简介

GLM-4.5是Claude Code的国产高性价比替代方案，提供20-100元/月的包月订阅，纯代码性能与Claude相当。支持无缝迁移，通过Anthropic兼容协议一键平替。虽暂不支持多模态输入且上下文窗口为128K，但对专注代码开发的程序员来说是极具竞争力的选择，尤其适合追求成本可控和稳定服务的开发者。

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一直有人问：“200 美金/月的 Claude Code 有没有能打、又不贵的替代方案？”

答案是：有，而且是国产的——GLM-4.5。

核心优势：

• 国内一线AI编程产品中，唯一提供包月订阅模式， 性价比很高。入门套餐仅需20元/月，也有100元/月的专业套餐，看自己需求决定。
• 无缝替代，轻松迁移： 专为Claude Code等主流编程工具深度适配，支持一键“搬家”，能平滑过渡，无缝衔接现有工作流。

不完美之处：

• 暂不支持多模态输入： 与国内主流AI厂商类似，目前尚无法处理图片等非文本内容。
• 上下文窗口有限： 当前上下文长度为128K，但官方已明确表示将很快进行扩展。

总体来说，在纯代码和文本处理方面，其性能几乎与 claude-sonnet-4 相当，足以应对专业的实战场景。考虑到其极具竞争力的包月价格，对于追求高性价比和稳定服务开发者而言，这无疑是一个很好的选择。

适合谁？

• 主要做代码编写/重构/调试/文档的同学；
• 想要可控成本且不折腾 API 细节的开发者；
• 目前用 Claude Code，但想要无痛平替的人。

购买与开通

1.点链接购买：

https://zhipuaishengchan.datasink.sensorsdata.cn/t/Ud

• 想先体验 → ¥20/月
• 日常主力编码 → ¥100/月（更稳，几乎不遇到限额）

2.生成 API Key：

• 访问：https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
• 新建并复制 API Key（妥善保存）。

小白提示：API Key 就是你在平台上的“身份令牌”，丢了/泄露别人就能用你的额度。放在密码管理器里就好。

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一键平替 Claude Code

GLM 官方给了 Anthropic 兼容的接入方式，所以 Claude Code 可以“以为”它还在连 Anthropiс（其实走的是 GLM）。

如果之前没安装过Claude Code，需要先安装Claude Code，安装教程：

https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/claude-code/quickstart

macOS / Linux，Windows（先安装wsl）

exportANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

启动后即可像平时一样用 claude 命令

快速验证提示词

请用 TypeScript 写一个函数 groupBy<T, K extendsstring | number>(

速度还是很快的，步骤也很清晰，日常工作中可用于界面设计和更复杂的逻辑处理。

默认情况下，Claude Code 的“轻量任务”会自动路由到 “glm-4.5-air” 以换取更快速度。

如果你更看重一次到位、少返工，可以把轻/重两个槽位都指定成 glm-4.5（旗舰）。

编辑 ~/.claude/settings.json（不同系统路径可能略有差异）：

{

观点：开发效率 = 正确率 × 速度。

我更在意“不返工”。模型更聪明，哪怕单次吐字略慢，整体交付往往更快。

常见问题

1：它不支持看图，会影响吗？

如果你的工作主要是代码/文本，基本不影响。多模态目前国内头部厂商都比较谨慎，还在路上。

2：128K 上下文够不够？

做分批重构、配合“自动摘要”就行。别一次把整个仓库糊它脸上。

（官方说会扩容，但上线节奏以实际为准。）

3：为什么它有时自称是 Anthropic 的模型？

因为走了 Anthropic 兼容协议，属于“皮是 Anthropic，脑子是 GLM”。看变量指向即可确认。

4：速度会不会变慢？

有时会。但更看重一次到位。少返工胜过快出错。

5：出现“401/鉴权失败、command not found、模型名不识别”怎么办？

• 401：API Key 是否粘错、是否过期？
• command not found：本机是否安装了 claude CLI？（按官方指引装）
• 模型名：glm-4.5 拼写是否正确？settings.json 是否保存成功？
• 代理：确认你无需翻墙即可访问 open.bigmodel.cn（或按公司网络策略配置白名单）。

如果你准备使用

• 体验请先用 ¥20/月；

• 用于实际生产工作建议 ¥100/月，完全够用。

• 代理：确认你无需翻墙即可访问 open.bigmodel.cn（或按公司网络策略配置白名单）。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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