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基于 GLM 模型的配置

bash
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "**"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL = "glm-4.5-air"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "glm-4.6"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL = "glm-4.6"

GLM 的 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 没有 sk- 开头

智谱 GLM 提供的 key 是不提供 sk- 开头的。这一点要注意。

使用体验

提示词没有 ultrathink 标记时

claude code + 智谱 GLM 模型 的使用体验,很糟糕
  1. 很容易修改无关的代码。要注意说明作用范围。不要让 ai 去做函数名和变量名的取名检查。
  2. 调用子代理折腾半天没改对文件,自己跑去新建文件了。
  3. 幻觉严重,面对业务类型时,会自己发挥想象力胡乱增加全新的,完全没有依据的新字段。
  4. 同时使用多个子代理时,会出现某些子代理完全没有正常工作的情况。完全没有按照要求做的情况都有。
  5. 即使提供了上下文,也不会学会主动模仿代码风格。不会模仿代码风格,必须要在提示词内事无巨细的写清楚各种细节,才能够正常的套模板。不是用模仿能力去套模板,而是根据过于细节的实施步骤和代码写法教程来套模板。不够智能。
  6. 不会主动根据 glob 语法,去查找文件并执行修改。
  7. 使用谷歌浏览器 MCP 时,工具调用能力极差,不懂得变通的调用工具,每次都把自己的上下文窗口耗尽。

提示词包含 ultrathink 标记时

出乎意料的好

主动控制 claude code 的思考预算,利用 GLM 模型 token 廉价的特性,主动要求 AI 使用大量的 token 积极思考,产出效果相比于 Anthropic 原版模型,往往是不相伯仲。

参考资料

贡献者

The avatar of contributor named as ruan-cat ruan-cat

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