GLM 4.5 は、エージェント機能を内蔵した最先端の大規模言語モデルです。つまり、実際のコーディングワークフローにおいて、推論・行動・ツール活用が可能です。フロントエンド開発からアルゴリズム設計まで幅広い 52 の実践的なプログラミングタスクのベンチマークにおいて、GLM 4.5 は Claude 4 Sonnet、Kimi K2、Qwen3-Coder などのトップクラスのモデルと互角のパフォーマンスを発揮しました。
Claude Code や Trae などのツールとのシームレスな統合により、GLM 4.5 は非常に有能なコードエージェントとなります。このガイドでは、AI 支援コーディングに最も柔軟で開発者に優しい IDE の 1 つである Trae で GLM 4.5 をテストして実行する方法を説明します。
GLM 4.5 は本当にコード AI エージェントの未来を変えるのか？
GLM-4.5 のエージェント型コーディング能力を評価するため、Claude Code を使用して Claude-4-Sonnet、Kimi K2、Qwen3-Coder と比較し、フロントエンド開発、ツール開発、データ分析、テスト、アルゴリズム実装にわたる 52 のコーディングタスクでパフォーマンスを評価しました。すべての評価は、一貫性と再現性を確保するため、標準化された評価基準を用いたマルチラウンドの人間による対話を通じて、隔離されたテスト環境で実施されました — Z AI より
1. 優れた直接対決のパフォーマンス
- Claude 4 Sonnet との比較: GLM-4.5 は 40.4% の確率で勝利したが、50% で敗北。トップモデルと競争力のあるパフォーマンスを示しています。
- Kimi K2 との比較: GLM-4.5 は 53.9% で勝利し、明らかな優位性を示しました。
- Qwen3-Coder との比較: GLM-4.5 は 80.8% の勝利で圧倒 — 決定的なリードです。
これは、GLM-4.5 が実際の開発シナリオにおいて、トップクラスのコーディングエージェントを上回るか、それに匹敵することを示唆しています。
2. 最高のツール使用効率
- ツール呼び出し成功率: 90.6% で、Claude 4 Sonnet（89.5%）を上回り、Qwen3-Coder（77.1%）を大きく引き離しています。
- これは、シームレスなツール統合が信頼性を左右するエージェント型コーディングにおいて極めて重要です。
3. バランスの取れたトークン使用量
- Claude より多くのトークンを使用するが、Qwen3-Coder よりは大幅に少ない。
- GLM-4.5: 1.39M トークン/インタラクション
- Claude: 696K
- Qwen3-Coder: 2.07M
中間を取っており、効果を発揮するのに十分強力でありながら、コストが過大にならない バランスを実現しています。
GLM 4.5 が Claude Code または Trae と最も相性が良い理由
1. エージェント型インタラクションに最適化
GLM 4.5 はエージェントとして動作するよう設計されており、アクションの実行、ツールの使用、タスク管理が可能です。Claude Code や Trae は、API、外部ツール、複雑なワークフローとのシームレスな統合を可能にし、このようなエージェント動作をサポートするように構築されています。
2. 豊富なツールチェーンと API サポート
これらのプラットフォームは、ツールチェーンや API への事前設定済みアクセスを提供します。GLM 4.5 はこれらのツールを直接呼び出して、テスト、デプロイ、ドキュメント作成、データ分析などのタスクを自動化し、インテリジェントなコーディングアシスタントとしての有用性を最大化できます。
3. 高忠実度のコーディングインターフェース
Claude Code と Trae は、以下のような機能を備えた環境を提供します。
- コンテキストを認識したオートコンプリート
- 構文チェックと linting
- 多言語サポート
これらは、GLM 4.5 の高度なコード生成およびリファクタリング能力とよくマッチし、精度と開発者の生産性の両方を向上させます。
4. リアルタイムフィードバックループ
GLM 4.5 は、これらのプラットフォームが提供するリアルタイムフィードバック機能の恩恵を受けます。デバッグ、コード最適化、アーキテクチャ変更の提案などにおいて、モデルはシステムの応答に基づいて出力を即座に適応させることができます。
5. スケーラブルなコラボレーション
Claude Code と Trae はどちらも、共有ワークスペース、ライブ編集、タスク割り当てなどのコラボレーション機能を提供します。これにより、GLM 4.5 のチームベースのコーディングアシスタントとしての役割が強化され、ソロ環境でもチーム環境でもエンジニアをサポートします。
6. 目的に特化したパフォーマンス最適化
これらの環境は、GLM 4.5 のような大規模言語モデルを最大限に活用するように調整されています。具体的には、コンテキスト長の効率的な管理、インタラクションのキャッシュ、ツール呼び出しの合理化などが含まれ、大規模プロジェクトでも高速で安定したパフォーマンスを保証します。
Claude Code と Trae、どちらを選ぶべきか？
Claude Code とは？
CLI エージェントインターフェースとして設計された Claude Code は、Anthropic 互換のフレームワークを介してツールやワークフローをシームレスにオーケストレーションします。GLM‑4.5 はこれを標準でサポートしています。
Trae とは？
Trae が GLM‑4.5 のサポートを積極的に統合していることは、低コストで高性能なエージェントモデルへの需要の高まりを反映しています。ユーザーは既存のインフラを再構築することなく、GLM‑4.5 を自動化スタックに組み込むことができます。
1. ターミナル駆動の自動化とリポジトリ全体のワークフロー
- 推奨: Claude Code
Claude Code は CLI ベースのエージェント型ワークフローに優れており、ファイル編集、テスト実行、リファクタリング適用、Git 管理（コミット、PR）、エンドツーエンドのデバッグなどを、最小限の UI 摩擦でターミナル内の自然言語コマンドで実行できます。
理想的タスク: CLI ベースのプロトタイピング、バグ修正、Git 統合されたコード修正、継続的インテグレーションフロー。
2. GUI/IDE ベースのコーディング、ライブオートコンプリート、ビルダーモード
- 推奨: Trae
VS Code をベースにしたフル IDE として、Trae はエディタベースのチャット、インラインコード補完、コメント駆動の生成、そして Builder モードを提供します。Builder モードでは、ツールがコマンドをステップに分解し、提案された変更をプレビューして自動的に適用します。
理想的タスク: エディタベースのコーディング、リアルタイムのテスト生成、リファクタリング、複数ファイルにわたる機能スキャフォールディング、変更をプレビューしながらの反復開発。
3. 概念計画や構造的プロトタイピング
- 推奨: Claude Code
多くのユーザーは、詳細な設計ドキュメントを作成せずに、高レベルのプロンプトを使用して機能を迅速にプロトタイピングするために Claude Code を活用しています。特に、アーキテクチャの代替案を検討したり、コンセプトからシンプルな MVP を生成するのに適しています。
4. 深いデバッグ、テスト駆動の反復、コミット提案
- 推奨: Claude Code
Claude Code は、堅牢なテスト自動化、スタックトレース分析、自然言語コンテキストによる Git コミット/PR 生成を提供します。多くのユーザーは、シナリオ駆動のバグトリアージやテストベースのコード進化にこれを好んで使用します。
5. カスタムエージェントワークフロー、マルチ LLM 利用、開発者による実験
- 推奨: Trae
オープンソースの CLI モード（MIT ライセンス）を持つ Trae は、ローカル LLM、OpenAI、Claude などをサポートし、bash によるスクリプト作成、記録された実行パスを利用できます。SWE-bench で自律的な問題解決と柔軟なツールオーケストレーションにおいて高い評価を得ています。
6. コスト重視またはオープンソースプロジェクト環境
- 推奨: Trae
Trae は無料、完全オープンソースであり、ベンダーロックインはありません。特に、ローカルホストモデルを使用する場合、デプロイ、API 使用量、コスト構造を完全に制御したい開発者やチームに最適です。
Claude Code を選ぶべき場合: 主にターミナルで作業し、統合されたテストとバージョン管理のサポートが必要な場合、または macOS/Linux で言語駆動のコマンドによる高速プロトタイピングが必要な場合。
Trae を選ぶべき場合: GUI コーディング体験を好む場合、Windows で作業する予定がある場合、ライブインライン提案が必要な場合、完全なオープンソースの柔軟性が必要な場合、またはマルチモデル統合とカスタマイズ可能なワークフローが必要な場合。
Claude Code と Trae で GLM 4.5 を使用する方法
Novita AI は、LLaMA、DeepSeek、Mistral、Qwen などの大規模言語モデル（LLM）を含む、幅広いオープンソース AI モデルへの API アクセスを提供するクラウドプラットフォームです。Novita AI では、アカウント登録、API キーの生成、ホストされている数十のモデルから選択してツールに統合できます。
Novita AI は Anthropic API を統合しており、Claude Code や Trae で GLM 4.5 を使用でき、多くの業界プロバイダーを凌駕しています。また、**131K コンテキスト ** を提供する API を $0.6/入力 、$2.2/出力 のコストで提供し、GLM 4.5 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。
前提条件 — Novita AI API キーを取得
ステップ 1: 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、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5: API をインストール
使用しているプログラミング言語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完了 API の使用例です。
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)
Claude Code ガイド
ステップ 1: Claude Code のインストール
Claude Code をインストールする前に、システムが最小要件を満たしていることを確認してください。ローカル環境に Node.js 18 以上がインストールされている必要があります。ターミナルで node --version を実行して Node.js のバージョンを確認できます。
Windows の場合
コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行します。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
グローバルインストールにより、Claude Code はシステム上の任意のディレクトリからアクセスできるようになります。npx win-claude-code@latest コマンドは、最新の Windows 固有バージョンをダウンロードして実行します。
Mac および Linux の場合
ターミナルを開いて実行します。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac ユーザーは、追加のプラットフォーム固有コマンドを必要とせずに、直接グローバルインストールを進めることができます。インストールプロセスは、必要な依存関係と PATH 変数を自動的に構成します。
ステップ 2: 環境変数の設定
環境変数は、Novita AI の API エンドポイントを介して Kimi-K2 を使用するように Claude Code を構成します。これらの変数は、Claude Code にリクエストの送信先と認証方法を指示します。
Windows の場合
コマンドプロンプトを開き、次の環境変数を設定します。
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"
<Novita API Key> を、Novita AI プラットフォームから取得した実際の API キーに置き換えてください。これらの変数は現在のセッション中はアクティブのままで、コマンドプロンプトを閉じるとリセットされるため、再度設定する必要があります。
Mac および Linux の場合
ターミナルを開き、次の環境変数をエクスポートします。
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"
ステップ 3: Claude Code の起動
インストールと設定が完了したら、プロジェクトディレクトリで Claude Code を起動できます。cd コマンドを使用して目的のプロジェクト場所に移動します。
cd <your-project-directory>
claude .
ドット（.）パラメータは、Claude Code に現在のディレクトリで動作するよう指示します。起動すると、インタラクティブセッションに Claude Code プロンプトが表示されます。
これは、ツールが指示を受け取る準備ができていることを示しています。インターフェースは、自然言語プログラミングインタラクションのためのクリーンで直感的な環境を提供します。
ステップ 4: VSCode または Cursor での Claude Code の使用
Claude Code は、人気の開発環境とシームレスに統合されます。既存のワークフローを置き換えるのではなく、強化します。
VSCode または Cursor 内のターミナルで Claude Code を直接使用できます。これにより、AI アシスタンスを活用しながら、使い慣れた開発ツールへのアクセスを維持できます。
さらに、Claude Code プラグインは VSCode と Cursor の両方で利用可能です。これらのプラグインは、エディタとのより深い統合を提供し、IDE インターフェース内でインライン AI アシスタンス、コード提案、プロジェクト管理機能を直接提供します。
Trae ガイド
ステップ 1: Trae を開き、モデルにアクセス
Trae アプリを起動します。右上隅の AI サイドバーの切り替えボタンをクリックして AI サイドバー を開きます。次に、AI 管理 ** に移動し、 モデル** を選択します。
ステップ 2: カスタムモデルを追加し、プロバイダーとして Novita を選択、モデルを選択
モデルを追加 ** ボタンをクリックして、カスタムモデルエントリを作成します。モデル追加ダイアログで、ドロップダウンメニューから ** プロバイダー = Novita を選択します。
モデルドロップダウンから、希望するモデル（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324、または MiniMax-M1-80k）を選択します。正確なモデルがリストにない場合は、Novita ライブラリからメモしたモデル ID を直接入力します。使用したいモデルの正しいバリアントを選択してください。
ステップ 3: API キーを入力
Novita コンソールから Novita AI API キーをコピーし、Trae の API キーフィールドに貼り付けます。
ステップ 4: 設定を保存
モデルを追加 をクリックして保存します。Trae はバックグラウンドで API キーとモデル選択を検証します。
GLM 4.5 は、ツール使用のインテリジェンス、競争力のある精度、バランスの取れたリソース使用で際立っています。Trae は、開発者がこのパワーを実際に体験するのに最適な環境を提供します。その理由は以下の通りです。
- ライブコード編集と Builder モード
- マルチモデルサポート（Novita ホストの GLM 4.5 を含む）
- ベンダーロックインなし、オープンソース
機能の構築、デバッグ、テストの作成、AI 自動化の実験のいずれにおいても、Trae + GLM 4.5 はより速く、より多くのことを実現するための柔軟性とパフォーマンスを提供します。
よくある質問
GLM 4.5 のコーディングにおける特別な点は何ですか？
GLM 4.5 は、ツール呼び出し、マルチステップ推論、デバッグ、PR 生成をサポートしています。52 の実践的なコーディングタスクのベンチマークにおいて、Claude 4、Kimi K2、Qwen3-Coder を上回るか、同等のパフォーマンスを発揮しました。
Claude Code ではなく Trae を使う理由は？
Trae を選ぶべき場合: **GUI/IDE 体験 、ライブコード編集、モデル切り替え、オープンソースツールを好む場合。Claude Code を選ぶべき場合: ** ターミナルワークフロー、コマンドライン自動化、Git ベースのタスク処理を好む場合。
GLM 4.5 は高速で手頃な価格ですか？
はい。ほとんどの大規模モデルより高速で、コスト効率も優れています。 ツール呼び出し成功率約 90.6% バランスの取れたトークン使用量（1.39M/インタラクション） Novita AI による競争力のある価格（$0.6/入力 、$2.2/出力）
Novita AI は、AI の野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラストラクチャを排除し、無料で開始し、AI ビジョンを現実のものにします。
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