claude Code si vous travaillez principalement dans un terminal, avez besoin d’un support intégré pour les tests et le contrôle de version, ou souhaitez un prototypage rapide via des commandes en langage naturel sur macOS/Linux.
Choisissez Trae si vous préférez une expérience de codage avec GUI, prévoyez de travailler sur Windows, avez besoin de suggestions en ligne en direct, souhaitez une flexibilité open‑source complète, ou nécessitez une intégration multi‑modèles et des workflows personnalisables.
Comment utiliser GLM 4.5 avec Claude Code et Trae ?
Novita AI est une plateforme cloud qui fournit un accès API à une large gamme de modèles d’IA open‑source, y compris les grands modèles de langage (LLM) comme LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen, et plus encore. Avec Novita AI, vous pouvez créer un compte, générer une clé API et choisir parmi des dizaines de modèles hébergés à intégrer dans vos outils.
Novita AI intègre l’API Anthropic pour utiliser GLM 4.5 dans Claude Code et Trae, surpassant de nombreux fournisseurs du secteur. Il fournit également des API avec un contexte de 131K et des coûts de $0,6/entrée et $2,2/sortie, offrant un support solide pour maximiser le potentiel de GLM 4.5 en tant qu’agent de code.
Prérequis – Obtenir une clé API Novita AI
Étape 1 : Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Commencez votre essai gratuit
Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page “Paramètres“, vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API chat completions pour les utilisateurs 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)
Guide pour Claude Code
Étape 1 : Installer Claude Code
Avant d’installer Claude Code, assurez-vous que votre système répond aux exigences minimales. Node.js 18 ou supérieur doit être installé dans votre environnement local. Vous pouvez vérifier votre version de Node.js en exécutant node --version dans votre terminal.
Pour Windows
Ouvrez l’invite de commandes et exécutez les commandes suivantes :
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
L’installation globale garantit que Claude Code est accessible depuis n’importe quel répertoire de votre système. La commande npx win-claude-code@latest télécharge et exécute la version la plus récente spécifique à Windows.
Pour Mac et Linux
Ouvrez le terminal et exécutez :
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Les utilisateurs Mac peuvent procéder directement à l’installation globale sans nécessiter de commandes supplémentaires spécifiques à la plateforme. Le processus d’installation configure automatiquement les dépendances nécessaires et les variables PATH.
Étape 2 : Configuration des variables d’environnement
Les variables d’environnement configurent Claude Code pour utiliser Kimi-K2 via les points de terminaison API de Novita AI. Ces variables indiquent à Claude Code où envoyer les requêtes et comment s’authentifier.
Pour Windows
Ouvrez l’invite de commandes et définissez les variables d’environnement suivantes :
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Clé API Novita>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Remplacez <Clé API Novita> par votre véritable clé API obtenue depuis la plateforme Novita AI. Ces variables restent actives pour la session en cours et doivent être redéfinies si vous fermez l’invite de commandes.
Pour Mac et Linux
Ouvrez le terminal et exportez les variables d’environnement suivantes :
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Clé API Novita>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
Étape 3 : Démarrer Claude Code
Une fois l’installation et la configuration terminées, vous pouvez démarrer Claude Code dans votre répertoire de projet. Naviguez jusqu’à l’emplacement souhaité à l’aide de la commande cd :
cd <votre-répertoire-projet>
claude .
Le paramètre point (.) indique à Claude Code d’opérer dans le répertoire courant. Au démarrage, l’invite Claude Code apparaît dans une session interactive.
Cela indique que l’outil est prêt à recevoir vos instructions. L’interface offre un environnement propre et intuitif pour les interactions de programmation en langage naturel.
Étape 4 : Utiliser Claude Code dans VSCode ou Cursor
Claude Code s’intègre parfaitement aux environnements de développement populaires. Il améliore votre workflow existant sans le remplacer.
Vous pouvez utiliser Claude Code directement dans le terminal de VSCode ou Cursor. Cela permet de conserver l’accès à vos outils de développement habituels tout en bénéficiant de l’assistance IA.
De plus, des plugins Claude Code sont disponibles pour VSCode et Cursor. Ces plugins offrent une intégration plus poussée avec ces éditeurs, proposant une assistance IA en ligne, des suggestions de code et des fonctionnalités de gestion de projet directement dans votre interface IDE.
Guide pour Trae
Étape 1 : Ouvrir Trae et accéder aux modèles
Lancez l’application Trae. Cliquez sur le bouton Afficher/Masquer la barre latérale AI dans le coin supérieur droit pour ouvrir la Barre latérale AI. Ensuite, allez dans Gestion AI et sélectionnez Modèles.
Étape 2 : Ajouter un modèle personnalisé et choisir Novita comme fournisseur, puis sélectionner les modèles
Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.
Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas listé, tapez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.
Étape 3 : Entrer votre clé API
Copiez la clé API Novita AI depuis votre console Novita et collez-la dans le champ Clé API dans Trae.
Obtenez votre clé API Novita AI !
Étape 4 : Enregistrer la configuration
Cliquez sur Ajouter un modèle pour enregistrer. Trae validera la clé API et la sélection du modèle en arrière-plan.
GLM 4.5 se distingue par son intelligence dans l’utilisation des outils, sa précision compétitive et son utilisation équilibrée des ressources. Trae offre l’environnement parfait pour que les développeurs explorent cette puissance en action – grâce à :
- L’édition de code en direct et le mode Builder
- Le support multi‑modèles (y compris GLM 4.5 hébergé par Novita)
- Aucun verrouillage fournisseur et une nature open‑source
Que vous construisiez des fonctionnalités, déboguiez, écriviez des tests ou expérimentiez l’automatisation IA, Trae + GLM 4.5 vous offre la flexibilité et les performances pour en faire plus, plus rapidement.
Foire aux questions
Qu’est-ce qui rend GLM 4.5 spécial pour le codage ?
GLM 4.5 prend en charge les appels d’outils, le raisonnement multi‑étapes, le débogage et la génération de PR. Il a surpassé ou égalé Claude 4, Kimi K2 et Qwen3-Coder dans un benchmark de 52 tâches de codage réelles.
Pourquoi utiliser Trae plutôt que Claude Code ?
Utilisez Trae si vous préférez une expérience GUI/IDE, l’édition de code en direct, le changement de modèle ou les outils open‑source. Choisissez Claude Code si vous aimez les workflows en terminal, l’automatisation en ligne de commande ou la gestion de tâches basée sur Git.
GLM 4.5 est‑il rapide et abordable ?
Oui. Il fonctionne plus rapidement que la plupart des grands modèles et est plus rentable :
~90,6 % de taux de succès d’appel d’outils
Utilisation équilibrée des tokens (1,39 M/interaction)
Tarification compétitive via Novita AI ( 0,6 $/entrée et 2,2 $/sortie )
Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui booste vos ambitions IA. API intégrées, serverless, GPU Instance – les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision IA.
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