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Como Usar o GLM-4.7 Gratuitamente: Um Guia Completo

BlogsGLM-4.7AIFree TierPor volta de 7 min

Como Usar o GLM-4.7 Gratuitamente: Um Guia Completo

O GLM-4.7, o mais recente modelo de linguagem grande open-source da Zhipu AI (Z.ai), tem causado um grande impacto na comunidade de IA. Com 355B de parâmetros totais (32B ativos), uma gigantesca janela de contexto de 200K tokens e capacidades impressionantes de programação—atingindo 73,8% no SWE-bench—ele se posiciona como uma alternativa poderosa a modelos proprietários como o Claude Sonnet 4.5. A melhor parte? Você pode acessar o GLM-4.7 gratuitamente através de várias plataformas. Este guia irá te mostrar todas as formas legítimas de usar o GLM-4.7 sem gastar um centavo.

Por Que o GLM-4.7 Vale a Pena Ser Testado

O GLM-4.7 representa um avanço significativo em IA open-source:

  • Desempenho excepcional em código: 73,8% no SWE-bench, 84,9% no LiveCodeBench
  • Janela de contexto massiva: 200K tokens para tarefas complexas com contexto longo
  • Raciocínio preservado: Mantém blocos de raciocínio ao longo das conversas para melhor continuidade
  • Licença MIT: Totalmente open-source para uso comercial
  • Suporte multilíngue: Excelente em tarefas tanto em inglês quanto em chinês
  • Capacidades de uso de ferramentas: 87,4% no τ²-Bench para fluxos de trabalho agentivos
  • Custo-benefício: Muito mais barato que alternativas fechadas

Método 1: Créditos Gratuitos do OpenRouter

O Que Você Ganha

O OpenRouter oferece uma API unificada para múltiplos modelos de IA, incluindo o GLM-4.7, com um plano gratuito para experimentação.

Acesso passo a passo:

  1. Visite openrouter.ai
  2. Crie uma conta gratuita
  3. Navegue até "Account Settings" e gere sua chave API
  4. Verifique a página de modelos para a disponibilidade do GLM-4.7 (identificado como zai/glm-4.7 ou similar)
  5. Use o SDK compatível com OpenAI com a URL base do OpenRouter

Recursos do Plano Gratuito (em abril de 2025):

  • 50 requisições/dia em variantes gratuitas do modelo
  • Limite de 20 requisições/minuto
  • Pode ser expandido para 1000 requisições/dia com um saldo mínimo de $10

Exemplo de Uso da API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
  api_key="sua_chave_openrouter"
)

response = client.chat.completions.create(
  model="zai/glm-4.7",
  messages=[{"role": "user", "content": "Escreva uma função Python para ordenar um array"}],
  max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

Dicas Profissionais:

  • Monitore seu uso no dashboard do OpenRouter para não ultrapassar os limites gratuitos
  • Use o GLM-4.7 em tarefas de programação, onde ele tem melhor desempenho
  • Combine requisições para minimizar chamadas à API sempre que possível

Método 2: Vercel AI Gateway

Acesso Gratuito via Vercel

A Vercel integrou o GLM-4.7 ao seu AI Gateway, oferecendo acesso fácil para desenvolvedores.

Processo de configuração:

  1. Acesse vercel.com e crie uma conta gratuita
  2. Crie um projeto novo ou use um existente
  3. Vá para as configurações do AI Gateway
  4. Adicione o GLM-4.7 como provedor (ID do modelo: zai/glm-4.7)
  5. Use o SDK Vercel AI para integração simples

Exemplo com o SDK Vercel AI:

import { generateText } from 'ai';
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';

const glm = createOpenAI({
  baseURL: 'https://openrouter.ai/api/v1',
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});

const result = await generateText({
  model: glm('zai/glm-4.7'),
  prompt: 'Explique como funciona a arquitetura Mixture-of-Experts',
});

console.log(result.text);

Benefícios:

  • Limitação de taxa e cache embutidos
  • Integração fácil com projetos Next.js
  • Plano gratuito disponível para projetos hobby
  • Fluxo de deployment simplificado

Método 3: API de Inferência do Hugging Face

Acesso Gratuito à Inferência

O Hugging Face hospeda o GLM-4.7 com acesso gratuito à API de inferência para experimentação.

Como começar:

  1. Visite huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
  2. Cadastre-se para uma conta grátis no Hugging Face
  3. Aceite o acordo de uso do modelo (se solicitado)
  4. Gere um token de acesso nas suas configurações
  5. Use o endpoint da API de Inferência

Exemplo de API:

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/zai-org/GLM-4.7"
headers = {"Authorization": "Bearer seu_token_hf"}

def query(payload):
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	return response.json()
	
output = query({
	"inputs": "Escreva uma explicação detalhada sobre conceitos de machine learning",
})

Limitações do Plano Gratuito:

  • Limites de taxa: cerca de 300 requisições/hora
  • Tempos de fila podem variar conforme a carga do servidor
  • Ideal para experimentação e prototipagem

Método 4: Implantação Local com GGUF

Rode o GLM-4.7 Localmente

Para privacidade total e uso ilimitado, você pode rodar versões quantizadas do GLM-4.7 localmente no formato GGUF.

Pré-requisitos:

  • Computador com RAM suficiente (32GB+ recomendado para uso confortável)
  • Ollama ou llama.cpp instalados
  • Baixe o modelo GGUF no Hugging Face

Usando Ollama:

# Crie um Modelfile para GLM-4.7
echo "FROM ./GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf" > Modelfile
echo "PARAMETER temperature 0.7" >> Modelfile
echo "PARAMETER top_p 0.9" >> Modelfile
echo "PARAMETER num_ctx 200000" >> Modelfile

# Crie o modelo
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Rode o modelo
ollama run glm-4.7 "Escreva um script Python para análise de dados"

Usando llama.cpp:

# Baixe e compile o llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# Rode o modelo
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Explique computação quântica em termos simples" \
  -n 512 \
  -c 200000

Vantagens:

  • Privacidade total (os dados nunca saem do seu computador)
  • Sem limites de taxa ou custos de API
  • Níveis de quantização personalizáveis
  • Pode ser usado offline

Requisitos de Hardware:

  • Mínimo: 16GB RAM para quantização 4-bit
  • Recomendado: 32GB+ RAM para experiência mais fluida
  • Aceleração por GPU opcional, mas recomendada para inferência mais rápida

Método 5: Chat AI do OpenCode

Acesso Conversacional via OpenCode

O OpenCode oferece uma interface de chat amigável para interagir com modelos de IA, incluindo o GLM-4.7.

Passos para acesso:

  1. Acesse a plataforma OpenCode
  2. Inicie uma nova conversa
  3. Selecione o GLM-4.7 no dropdown de modelos (se disponível)
  4. Comece a conversar com o modelo

Casos de Uso:

  • Assistência rápida em programação
  • Ajuda para debugging
  • Explicações de código
  • Aprendizado de conceitos de programação

Benefícios:

  • Não precisa de chave API
  • Interface de chat intuitiva
  • Ideal para usuários não técnicos
  • Perfeito para experimentação

Método 6: Plataforma Oficial Z.ai

Acesso Direto na Fonte

Z.ai, criadora do GLM-4.7, oferece acesso direto aos seus modelos por meio de sua plataforma.

Como começar:

  1. Visite z.ai
  2. Crie uma conta gratuita
  3. Navegue para a seção GLM-4.7
  4. Acesse o modelo via interface web ou API
  5. Confira ofertas ou planos gratuitos

Exemplo de API:

import requests

API_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
  "Authorization": "Bearer sua_chave_zai",
  "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
  "model": "glm-4.7",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Me ajude a entender redes neurais"}
  ]
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Informações sobre o Plano Gratuito:

  • Z.ai geralmente oferece créditos gratuitos para novos usuários
  • Verifique promoções atuais no site
  • O plano gratuito pode ter limites diários/mensais

Método 7: Integração Puter.js

Acesso Gratuito e Serverless

O Puter.js oferece um modelo único de "pagamento pelo usuário", onde você pode acessar capacidades de IA via plataforma deles sem chave API ou configuração de servidor.

Como começar:

  1. Inclua o Puter.js em seu arquivo HTML:
<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
  1. Use o GLM-4.7 pela interface deles:
puter.ai.chat(
  "Escreva uma função para implementar busca binária",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

Vantagens:

  • Não precisa de chaves API
  • Usuário paga pelo próprio uso
  • Perfeito para aplicações client-side
  • Sem necessidade de infraestrutura de servidor

Nota: Consulte a documentação do Puter para os modelos suportados mais recentes e disponibilidade do GLM-4.7.

Como Maximizar Seu Uso Gratuito

Estratégias Inteligentes de Uso

1. Otimize suas Requisições:

  • Use o tamanho adequado do modelo para cada tarefa
  • Seja específico em seus prompts para reduzir uso de tokens
  • Divida tarefas complexas em consultas menores e focadas

2. Implemente Cache:

  • Armazene respostas para perguntas frequentes
  • Use TTL (Time-to-Live) para invalidação de cache
  • Reduza chamadas redundantes à API em até 60%

3. Operações em Lote:

  • Combine múltiplas consultas relacionadas em uma só requisição
  • Use processamento em lote para tarefas em larga escala
  • Minimize overhead da API

4. Escolha a Plataforma Adequada:

  • Use OpenRouter para acesso via API com bom plano gratuito
  • Use Vercel AI Gateway para projetos Next.js
  • Use Hugging Face para experimentação
  • Use implantação local para privacidade e uso ilimitado

Limitações Comuns e Soluções

Limites de Taxa:

  • Problema: Limite de requisições por minuto/dia nos planos gratuitos
  • Solução: Implemente fila de requisições, use múltiplas plataformas ou faça implantação local

Janela de Contexto:

  • Problema: Algumas plataformas limitam o contexto nos planos gratuitos
  • Solução: Use a janela completa de 200K tokens do GLM-4.7 em plataformas que o suportam, ou implante localmente

Tempos de Fila:

  • Problema: APIs gratuitas podem apresentar espera na fila
  • Solução: Use fora dos horários de pico, ou opte por implantação local

Benchmarks de Performance

BenchmarkScore GLM-4.7GPT-4oClaude Sonnet 4.5
SWE-bench73,8%71,8%72,0%
LiveCodeBench84,9%82,1%83,5%
τ²-Bench87,4%85,2%86,1%
Terminal Bench 2.041%38%39%

Dados agregados de múltiplos testes de benchmark

Melhores Casos de Uso para o GLM-4.7

1. Geração e Debugging de Código:

  • Escrever código de qualidade para produção
  • Depurar problemas complexos
  • Refatorar códigos existentes
  • Gerar casos de teste

2. Fluxos de Trabalho Agentivos:

  • Usar com Claude Code, Cline ou Roo Code
  • Implementar assistentes automatizados de codificação
  • Construir ferramentas de desenvolvimento com IA

3. Aplicações Multilíngues:

  • Suporte a inglês e chinês
  • Tradução de código entre idiomas
  • Atividades de localização

4. Raciocínio com Contexto Longo:

  • Analisar bases grandes de código
  • Revisar documentação extensa
  • Processar projetos multi-arquivo

Exemplos de Integração

Com Cursor (Editor de Código AI):

// Configure o Cursor para usar o GLM-4.7 via OpenRouter
// Configurações → Modelos → Adicionar Modelo Customizado
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: sua_chave_openrouter

Com VS Code (Extensão Continue):

// .vscode/settings.json
{
  "continue.model": "zai/glm-4.7",
  "continue.apiBaseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "continue.apiKey": "sua_chave_openrouter"
}

Segurança e Boas Práticas

Segurança da Chave API

  • Nunca comite chaves API no controle de versão
  • Use variáveis de ambiente para armazenar credenciais
  • Faça rodízio das chaves regularmente
  • Monitore o uso para detectar acessos não autorizados

Uso Responsável

  • Respeite os termos de serviço das plataformas
  • Não abuse dos planos gratuitos para fins comerciais
  • Considere migrar para planos pagos em uso produtivo
  • Reconheça o modelo em seus projetos

Privacidade de Dados

  • Esteja atento às políticas de retenção de dados nas nuvens
  • Use implantação local para dados sensíveis
  • Revise as políticas de privacidade das plataformas
  • Implemente sanitização dos dados quando necessário

Quando Considerar Planos Pagos

Sinais de que você precisa de acesso pago:

  • Ultrapassa regularmente os limites de taxa nos planos gratuitos
  • Necessita disponibilidade garantida para produção
  • Quer respostas mais rápidas
  • Construindo aplicações comerciais
  • Precisa de recursos avançados como fine-tuning

Opções de Upgrade:

  • OpenRouter: Pague conforme o uso com preços competitivos
  • Plano de Codificação da Z.ai: $3/mês para nível Claude em codificação
  • Vercel Pro: Recursos avançados no AI Gateway
  • Self-hosting: Implante na sua própria infraestrutura

Recomendação de Hosting:
Para deploys produtivos que exijam escalabilidade, considere as soluções em nuvem otimizadas para IA da LightNode para hospedar GLM-4.7 com instâncias dedicadas de GPU e escalonamento facilitado.

Resolução de Problemas Comuns

Erro "Modelo não disponível":

  • Tente em horários fora de pico
  • Verifique se o modelo é suportado na plataforma
  • Altere para outra plataforma
  • Confirme se está usando o ID correto do modelo

Limite de taxa excedido:

  • Aguarde o reset do limite
  • Implemente fila de requisições
  • Use várias chaves API (se permitido)
  • Considere implantação local para uso intenso

Problemas de memória na implantação local:

  • Utilize quantização mais agressiva (ex.: Q4_K_M invés de Q8_0)
  • Diminua o tamanho da janela de contexto
  • Feche outros aplicativos para liberar RAM
  • Avalie usar aceleração por GPU

Inferência lenta na implantação local:

  • Ative aceleração por GPU, se disponível
  • Use níveis menores de quantização
  • Reduza o número máximo de tokens
  • Use uma máquina mais potente

Conclusão

O GLM-4.7 oferece capacidades excepcionais para programação, raciocínio e tarefas agentivas—tudo acessível por múltiplos planos gratuitos e opções de implantação open-source. Seja você um desenvolvedor buscando uma alternativa ao Claude, um pesquisador experimentando modelos avançados ou um entusiasta explorando IA, existe um método de acesso gratuito que atende às suas necessidades.

Recomendações para Iniciar Rápido:

  • Iniciantes: Comece com OpenRouter ou API de Inferência Hugging Face
  • Desenvolvedores: Use o Vercel AI Gateway para integração fluida
  • Usuários focados em privacidade: Implemente localmente com quantização GGUF
  • Experimentadores: Teste múltiplas plataformas até encontrar sua favorita
  • Usuários em produção: Faça upgrade para planos pagos ou self-host com LightNode

Lembre-se: Embora o acesso gratuito seja generoso, considere apoiar as plataformas e projetos open-source que você valoriza, atualizando para planos pagos, contribuindo com a comunidade ou reconhecendo o GLM-4.7 em seus trabalhos.

O GLM-4.7 representa a democratização do poder da IA. Aproveitando esses métodos de acesso gratuito, você pode construir, experimentar e inovar sem barreiras financeiras. O futuro da IA é aberto, e o GLM-4.7 está liderando esse movimento.

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