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Novita AI上的GLM-4.7：通过API实现长上下文智能编码

作者 / / LLM / 7 分钟阅读
Novita AI上的GLM-4.7：通过API实现长上下文智能编码
目录
  1. GLM-4.7 是什么？
  2. 为什么在 Novita AI 上选择 GLM-4.7
  3. GLM-4.7 能力与基准测试
  4. 在 Novita AI 上开始使用 GLM-4.7
  5. 生产模式
  6. 结论

GLM-4.7 现已登陆 Novita AI 平台，将 Z.AI 最新的旗舰文本模型带到生产就绪、兼容 OpenAI 的无服务器 API 上。GLM-4.7 针对智能编码、长程规划和工具使用工作流进行了优化，具备更强的“思考→行动”可靠性，并在实际产品交付中展现出显著提升的前端美学体验。

在 Novita AI 上，你可以运行 GLM-4.7，其支持 204,800 上下文、最多 131,072 输出、fp8 量化，并内置了函数调用与结构化输出支持。

立即尝试 GLM 4.7！

GLM-4.7 是什么？

GLM-4.7 是 Z.AI 最新的旗舰文本模型，主要升级集中在高级编码、长程任务规划以及更可靠的工具协作——旨在端到端完成任务，而不仅仅是生成孤立的代码片段。

核心规格（官方）：

  • 上下文窗口： 200K tokens
  • 最大输出： 128K tokens
  • 能力： 思考模式、流式输出、函数调用、上下文缓存、结构化输出（JSON）以及 MCP 工具/数据源集成

💡你在 Novita AI 上获得的内容（生产就绪的无服务器）：
项目 详情
模型 GLM-4.7
上下文长度 204,800
最大输出 131,072
量化 fp8
函数调用 / 结构化输出 支持

立即尝试 GLM 4.7！

为什么在 Novita AI 上选择 GLM-4.7

透明的无服务器定价（按 token 付费）

在 Novita AI 上，GLM-4.7 作为无服务器端点运行，采用清晰的按 token 计费方式：

  • 输入： $0.6 / 1M tokens
  • 缓存读取： $0.11 / 1M tokens
  • 输出： $2.2 / 1M tokens

缓存读取项至关重要：它使长程工作流（例如“跨越大型代码库/规范进行多轮交互的代理”）更具成本效益。点击此处了解关于定价的更多信息。

兼容 OpenAI 的 API，实现即时集成

如果你已经在使用 OpenAI 的 Chat Completions 风格 API，只需设置 Novita 的 base URL 并切换模型名称即可迁移——无需学习新协议。

专为智能交付而构建

Z.AI 将 GLM-4.7 定位为围绕“任务完成”，在工具使用过程中具有更强的指令遵循能力，并为复杂的代理循环提供了更高的稳定性。

GLM-4.7 能力与基准测试

GLM-4.7 围绕智能编码（端到端交付任务）、更强的可控思考推理以及更可靠的工具使用工作流而设计——在网页/UI 生成质量（“vibe coding”）方面有显著提升。

能力

  • 端到端智能编码： 更好地规划、实现和迭代多文件项目以及真实代理框架。
  • 先思考再行动（更稳定的代理）： 改进了指令遵循和复杂任务稳定性；支持回合级控制以平衡成本/延迟与可靠性。
  • 工具使用与网页浏览： 更强的工具执行模式和浏览类任务。
  • 复杂推理提升： 在困难推理评估（包括工具增强场景）中取得可衡量的进步。
  • Vibe Coding（UI 与幻灯片质量）： 更清晰的现代网页以及更美观的幻灯片/布局。

标准化基准测试

以下分数由 Z.AI 报告：
类别 基准 GLM-4.7
编码（真实 bug 修复） SWE-bench Verified 73.8
智能 / 终端 Terminal Bench 2.0 41.0
编码（实时） LiveCodeBench v6 84.9
工具使用（交互式） τ²-Bench 87.4
网页浏览 BrowseComp 52.0（及 67.5 w/ 上下文管理）
推理（工具） HLE（w/ 工具） 42.8

基准测试图表标题为“LLM 性能评估：智能、推理与编码”，比较了 GLM-4.7 与 GLM-4.6、DeepSeek-V3.2、Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1（高）在八个基准（AIME 25、LiveCodeBench v6、GPQA-Diamond、HLE、SWE-bench Verified、Terminal Bench 2.0、τ²-Bench、BrowseComp）上的表现，上下文为 128K；GLM-4.7 在 SWE-bench Verified（73.8）、Terminal Bench 2.0（41.0）和 τ²-Bench（87.4）上领先，并在 HLE（带工具）上达到 42.8。

LMArena“人类偏好”信号

LMArena 排名基于盲审用户投票，是基准测试之外反映“真实感受”的有用补充。

  • WebDev 排行榜： GLM-4.7 排名 #6，得分 1447（+10/-10），投票数 4,833（最后更新于 2026年1月16日）。

  • 文本竞技场（总体）： GLM-4.7 排名 #18，得分 1443（±7），投票数 8,258（最后更新于 2026年1月12日）。

🏆开放模型定位： 在两个排行榜上，排名高于 GLM-4.7 的模型均显示为专有许可，而 GLM-4.7 采用 MIT 许可——使其成为在那些排行榜更新时，WebDev 和文本（总体）中排名最高的开放许可模型。

在 Novita AI 上开始使用 GLM-4.7

选项 A：使用 Playground

了解 GLM-4.7 的最简单方法是直接在 Novita AI Playground 中试用。你可以在 Novita AI Playground 中即刻开始与 GLM-4.7 交互——无需设置，无需代码。只需注册，打开 Playground，实时测试提示。新账户注册后将获得免费额度，因此你可以立即尝试该模型。

前往 Playground！

选项 B：通过 API 集成

使用 Novita AI 的统一 REST API 将 GLM-4.6V 连接到你的应用程序。

在 Novita AI 上获取 API 密钥

  • 第 1 步：创建或登录你的账户

访问 [https://novita.ai](https://novita.ai) 并注册或登录你现有的账户

  • 第 2 步：导航到密钥管理

登录后，找到“API 密钥”

  • 第 3 步：创建新密钥

点击“添加新密钥”按钮。

  • 第 4 步：立即保存你的密钥

密钥生成后立即复制并保存；它通常只显示一次，之后无法找回。将密钥保存在安全位置，如密码管理器或加密笔记中。

直接 API 集成

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-4.7",
    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)

使用 OpenAI Agents SDK 的多代理工作流

通过即插即用的集成构建复杂的代理系统——支持移交、路由和通过原生函数调用使用工具，以及完整的上下文窗口以处理复杂的多步骤任务。

选项 C：连接第三方平台

如果你已经在使用代理框架或开发工具，Novita AI 旨在以极小的摩擦进行集成：

  • 代理框架与应用构建器： 遵循 Novita 的分步集成指南，连接到常用工具，如 Continue、AnythingLLM、LangChain 和 Langflow。
  • Hugging Face Hub： Novita 已被列为 Hugging Face 上的推理提供商，因此你可以通过 Hugging Face 的提供商工作流和生态系统运行受支持的模型。
  • 兼容 OpenAI 的 API： Novita 的 LLM 端点与 OpenAI API 标准兼容，使得迁移现有的 OpenAI 风格应用以及连接许多兼容 OpenAI 的工具（Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code）变得容易。
  • 兼容 Anthropic 的 API（Claude Code 工作流）： Novita 还提供兼容 Anthropic SDK 的访问，因此你可以将 Novita 支持的模型集成到 Claude Code 风格的智能编码工作流中。
  • OpenCode（内置提供商）： Novita AI 现已直接集成到 OpenCode 中作为受支持的提供商，因此用户可以在 OpenCode 中选择 Novita 而无需手动配置。

生产模式

  1. 对长程代理使用提示缓存

如果你在多轮工作流中使用大型稳定上下文（仓库快照、长规格、设计文档），缓存可以显著降低成本——Novita 明确列出了缓存读取定价。

  1. 对可靠管道使用结构化输出

当与工作流引擎、验证器或 UI 集成时，优先使用 JSON 结构化输出（基于模式）以减少解析边缘情况。Novita 将结构化输出列为 GLM-4.7 的受支持功能。

  1. 对工具增强编码使用函数调用

将你的工具包装成函数：仓库搜索、工单查找、CI 触发、数据库读取、网页抓取——然后让模型决定何时调用它们。GLM-4.7 明确设计为具有更强的工具协作能力。

  1. 思考模式策略：“默认快速，需要时深入”
  • 简单问答 / 格式化：关闭思考
  • 调试 / 多步骤重构：开启思考
  • 长任务：考虑使用能提高稳定性和缓存命中率的模式

结论

GLM-4.7 为构建智能编码和长程工具使用工作流的开发者带来了一套实用的升级：200K 上下文、可控思考、更强的函数调用行为，以及更好的前端“vibe coding”输出。

在 Novita AI 上，你可以通过兼容 OpenAI 的无服务器API 立即开始使用，享受透明的 token 定价以及对函数调用和结构化输出的内置支持——准备好投入生产级代理管道。

关于 GLM 4.7 的更多信息

Novita AI 是一个 AI 云平台，通过简单的 API 让开发者能够轻松部署 AI 模型，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云服务用于构建和扩展。

常见问题

GLM-4.7 是什么？

GLM-4.7 是 Z.AI 的旗舰 LLM，定位为增强编程和更稳定的多步骤推理/执行，并以官方开放权重模型的形式发布（可在 Hugging Face 上获取）。

GLM-4.7 免费吗？

在 Novita AI 上，GLM-4.7 按 token 付费：输入 $0.6/M tokens，缓存读取 $0.11/M tokens，输出 $2.2/M tokens。
在 Z.ai 上，通常通过付费的 Coding Plan（起价 $3/月）提供访问。
某些平台可能提供有限的试用/配额，如 Novita AI，但 GLM-4.7 本身并非普遍“免费”。

GLM-4.7 真的很好吗？

在编码和智能工作流方面，其发布者将其定位为一流的开放模型。Z.AI 在编码和代理基准测试（例如 LiveCodeBench v6、SWE-bench Verified、BrowseComp、τ²-Bench）上报告了强劲结果，并宣称在多项指标上与 Claude Sonnet 4.5 具有竞争力。

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