GLM 4.5 é um modelo de linguagem grande de ponta projetado com capacidades agênticas embutidas—o que significa que ele pode raciocinar, agir e usar ferramentas em fluxos de trabalho de codificação reais. Em benchmarks em 52 tarefas de programação do mundo real—variando de desenvolvimento frontend a design de algoritmos—o GLM 4.5 teve um desempenho competitivo com modelos de ponta como Claude 4 Sonnet, Kimi K2 e Qwen3-Coder.
Com integração perfeita em ferramentas como Claude Code e Trae, o GLM 4.5 se torna um agente de código altamente capaz. Este guia mostrará como testar e executar o GLM 4.5 no Trae, uma das IDEs mais flexíveis e amigáveis para desenvolvedores para codificação assistida por IA.
O GLM 4.5 Realmente Muda o Futuro dos Agentes de Código com IA?
Para avaliar as capacidades de codificação agêntica do GLM-4.5, utilizamos o Claude Code para avaliar o desempenho em comparação com Claude-4-Sonnet, Kimi K2 e Qwen3-Coder em 52 tarefas de codificação abrangendo desenvolvimento frontend, desenvolvimento de ferramentas, análise de dados, testes e implementação de algoritmos. Todas as avaliações foram realizadas em ambientes de teste isolados por meio de interação humana em múltiplas rodadas com critérios de avaliação padronizados para garantir consistência e reprodutibilidade — Do Z AI
1. Desempenho Forte em Comparação Direta
- Vs Claude 4 Sonnet: GLM-4.5 venceu 40,4% das vezes, mas perdeu 50%, indicando desempenho competitivo com um modelo líder.
- Vs Kimi K2: GLM-4.5 venceu 53,9%, mostrando clara superioridade.
- Vs Qwen3-Coder: GLM-4.5 dominou com 80,8% de vitórias — uma vantagem decisiva.
Isso sugere que o GLM-4.5 supera ou iguala os melhores agentes de codificação em cenários reais de desenvolvimento.
2. Melhor Eficiência no Uso de Ferramentas
- Maior Taxa de Sucesso em Chamadas de Ferramentas: 90,6%, melhor que Claude 4 Sonnet (89,5%) e muito à frente de Qwen3-Coder (77,1%).
- Isso é crucial na codificação agêntica, onde a integração perfeita de ferramentas geralmente determina a confiabilidade.
3. Uso Equilibrado de Tokens
- Usa mais tokens que o Claude, mas muito menos que o Qwen3-Coder.
- GLM-4.5: 1,39M tokens/interação
- Claude: 696K
- Qwen3-Coder: 2,07M
Ele encontra um meio-termo: poderoso o suficiente para ser eficaz, mas não excessivamente caro.
Por que o GLM 4.5 Funciona Melhor com Claude Code ou Trae?
1. Otimizado para Interações Agênticas
O GLM 4.5 é projetado para operar como um agente—capaz de realizar ações, usar ferramentas e gerenciar tarefas. O Claude Code e o Trae são construídos para suportar esse comportamento agêntico, permitindo integração perfeita com APIs, ferramentas externas e fluxos de trabalho complexos.
2. Cadeias de Ferramentas Ricas e Suporte a API
Essas plataformas oferecem acesso pré-configurado a cadeias de ferramentas e APIs. O GLM 4.5 pode invocar essas ferramentas diretamente para automatizar tarefas como testes, implantação, documentação e análise de dados—maximizando sua utilidade como um assistente de codificação inteligente.
3. Interfaces de Codificação de Alta Fidelidade
O Claude Code e o Trae fornecem ambientes com recursos como:
- Autocompletar sensível ao contexto
- Verificação de sintaxe e linting
- Suporte a múltiplos idiomas
Isso se alinha bem com as capacidades avançadas de geração e refatoração de código do GLM 4.5, melhorando tanto a precisão quanto a produtividade do desenvolvedor.
4. Ciclos de Feedback em Tempo Real
O GLM 4.5 se beneficia das capacidades de feedback em tempo real fornecidas por essas plataformas. Seja depurando, otimizando código ou sugerindo mudanças na arquitetura, o modelo pode adaptar suas saídas instantaneamente com base nas respostas do sistema.
5. Colaboração Escalável
Tanto o Claude Code quanto o Trae oferecem recursos colaborativos como espaços de trabalho compartilhados, edição ao vivo e atribuição de tarefas. Isso melhora o papel do GLM 4.5 como um assistente de codificação baseado em equipe, apoiando engenheiros em ambientes solo e em equipe.
6. Otimização de Desempenho Proposital
Esses ambientes são ajustados para extrair o máximo de modelos de linguagem grande como o GLM 4.5. Isso inclui gerenciar o comprimento do contexto de forma eficiente, armazenar interações em cache e simplificar a invocação de ferramentas—garantindo desempenho rápido e estável mesmo em projetos grandes.
Qual deles Você Deve Escolher: Claude Code ou Trae?
O que é Claude Code?
Projetado como uma interface agêntica de CLI, o Claude Code permite a orquestração perfeita de ferramentas e fluxos de trabalho por meio de sua estrutura compatível com Anthropic, que o GLM‑4.5 suporta nativamente.
O que é Trae?
A integração ativa do suporte ao GLM‑4.5 pelo Trae reflete a crescente demanda por modelos agênticos de baixo custo e alto desempenho. Os usuários podem conectar o GLM‑4.5 à sua pilha de automação sem precisar reestruturar a infraestrutura existente.
1. Automação Baseada em Terminal e Fluxos de Trabalho em Todo o Repositório
- Preferido: Claude Code
O Claude Code se destaca em fluxos de trabalho agênticos baseados em CLI: editar arquivos, executar testes, aplicar refatorações, gerenciar Git (commits, PRs) e depuração ponta a ponta—tudo por meio de comandos em linguagem natural no terminal com o mínimo de atrito de interface.
Tarefas ideais: prototipagem via CLI, correção de bugs, modificações de código integradas ao Git, fluxos de integração contínua.
2. Codificação Baseada em GUI/IDE, Autocompletar ao Vivo e Modo Builder
- Preferido: Trae
Como uma IDE completa baseada no VS Code, o Trae oferece chat no editor, conclusão de código inline, geração orientada por comentários e um modo Builder—onde a ferramenta divide um comando em etapas, pré-visualiza as alterações propostas e as aplica automaticamente.
Tarefas ideais: codificação baseada em editor, geração de testes em tempo real, refatoração, scaffolding de funcionalidades em vários arquivos, desenvolvimento iterativo com alterações pré-visualizadas.
3. Planejamento Conceitual ou Prototipagem Estrutural
- Preferido: Claude Code
Muitos usuários utilizam o Claude Code para prototipar rapidamente funcionalidades usando prompts de alto nível, sem escrever documentos de design detalhados. É particularmente adequado para explorar alternativas de arquitetura ou gerar MVPs simples a partir de conceitos.
4. Depuração Profunda, Iteração Orientada a Testes e Sugestões de Commit
- Preferido: Claude Code
O Claude Code oferece automação robusta de testes, análise de stack trace e geração de commits/PRs no Git com contexto em linguagem natural. Muitos usuários o preferem para triagem de bugs orientada a cenários e evolução de código baseada em testes.
5. Fluxos de Trabalho Agênticos Personalizados, Uso Multi‑LLM e Experimentação para Desenvolvedores
- Preferido: Trae
O modo CLI de código aberto do Trae (licenciado sob MIT) suporta LLMs locais, OpenAI, Claude, etc., scripting com bash e caminhos de execução gravados. Ele ocupa uma posição elevada no SWE-bench com resolução autônoma de problemas e orquestração flexível de ferramentas.
6. Ambientes Sensíveis a Custos ou de Projetos Open‑Source
- Preferido: Trae
O Trae é gratuito, totalmente open-source e não impõe vendor lock-in. É ideal para desenvolvedores e equipes que buscam controle total sobre implantação, uso de API e estrutura de custos—especialmente com modelos hospedados localmente.
Prefira o Claude Code se você trabalha principalmente em um terminal, precisa de suporte integrado a testes e controle de versão, ou deseja prototipagem rápida por meio de comandos orientados a linguagem no macOS/Linux.
Escolha o Trae se você prefere uma experiência de codificação com GUI, planeja trabalhar no Windows, precisa de sugestões inline ao vivo, deseja flexibilidade total de código aberto ou requer integração multi-modelo e fluxos de trabalho personalizáveis.
Como Usar o GLM 4.5 com Claude Code e Trae?
A Novita AI é uma plataforma em nuvem que fornece acesso por API a uma ampla gama de modelos de IA de código aberto, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs) como LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen e outros. Com a Novita AI, você pode criar uma conta, gerar uma chave de API e escolher entre dezenas de modelos hospedados para integrar em suas ferramentas.
A Novita AI integra a API Anthropic para usar o GLM 4.5 no Claude Code e no Trae, superando muitos provedores do setor. Ela também fornece APIs com contexto de 131K e custos de US$ 0,6/input e US$ 2,2/output, oferecendo forte suporte para maximizar o potencial do agente de código do GLM 4.5.
Pré-requisitos - Obter Chave de API da Novita AI
Passo 1: Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Passo 2: Escolha seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Entre na página “Settings” e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários 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)
Guia do Claude Code
Passo 1: Instalando o Claude Code
Antes de instalar o Claude Code, certifique-se de que seu sistema atende aos requisitos mínimos. O Node.js 18 ou superior deve estar instalado em seu ambiente local. Você pode verificar sua versão do Node.js executando node --version no terminal.
Para Windows
Abra o Prompt de Comando e execute os seguintes comandos:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
A instalação global garante que o Claude Code possa ser acessado de qualquer diretório do seu sistema. O comando npx win-claude-code@latest baixa e executa a versão mais recente específica para Windows.
Para Mac e Linux
Abra o Terminal e execute:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Usuários de Mac podem prosseguir diretamente com a instalação global sem a necessidade de comandos adicionais específicos da plataforma. O processo de instalação configura automaticamente as dependências necessárias e as variáveis de ambiente PATH.
Passo 2: Configurando Variáveis de Ambiente
As variáveis de ambiente configuram o Claude Code para usar o Kimi-K2 por meio dos endpoints da API da Novita AI. Essas variáveis informam ao Claude Code para onde enviar as requisições e como autenticar.
Para Windows
Abra o Prompt de Comando e defina as seguintes variáveis de ambiente:
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"
Substitua <Novita API Key> pela sua chave de API real obtida na plataforma Novita AI. Essas variáveis permanecem ativas durante a sessão atual e devem ser redefinidas se você fechar o Prompt de Comando.
Para Mac e Linux
Abra o Terminal e exporte as seguintes variáveis de ambiente:
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"
Passo 3: Iniciando o Claude Code
Com a instalação e configuração concluídas, você pode agora iniciar o Claude Code no diretório do seu projeto. Navegue até o local desejado do projeto usando o comando cd:
cd <seu-diretório-do-projeto>
claude .
O parâmetro ponto (.) instrui o Claude Code a operar no diretório atual. Ao iniciar, o prompt do Claude Code aparecerá em uma sessão interativa.
Isso indica que a ferramenta está pronta para receber suas instruções. A interface fornece um ambiente limpo e intuitivo para interações de programação em linguagem natural.
Passo 4: Usando o Claude Code no VSCode ou Cursor
O Claude Code se integra perfeitamente com ambientes de desenvolvimento populares. Ele melhora seu fluxo de trabalho existente, em vez de substituí-lo.
Você pode usar o Claude Code diretamente no terminal do VSCode ou Cursor. Isso mantém o acesso às suas ferramentas de desenvolvimento familiares enquanto aproveita a assistência de IA.
Além disso, plugins do Claude Code estão disponíveis para VSCode e Cursor. Esses plugins fornecem integração mais profunda com esses editores, oferecendo assistência de IA inline, sugestões de código e recursos de gerenciamento de projetos diretamente na interface da sua IDE.
Guia do Trae
Passo 1: Abra o Trae e Acesse os Modelos
Inicie o aplicativo Trae. Clique no botão Toggle AI Side Bar no canto superior direito para abrir a AI Side Bar. Em seguida, vá para AI Management e selecione Models.
Passo 2: Adicione um Modelo Personalizado e Escolha Novita como Provedor e Selecione os Modelos
Clique no botão Add Model para criar uma entrada de modelo personalizado. Na caixa de diálogo de adicionar modelo, selecione Provider = Novita no menu suspenso.
No menu suspenso Model, escolha o modelo desejado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Se o modelo exato não estiver listado, basta digitar o ID do modelo que você anotou na biblioteca Novita. Certifique-se de escolher a variante correta do modelo que deseja usar.
Passo 3: Insira sua Chave de API
Copie a chave de API da Novita AI do seu console Novita e cole-a no campo API Key no Trae.
Obtenha sua Chave de API da Novita AI!
Passo 4: Salve a Configuração
Clique em Add Model para salvar. O Trae validará a chave de API e a seleção do modelo em segundo plano.
O GLM 4.5 se destaca por sua inteligência no uso de ferramentas, precisão competitiva e uso equilibrado de recursos. O Trae oferece o ambiente perfeito para os desenvolvedores explorarem esse poder na prática—graças a:
- Edição de código ao vivo e modo Builder
- Suporte a vários modelos (incluindo GLM 4.5 hospedado pela Novita)
- Zero vendor lock-in e natureza open-source
Seja você construindo funcionalidades, depurando, escrevendo testes ou experimentando automação com IA, o Trae + GLM 4.5 oferece a flexibilidade e o desempenho para fazer mais, mais rápido.
Perguntas Frequentes
O que torna o GLM 4.5 especial para codificação?
O GLM 4.5 suporta chamadas de ferramentas, raciocínio em múltiplas etapas, depuração e geração de PRs. Ele superou ou igualou o Claude 4, Kimi K2 e Qwen3-Coder em um benchmark de 52 tarefas reais de codificação.
Por que usar o Trae em vez do Claude Code?
Use o Trae se você prefere uma experiência GUI/IDE, edição de código ao vivo, troca de modelos ou ferramentas open-source. Escolha o Claude Code se você gosta de fluxos de trabalho em terminal, automação de linha de comando ou manipulação de tarefas baseadas em Git.
O GLM 4.5 é rápido e acessível?
Sim. Ele é executado mais rápido que a maioria dos modelos grandes e é mais eficiente em custo:
~90,6% de taxa de sucesso em chamadas de ferramentas
Uso equilibrado de tokens (1,39M/interação)
Preços competitivos via Novita AI (US$ 0,6/input e US$ 2,2/output)
Novita AI é a plataforma em nuvem All-in-one que impulsiona suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, GPU Instance — as ferramentas econômicas que você precisa. Elimine a infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA realidade.
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