智谱GLM-4.5免费使用教程：全栈开发+PPT生成+Claude Code实战

前言

智谱近日发布了最新开源模型 GLM-4.5，综合实力排名全球第三，同时拿下国产模型和开源模型双料第一，消息一出便引发了广泛关注。更关键的是，这款模型不仅跑分亮眼，网页版还能免费使用，API 价格也比同行便宜一大截。

智谱AI（Zhipu AI）成立于2019年，由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）孵化，核心团队来自清华大学。公司从最早的 GLM-130B 开始，经历了 ChatGLM、GLM-4 等多个迭代版本，逐步从学术研究走向商业化落地。GLM（General Language Model）采用了独特的自回归填空预训练范式，与 GPT 的纯自回归和 BERT 的纯掩码语言模型都有所不同，这种架构设计在理解和生成任务上都表现出色。GLM-4.5 的发布标志着智谱在开源大模型领域的又一次重大突破，也反映了国内 AI 公司在基础模型研发上的快速追赶态势。

这篇文章会带你从零上手 GLM-4.5：怎么免费用网页版做全栈开发和 PPT，怎么花 6.9 元接入 Claude Code 搭建编程工作流，一步步讲清楚。

GLM-4.5 的核心实力：全球第三的开源模型

排名与对比：超越 Kimi、通义千问

GLM-4.5 在综合平均分上拿到了全球第三、国产第一、开源第一的位置。在开源模型赛道里，它已经跑赢了 Kimi 和通义千问等一众国内选手，除了 Claude 之外几乎没有对手。智谱官方也放出了与千问、Kimi 的对比实测数据，差距确实明显。

这里提到的「综合平均分」通常来自多个权威评测基准的加权汇总，包括 MMLU（大规模多任务语言理解）、HumanEval（代码生成）、GSM8K（数学推理）、GPQA（研究生级别问答）等。目前业界常用的排行榜包括 LMSYS Chatbot Arena（基于人类盲评的 ELO 排名）、Open LLM Leaderboard（Hugging Face 维护的开源模型排行）以及各厂商自建的评测体系。需要注意的是，不同排行榜的评测维度和方法论存在差异，单一排名不能完全反映模型的实际表现，用户在选择模型时应结合自身使用场景进行实测。

这里有必要解释一下开源模型和闭源模型的区别。开源模型（Open-source Model）是指将模型权重、架构甚至训练数据公开发布的 AI 模型，开发者可以自由下载、部署和修改。与之相对的闭源模型（如 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude）仅通过 API 提供服务，不公开核心技术细节。开源模型的优势在于可本地部署、数据隐私可控、社区可持续优化；劣势则是通常在性能上落后于顶级闭源模型。GLM-4.5 能在开源赛道拿到第一并逼近闭源模型的表现，意味着开源与闭源之间的性能鸿沟正在快速缩小，这对整个 AI 行业的生态格局有深远影响。

GLM-4.5价格与排名信息

API 价格：每百万 Token 低至 0.8 元

价格是 GLM-4.5 的另一张王牌。API 调用成本最低每百万 Token 输入仅 0.8 元，输出 2 元，放在主流模型里属于第一梯队的低价。对个人开发者和中小团队来说，用顶级开源模型的门槛一下子就降下来了。

对于不熟悉 Token 计价的读者，这里做个简单科普。Token 是大语言模型处理文本的基本单位。在中文场景下，一个汉字通常被编码为 1-2 个 Token；在英文场景下，一个常见单词大约是 1 个 Token，而较长或罕见的单词可能被拆分为多个 Token。API 按 Token 计费分为「输入 Token」和「输出 Token」两部分：输入是你发给模型的提示词和上下文，输出是模型生成的回复内容。以 GLM-4.5 每百万输入 Token 0.8 元的价格为例，大约相当于处理 50-70 万个汉字只需 0.8 元。作为对比，GPT-4o 的输入价格约为每百万 Token 2.5 美元（约 18 元人民币），差距超过 20 倍，GLM-4.5 的价格优势可见一斑。

这种价格的急剧下降并非孤例。目前国内第一梯队的大模型玩家包括智谱（GLM 系列）、阿里（通义千问/Qwen 系列）、月之暗面（Kimi/Moonshot 系列）、DeepSeek、百度（文心一言）、字节跳动（豆包/Doubao）等，激烈的竞争直接推动了模型能力的快速提升和价格的持续下降——2024 年初百万 Token 的价格还在数十元级别，到 2025 年中已经降至个位数甚至更低，被业界称为「价格战」。对开发者和用户而言，这无疑是利好消息，意味着以极低成本获取顶级 AI 能力正在成为现实。

网页版免费使用：全栈开发与 PPT 生成

智谱提供了网页版和 API 两种使用方式。网页版直接访问 z.ai，登录账号后即可免费使用，不用充值，不用绑卡。网页版里内置了好几种实用模式，最值得试的是「全栈开发」和「PPT 生成」。

GLM-4.5网页版功能界面

全栈开发模式：一句话让 AI 写前后端代码

全栈开发模式是 GLM-4.5 网页版里最惊艳的功能。它能做到前端加后端的完整开发，自带运行环境，一句话就能调动 GLM 的 Agent 模式帮你写代码，体验跟此前大火的 Manus 非常接近。

这里提到的 Agent（智能体）模式是当前 AI 应用的重要范式之一。与传统的单轮问答不同，Agent 模式下的 AI 具备自主规划、工具调用和多步执行的能力。它的核心工作流程是：接收用户目标 → 将目标拆解为子任务 → 依次调用代码执行器、文件系统、网络搜索等工具完成每个子任务 → 汇总结果交付最终成果。Manus 是 2025 年初引发广泛关注的通用 AI Agent 产品，以其强大的自主任务执行能力著称。GLM-4.5 的全栈开发模式采用了类似的 Agent 架构，内置了代码沙箱运行环境，能够自动编写、执行和调试代码，这也是它能「一句话生成完整网站」的技术基础。

所谓「自带运行环境」，其底层技术是代码沙箱（Code Sandbox）。代码沙箱是一种隔离的执行环境，通常基于容器化技术（如 Docker）或 WebAssembly 实现，允许 AI 生成的代码在安全隔离的环境中即时编译和运行，而不会影响宿主系统的安全性。这种技术解决了 AI 编程的一个核心痛点：用户不需要在本地配置任何开发环境，就能看到代码的实时运行效果。类似的技术方案也被 Replit、CodeSandbox 等在线 IDE 广泛采用，而将其与大语言模型的代码生成能力结合，则是 2024-2025 年 AI 编程工具的重要趋势。

拿「创建一个模拟必应官网」举例，整个流程是这样的：

自动拆解任务：你提出需求后，GLM 会自动生成一份清晰的待办事项列表
逐项执行并打勾：每完成一个功能就自动标记，接着处理下一个
交付完整成果：全部任务跑完后，生成的网站功能齐全，界面还带精美动效

实测下来，生成的必应模拟站外观高度还原，搜索功能完全可用，展示的内容也真实可访问。除了网站，你还可以用自然语言描述来创建小游戏、交互式 3D 山水景观等复杂项目，基本都能一次成型，不用反复调试。

PPT 生成模式：告别加班做幻灯片

经常做 PPT 的人一定要试试这个功能。只需一句话描述需求，GLM-4.5 就能自动生成逻辑清晰、排版美观的演示文稿。

PPT生成模式演示

生成的 PPT 有几个亮点：

内容贴合需求，不是随便拼凑的废话
支持在线编辑，点击任意元素即可修改
支持导出下载，通过「分享 → 保存为 PDF」就能存到本地

跟传统的 PPT 制作流程比，效率提升不止一个数量级，特别适合赶工汇报材料或方案展示。

API 搭配 Claude Code：打造高性价比编程工作流

如果你是开发者，GLM-4.5 的 API 搭配 Claude Code 能组出一套非常实用的编程工作流。目前 API 没有免费额度，最低充值 6.9 元就能开始用。

Claude Code 是 Anthropic 公司推出的命令行 AI 编程工具，它运行在终端环境中，能够直接读取和修改本地项目文件、执行 Shell 命令、运行测试等。与 GitHub Copilot 等 IDE 插件不同，Claude Code 更像一个「AI 结对编程伙伴」，可以理解整个项目的上下文并进行跨文件的复杂操作。它的一个重要特性是支持通过环境变量配置自定义的 API 端点和模型，这意味着你可以将底层的语言模型从默认的 Claude 替换为其他兼容 OpenAI API 格式的模型——比如 GLM-4.5。这种灵活性使得开发者能够在保留 Claude Code 优秀交互体验的同时，大幅降低模型调用成本。

这种模型替换之所以可行，得益于 OpenAI API 兼容格式已成为大模型行业的事实标准。OpenAI 最早定义了一套 RESTful API 接口规范（包括 /v1/chat/completions 等端点），由于其先发优势和广泛的开发者生态，几乎所有后来的模型提供商（包括智谱、DeepSeek、Mistral 等）都选择兼容这套接口格式。这意味着开发者只需修改 API 端点地址和密钥，就能在不同模型之间无缝切换，而无需改动应用层代码。这种标准化极大地降低了模型迁移成本，也催生了像 OneAPI、LiteLLM 这样的 API 网关项目，帮助开发者统一管理多个模型的调用。

第一步：确认 Node.js 环境

确保本地已安装 Node.js，版本需要 20 以上。Node.js 是基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境，它让 JavaScript 能够脱离浏览器在服务器端运行。在 AI 开发工具链中，Node.js 扮演着重要的基础设施角色：许多 AI 编程工具（包括 Claude Code）都基于 Node.js 构建，因为它的 npm 生态系统提供了丰富的包管理能力，异步非阻塞的 I/O 模型也非常适合处理 API 调用等网络密集型任务。要求 Node.js 20+ 版本是因为该版本引入了原生的 fetch API 支持、改进的 ES 模块系统等现代特性，这些都是新一代 AI 工具所依赖的底层能力。

检查方法：

按 Win + R，输入 cmd 打开命令行
输入 node -v 查看版本号
如果没装，去 Node.js 官网下载安装即可

检查Node.js环境

第二步：安装 Claude Code

打开终端窗口（比如 PowerShell），输入安装命令完成 Claude Code 的安装。

第三步：配置智谱 API Key

访问智谱 BigModel 官网
点击「开发文档」→「场景示例」
通过页面链接获取你的 API Key
在 Claude Code 中配置环境变量，把 API Key 填进去
输入 claude 启动，搞定

API Key（应用程序编程接口密钥）是一串用于身份验证的唯一字符串，它的作用类似于你的「数字通行证」。当你的应用程序向智谱的服务器发送请求时，API Key 会告诉服务器「这个请求来自谁」，从而实现用量统计和费用结算。需要特别注意的是，API Key 应当妥善保管，不要将其硬编码在公开的代码仓库中或分享给他人，否则可能导致额度被盗用。最佳实践是将 API Key 存储在环境变量或专用的密钥管理工具中。

配置完成后，你就能在 Claude Code 的交互环境里直接调用 GLM-4.5，做代码生成、项目搭建等各种开发任务。这套组合兼顾了 Claude Code 的交互体验和 GLM-4.5 的低成本优势，是目前性价比很高的 AI 编程方案。

总结：谁适合用 GLM-4.5，怎么选

GLM-4.5 的发布让国产开源大模型的实用性又上了一个台阶。不管是免费的网页版全栈开发，还是低价的 API 服务，都切实降低了使用门槛。

普通用户：直接上网页版，全栈开发和 PPT 生成两个功能免费用，零成本体验顶级开源模型的能力。

开发者：花 6.9 元充值 API，搭配 Claude Code 搭建编程工作流，性价比远超同类方案。

在国产大模型竞争越来越激烈的当下，GLM-4.5 用实力和价格给市场带来了实实在在的冲击。如果你还没试过，现在正是上手的好时机。