如何在 Claude Code 中使用 GLM-5：設定指南

GLM-5 擁有 754 億個參數（其中 40 億個處於活動狀態）以及專為長期智能體工作流程設計的架構，是專為滿足特定用例而構建的。 克勞德·科德 功能強大：多步驟、大量呼叫工具的編碼會話，需要對數千行程式碼進行持續的推理。

本指南將向您展示如何透過 API 提供者（例如 API 提供者）將 GLM-5 整合到 Claude Code 中。 Novita AI讓您能夠以每百萬代幣 1.00 美元/3.20 美元的價格獲得前沿的編碼智慧——遠低於專有模型的成本。無論您是在調試複雜的系統、重構遺留程式碼庫，還是建立多檔案功能，GLM-5 超過 200 萬個上下文視窗和久經考驗的智慧代理能力都使其成為 Claude Code 的理想後端。

為什麼 GLM-5 在智能體程式設計任務中表現出色

在開始設定之前，了解以下內容至關重要。 為什麼 GLM-5 特別適合 Claude Code 工作流程。與專注於聊天功能的模型不同，GLM-5 的訓練重點在於複雜的系統工程和長期智能體任務——這正是 Claude Code 所需的工作負載。

經證實的代理基準性能

前端建置成功率（98%）表明 GLM-5 的行為更像是「工程執行」模型，這意味著它能夠產生可以在實際開發環境中成功運行的輸出。

針對程式碼生成最佳化的架構

• DeepSeek 稀疏注意力（DSA）： 高效處理超過 200 萬個上下文窗口，這對於倉庫層級的感知至關重要。
• 28.5T 個 token 的訓練語料庫： 比 GLM-4.5 的 23T 令牌更大、種類更多，提高了代碼模式辨識能力。
• 透過強化學習 slime: 非同步強化學習基礎設施對模型進行了微調，專門用於提高工具呼叫準確性和多圈連貫性。

工具呼叫和函數支持

GLM-5 包括原生 --tool-call-parser glm47 支援（已在 v 中驗證）LLM 以及 SGLang 部署文件），這意味著它可以：

• 解析並執行結構化函數調用，無需編寫複雜的語法
• 在 10 個以上的連續步驟中保持刀具調用精度
• 處理克勞德·科德的 Read, Write, Edit以及 Bash 可靠的工具

自動販賣機平台 2 投資報酬率比較

型號	最終資金餘額（≈第365天）	價格	投資報酬率 = 餘額 / 成本
雙子座3專業版	5300	5478.16	0.97
克勞德作品 4.5	4950	4967.06	1.00
GLM-5	4350	4432.12	0.98
GPT-5.2	3550	3591.33	0.99
GLM-4.7	2350	2376.82	0.99
基米 K2.5	1150	1198.46	0.96

GLM-5 是一種高執行效率、高回報的智能體模型，但其實作方式是消耗大量的運算資源和工具。本質上，它是一種「付出越多，回報越多」的工程導向型智能體。

什麼是克勞德密碼？

克勞德·科德 是 Anthropic 開發的智慧編碼助手，以桌面應用程式（macOS/Linux）的形式提供。它將類似 VS Code 的編輯器與終端感知型 AI 代理程式結合，能夠自主讀取​​檔案、編寫程式碼、執行命令並迭代處理任務。可以將其理解為「具備完整終端存取權限的遊標 + 多步驟任務執行功能」。

主要優勢：

• 深度終端整合（可以運行） npm install, git commit, pytest等等（直接）
• 跨會話的持久工作區狀態
• 10+ 個專用工具（Glob、Grep、WebFetch、具有精確字串替換功能的編輯）
• 自訂工具插件的 MCP（模型上下文協定）支持

應用情境

應用場景	<span class="notranslate">EventXtra 6大解決方案</span>
複雜系統重構	將包含 50 多個檔案的單體架構遷移到微服務架構
終端密集型工作流程	部署 Docker 堆疊、運行遷移、調試 Kubernetes
深度調試會話	追蹤段錯誤、分析核心轉儲、修復競爭條件
自訂工作流程自動化	將 GLM-5 與 MCP 伺服器（Slack、GitHub、Notion）集成

如何在 Claude Code 中使用 GLM-5：完整設定指南

Claude Code 支援透過與 OpenAI 相容的 API 端點建立自訂模型。我們將使用 Novita AI 作為提供者，它提供無伺服器 GLM-5 託管，定價透明（每百萬代幣 1.00 美元/3.20 美元）。

第 1 步：取得您的 Novita AI API密鑰

1. 親臨 novita.ai
2. 註冊或登入您的帳戶
3. 在控制面板中導覽至“API金鑰”部分。
4. 點擊“建立新密鑰”並複製密鑰
5. 請妥善保管－您之後需要用到它來設定環境變數。

第 2 步：安裝 Claude 代碼

#macOS、Linux、WSL：curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash #Windows PowerShell：irm https://claude.ai/install.ps1 | iex #Windows CMD：curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o llll.cmd &install.

Windows 需要 Git for Windows. 如果沒有，請先安裝。

第三步：配置環境變數

Claude Code 從環境變數讀取配置。請在 shell 設定檔中設定這些變數：

對於 macOS/Linux：

# 設定 Novita 提供的 Anthropic SDK 相容 API 端點。 export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic” 導出 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=" “ # 設定 Novita 提供的模型。export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-5" export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-5"

對於Windows：

# 新增到您的 PowerShell 設定檔 $env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic” $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "Novita API Key" $env:ANTHROPIC_MODEL = "zai-org/glm-5" $env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "zai-org/glm-5"

重要事項： 这 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL 變數用於快速執行任務（文件導航、搜尋）。

步驟 4：啟動 Claude 程式碼

接下來，導航到您的專案目錄並啟動 Claude Code。 Claude Code 將分析目前專案目錄並將其用作工作環境。您將在一個新的互動式會話中看到 Claude Code 提示字元。

光碟克勞德。

步驟 5：將 Git 與 Claude Code 結合使用

Claude Code 讓 Git 操作變得像對話一樣：

我修改了哪些文件？

> 提交我的更改並附上描述性訊息

您也可以提示執行更複雜的 Git 操作：

建立一個名為 feature/quickstart 的新分支

顯示最近 5 次提交

請幫我解決合併衝突。

效能提示：如何充分利用 GLM-5

1. 充分利用上下文視窗

GLM-5 超過 200 萬個上下文資料是一大優勢。與其問“修復這個函數”，不如載入整個模組：

提示：“讀取 src/auth/ 目錄下的所有檔案。分析身份驗證流程，識別安全漏洞，並提出帶有程式碼範例的修復方案。”

2. 使用特定的工具調用

必要時，明確引導 GLM-5 使用正確的工具：

提示：“使用 Grep 查找程式碼庫中所有出現的 'deprecated_function'，然後使用 Edit 將其替換為 'new_function'。”

3. 啟用推測性解碼（適用於自架）

如果透過 v 在本地運行 GLM-5LLM使用 --speculative-config.method mtp 生成速度提高 30-50%。

4. 逐步鍊式執行任務

將複雜項目分解成 3-5 個步驟：

第一節：“設計部落格平台的資料庫架構。建立 SQLAlchemy 模型。” 第一節：“使用 FastAPI 實現文章的 CRUD 端點。” 第三節：“添加身份驗證中間件和速率限制。”

該模型擁有 754 億參數的 MoE 架構、超過 200 萬個上下文窗口，並針對複雜系統工程進行了專門訓練，使其特別適用於程式碼庫級重構、多步驟調試和智能體自動化。無論您是否選擇 Claude Code 來處理大量終端操作的工作流程，GLM-5 的效能基準測試和成本效益都使其成為 2026 年面向開發人員的 AI 工具的首選。

常見問題

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，它為開發人員提供了一種使用我們簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型的方法，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 用於建置和擴展的雲端。

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