GLM-4.6はGLM-4.5から大きく飛躍しました——より大きなコンテキスト、よりスマートな推論、より高速な効率。しかし、多くのユーザーは依然として「実際にどうやってアクセスして使うの？」と疑問に思っています。
このガイドでは、GLM-4.6のフルパワーを引き出す最も簡単で効率的な方法を紹介します。
GLM-4.6 vs GLM-4.5：新機能
GLM 4.5より高いコンテキストウィンドウ
GLM-4.6（推論）はGLM-4.5からの大きな進歩を示しています。コンテキストウィンドウが128Kトークンから200Kトークンに拡張され、より複雑でマルチステップのタスクに対応します。
| 指標 | GLM-4.6（推論） | GLM-4.5（推論） |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 200kトークン（≈ A4用紙300ページ、12pt Arial） | 128kトークン（≈ A4用紙192ページ、12pt Arial） |
| リリース日 | 2025年9月 | 2025年7月 |
| パラメータ | 合計357B、推論時に32Bアクティブ | 合計355B、推論時に32Bアクティブ |
GLM 4.5より高いトークン使用効率
GLM-4.6はコンテキストウィンドウを200Kトークンに大幅に拡大しながらも、同時に効率を向上させています——平均でGLM-4.5より30%以上少ないトークンを使用し、同等モデルの中で最も低い消費率を達成しています。これは、長い入力がもはや高い計算コストを伴わないことを意味します。
Z.AIより
GLM 4.5より強力なコード、推論、エージェント能力
また、Claude CodeやRoo Codeのような実環境でのコード能力が強化され、組み込みのツール使用による推論の明確な向上も見られます。このモデルはより有能なエージェントを実現し、よりスムーズで人間らしい文章を生成します——論理的に賢く、表現もより自然です。
Z.AIより
GLM-4.6でできること
1. AI支援コーディング
HTML、CSS、JavaScript（フレームワークなし）を使用してシングルページのTODOリストWebアプリを生成してください。タスクの追加、タスクの完了マーク、タスクの削除をサポートし、タスクをブラウザのlocalStorageに永続化する必要があります。また、コード内にコメントを提供し、実行方法を説明する短いREADMEも含めてください。
2. インテリジェントエージェント
あなたは推論中にウェブ検索ができるエージェントです。2025年の最新AIベンチマークを検索し、GPT-4、GLM-4.6、Claudeを比較し、出典付きのサマリーテーブルを生成してください。
3. コンテンツ作成 / ロールプレイ
あなたは19世紀の探検家で日記を書いています。鮮やかな感覚言語と歴史的な口調で、未知のジャングルを旅する様子を説明してください。
4. オフィス自動化（PPT / レポート / レイアウト）
スタートアップピッチ用の1スライドのPowerPointアウトラインを作成してください。各スライドにタイトル、3つの箇条書き、ビジュアルやチャートの提案を含めてください。
GLM 4.6にアクセスする方法
GLM 4.6は、さまざまなユーザーニーズと技術要件に対応するために複数のアクセス方法を提供しています。
公式ウェブサイトは現在、月額サブスクリプションモデルを採用しています。未使用時間に対して料金を支払うのではなく、実用的に使用したい場合は、Novita AIをお試しください。低価格で非常に安定したサポートサービスを提供しています。
1. ウェブインターフェース（初心者に最も簡単）
2. APIアクセス（開発者向け）
Novita AIは204KコンテキストのAPIを提供し、コストは入力$0.6、出力$2.2で、構造化出力と関数呼び出しをサポートしており、GLM 4.6のコードエージェントの可能性を最大限に引き出す強力なサポートを提供します。
Novita AI
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリボタンをクリックします。
ステップ2：モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3：無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を探索するために無料トライアルを開始します。
ステップ4：APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーできます。
ステップ5：APIをインストール
プログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。これはPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.6",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
3. ローカルデプロイ（上級ユーザー向け）
要件：
- GLM-4.5：かなりのGPUリソース（約700B VRAMが必要な場合があります）
- GLM-4.5-Air：16GB GPUメモリ（INT4量子化で12GB）
インストール手順：
- HuggingFaceまたはModelScopeからモデルウェイトをダウンロード
- 推論フレームワークを選択：vLLMまたはSGLangをサポート
- 公式GitHubリポジトリのデプロイガイドに従う
4. 統合
Trae、Claude Code、Qwen CodeなどのCLIを使用
ローカル環境やIDEでAIコーディング支援のためにNovita AIのトップモデル（Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1など）を使用したい場合、プロセスは簡単です：APIキーを取得し、ツールをインストールし、環境変数を設定し、コーディングを開始します。
詳細なセットアップコマンドと例については、公式チュートリアルを確認してください：
- Trae : IDEでAIモデルにアクセスするためのステップバイステップガイド
- Claude Code:Windows、Mac、LinuxでClaude CodeでKimi-K2を使用する方法
- Qwen Code:Qwen CodeでOpenAI互換APIを使用する方法（60秒セットアップ！）
OpenAI Agents SDKを使用したマルチエージェントワークフロー
Novita AIをOpenAI Agents SDKと統合して、高度なマルチエージェントシステムを構築します：
- プラグアンドプレイ： 任意のOpenAI AgentsワークフローでNovita AIのLLMを使用。
- ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート： エージェントがタスクを委任、トリアージ、または関数を実行できるように設計。すべてNovita AIのモデルを搭載。
- Python統合： SDKエンドポイントを
https://api.novita.ai/v3/openaiに設定し、APIキーを使用するだけ。
サードパーティプラットフォームでAPIに接続
OpenAI互換API： ClineやCursorなどのツールとシームレスに移行・統合できます。OpenAI API標準向けに設計されています。
Hugging Face： Novita AIエンドポイントを介してSpaces、パイプライン、またはTransformersライブラリでモデルを使用。
エージェント＆オーケストレーションフレームワーク： Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflowなどのパートナープラットフォームと、公式コネクタおよびステップバイステップの統合ガイドを通じて簡単に接続できます。
GLM 4.6にアクセスするためのヒント
1. コア設定
"model": "glm-4.6"を使用して正しいバージョンを指定します。messages配列は対話フローを定義します：各エントリにはrole（"user"または"assistant"）とcontent（テキスト）があります。マルチターン会話ではロールを交互に設定します。max_tokens（推奨：4096）とtemperature（例：安定性には0.6、創造性には高め）で出力を制御します。"stream": trueを有効にしてチャンクストリーミング応答を取得します。"thinking": {"type": "enabled"}で推論モードを有効にし、ステップバイステップの思考プロセスを含めます。
2. パフォーマンスと信頼性
- 核サンプリングには
top_p、繰り返しを減らすにはpresence_penaltyを使用します。 - HTTP
400などのエラーを防ぐためにペイロードを検証します。 429（レート制限超過）などのエラーには指数バックオフを適用してサーバー過負荷を回避します。- タイムアウト、空の出力、応答の破損などのエッジケースをフォールバックロジックで処理します。
3. 最適化とコンテキスト制御
- 明確で簡潔なプロンプトを作成してモデルの精度を向上させます。
- システムメッセージを使用してタスクコンテキストを確立し、動作をガイドします。
- 監査、デバッグ、パフォーマンス分析のために会話をログに記録します。
- パラメータを反復的に調整して、望ましいトーン、長さ、推論の深さを実現します。
4. セキュリティとアクセス管理
- 本番環境ではAPIキーを秘密に保ちます。
- フロントエンドやクライアントサイドのコードに埋め込まないでください。
- 使用状況を監視して、通常は1分あたりのトークン数または1日あたりのリクエスト上限で定義されるレート制限内に収めます。
- 更新された制限や新しいパラメータについては、Zhipu AIのドキュメントを定期的に確認してください。
GLM-4.6は、Zhipu AIエコシステムを新たなパフォーマンス層に押し上げます——前任者よりも長いコンテキストを処理し、より深く推論し、より効率的に動作します。多様なアクセスパスと開発者に優しいAPIを組み合わせることで、最も有能な推論駆動型モデルの1つとして際立っています。
ここで概説したアクセス方法と設定のヒントを習得することで、ユーザーはコーディング、コンテンツ作成、インテリジェントエージェント、エンタープライズ自動化にわたってGLM-4.6のフルポテンシャルを引き出すことができます。
よくある質問
GLM-4.6はGLM-4.5より何が優れていますか？
GLM-4.6は200Kのコンテキストウィンドウ、30%高いトークン使用効率、より強力な推論とコーディングスキル、そしてよりスムーズなエージェント統合を備えています。
GLM-4.6の使用を開始するにはどうすればよいですか？
公式ウェブインターフェース、Novita AI API、またはHugging FaceやModelScopeを使用したローカルデプロイを通じてアクセスできます。Novita AIは手頃な価格と安定したパフォーマンスを提供します。
APIは初心者に優しいですか？
はい。明確なセットアップ手順、OpenAI互換のエンドポイント、サンプルコードにより、開発者は数分以内にリクエストを開始できます。
Novita AIは、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供しています。
