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Wie man GLM-4.7 kostenlos nutzt: Ein kompletter Leitfaden

BlogsGLM-4.7AIFree TierUngefähr 7 min

Wie man GLM-4.7 kostenlos nutzt: Ein kompletter Leitfaden

GLM-4.7, das neueste Open-Source-Large-Language-Modell von Zhipu AI (Z.ai), hat die KI-Community im Sturm erobert. Mit insgesamt 355 Milliarden Parametern (32 Milliarden aktiv), einem riesigen Kontextfenster von 200K und bemerkenswerten Coding-Fähigkeiten – mit 73,8 % auf SWE-bench – gilt es als mächtige Alternative zu proprietären Modellen wie Claude Sonnet 4.5. Das Beste daran? Sie können GLM-4.7 über mehrere Plattformen kostenlos nutzen. Dieser Leitfaden führt Sie durch alle legitimen Möglichkeiten, GLM-4.7 ohne Kosten einzusetzen.

Warum GLM-4.7 einen Versuch wert ist

GLM-4.7 stellt einen bedeutenden Fortschritt im Open-Source-Bereich dar:

  • Hervorragende Coding-Leistung: 73,8 % auf SWE-bench, 84,9 % auf LiveCodeBench
  • Riesiges Kontextfenster: 200K Tokens für komplexe Aufgaben mit langer Kontextabhängigkeit
  • Beibehaltung von Denkprozessen: Speichert logische Schlussfolgerungen über Konversationen hinweg für bessere Kontinuität
  • MIT-Lizenz: Vollständig Open-Source für kommerzielle Nutzung
  • Mehrsprachige Unterstützung: Hervorragende Leistungen in Englisch und Chinesisch
  • Werkzeugnutzung: 87,4 % auf τ²-Bench für agentische Arbeitsabläufe
  • Kosten-effizient: Deutlich günstiger als Closed-Source-Alternativen

Methode 1: OpenRouter Free Credits

Was Sie bekommen

OpenRouter bietet eine einheitliche API für mehrere KI-Modelle, darunter GLM-4.7, mit einem kostenlosen Tarif für Experimente.

Schritt-für-Schritt-Zugang:

  1. Besuchen Sie openrouter.ai
  2. Erstellen Sie ein kostenloses Konto
  3. Navigieren Sie zu "Account Settings" und generieren Sie Ihren API-Schlüssel
  4. Prüfen Sie auf der Modellseite die Verfügbarkeit von GLM-4.7 (gekennzeichnet als zai/glm-4.7 oder ähnlich)
  5. Nutzen Sie das OpenAI-kompatible SDK mit der Basis-URL von OpenRouter

Free Tier Funktionen (Stand April 2025):

  • 50 Anfragen pro Tag bei kostenlosen Modellvarianten
  • 20 Anfragen pro Minute als Rate-Limit
  • Erweitert bis zu 1000 Anfragen pro Tag mit mindestens 10 $ Guthaben

Beispiel für API-Nutzung:

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
  model="zai/glm-4.7",
  messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to sort an array"}],
  max_tokens=1000
)

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

Pro Tipps:

  • Überwachen Sie Ihre Nutzung im OpenRouter-Dashboard, um im kostenlosen Limit zu bleiben
  • Nutzen Sie GLM-4.7 vor allem für Coding-Aufgaben, in denen es besonders gut ist
  • Kombinieren Sie Anfragen, um API-Aufrufe zu minimieren, wenn möglich

Methode 2: Vercel AI Gateway

Kostenloser Zugang über Vercel

Vercel hat GLM-4.7 in sein AI Gateway integriert und bietet Entwicklern nahtlosen Zugriff.

Einrichtungsprozess:

  1. Besuchen Sie vercel.com und erstellen Sie ein kostenloses Konto
  2. Erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein bestehendes
  3. Navigieren Sie zu den AI Gateway Einstellungen
  4. Fügen Sie GLM-4.7 als Anbieter hinzu (Modell-ID: zai/glm-4.7)
  5. Nutzen Sie das Vercel AI SDK für einfache Integration

Beispiel mit dem Vercel AI SDK:

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: 'Explain how Mixture-of-Experts architecture works',
});

console.log(result.text);

Vorteile:

  • Eingebaute Ratenbegrenzung und Caching
  • Einfache Integration in Next.js-Projekte
  • Kostenloses Kontingent für Hobbyprojekte
  • Vereinfachter Deployment-Workflow

Methode 3: Hugging Face Inference API

Kostenloser Inferenz-Zugang

Hugging Face hostet GLM-4.7 mit kostenlosem Zugang zur Inferenz-API für Experimente.

Erste Schritte:

  1. Besuchen Sie huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
  2. Registrieren Sie sich für ein kostenloses Hugging Face-Konto
  3. Akzeptieren Sie gegebenenfalls die Nutzungsbedingungen des Modells
  4. Erzeugen Sie in Ihren Einstellungen einen Zugriffstoken
  5. Nutzen Sie den Endpunkt der Inference-API

API-Beispiel:

import requests

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

def query(payload):
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	return response.json()
	
output = query({
	"inputs": "Write a detailed explanation of machine learning concepts",
})

Beschränkungen im kostenlosen Tarif:

  • Ca. 300 Anfragen pro Stunde
  • Warteschlangenzeiten variieren je nach Serverauslastung
  • Ideal für Experimente und Prototyping

Methode 4: Lokale Bereitstellung mit GGUF

GLM-4.7 lokal ausführen

Für maximale Privatsphäre und unbegrenzte Nutzung können Sie quantisierte Versionen von GLM-4.7 lokal im GGUF-Format betreiben.

Voraussetzungen:

  • Ein Computer mit ausreichendem RAM (mindestens 32 GB empfohlen für komfortable Nutzung)
  • Ollama oder llama.cpp installiert
  • Download des GGUF-Modells von Hugging Face

Mit Ollama:

# Modelfile für GLM-4.7 erstellen
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

# Modell erstellen
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Modell ausführen
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

Mit llama.cpp:

# llama.cpp herunterladen und bauen
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# Modell ausführen
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Explain quantum computing in simple terms" \
  -n 512 \
  -c 200000

Vorteile:

  • Maximale Privatsphäre (Daten bleiben auf Ihrem Gerät)
  • Keine Ratenlimits oder API-Kosten
  • Anpassbare Quantisierungsstufen
  • Offline nutzbar

Hardware-Anforderungen:

  • Mindestens 16 GB RAM für 4-Bit-Quantisierung
  • Empfohlen: 32 GB+ RAM für reibungslosere Nutzung
  • GPU-Beschleunigung optional, aber empfohlen für schnellere Inferenz

Methode 5: OpenCode AI Chat

Konversationeller Zugang über OpenCode

OpenCode bietet eine benutzerfreundliche Chat-Oberfläche zur Interaktion mit KI-Modellen, einschließlich GLM-4.7.

Zugangsschritte:

  1. Besuchen Sie die OpenCode-Plattform
  2. Starten Sie eine neue Konversation
  3. Wählen Sie GLM-4.7 aus dem Modell-Dropdown (sofern verfügbar)
  4. Beginnen Sie den Dialog mit dem Modell

Anwendungsfälle:

  • Schnelle Coding-Hilfe
  • Debugging-Unterstützung
  • Codeerklärungen
  • Lernen von Programmierkonzepten

Vorteile:

  • Kein API-Schlüssel erforderlich
  • Intuitive Chat-Oberfläche
  • Ideal für nicht-technische Nutzer
  • Perfekt zum Ausprobieren

Methode 6: Offizielle Plattform von Z.ai

Direktzugang vom Hersteller

Z.ai, der Schöpfer von GLM-4.7, bietet direkten Zugang zu ihren Modellen über ihre Plattform.

So starten Sie:

  1. Besuchen Sie z.ai
  2. Erstellen Sie ein kostenloses Konto
  3. Gehen Sie zum GLM-4.7-Bereich
  4. Greifen Sie auf das Modell über Web-Interface oder API zu
  5. Prüfen Sie auf kostenlose Tarife oder Aktionsangebote

API-Beispiel:

import requests

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

payload = {
  "model": "glm-4.7",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Help me understand neural networks"}
  ]
}

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

Informationen zum kostenlosen Tarif:

  • Z.ai bietet Neunutzer:innen üblicherweise kostenlose Credits
  • Prüfen Sie aktuelle Aktionen auf der Website
  • Der Free-Tier hat möglicherweise tägliche oder monatliche Limits

Methode 7: Puter.js Integration

Kostenloser, serverloser Zugang

Puter.js bietet ein einzigartiges „User-pays“-Modell, bei dem Sie KI-Funktionalitäten über deren Plattform ohne API-Schlüssel oder Servereinrichtung nutzen können.

Einstieg:

  1. Fügen Sie Puter.js in Ihre HTML-Datei ein:
<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
  1. Nutzen Sie GLM-4.7 über deren Interface:
puter.ai.chat(
  "Write a function to implement binary search",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

Vorteile:

  • Keine API-Schlüssel erforderlich
  • Nutzer bezahlen nur ihre eigene Nutzung
  • Ideal für clientseitige Anwendungen
  • Keine Serverinfrastruktur notwendig

Hinweis: Prüfen Sie die Puter-Dokumentation für die aktuell unterstützten Modelle und Verfügbarkeit von GLM-4.7.

Maximierung Ihrer kostenlosen Nutzung

Clevere Nutzungsstrategien

1. Anfragen optimieren:

  • Nutzen Sie die passende Modellgröße für Ihre Aufgabe
  • Seien Sie präzise in Ihren Eingaben, um Tokenverbrauch zu minimieren
  • Zerlegen Sie komplexe Aufgaben in kleinere, fokussierte Anfragen

2. Caching einsetzen:

  • Speichern Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zwischen
  • Verwenden Sie TTL (Time-to-Live) für Cache-Ablauf
  • Reduzieren Sie redundante API-Aufrufe um bis zu 60 %

3. Batch-Operationen:

  • Kombinieren Sie mehrere verwandte Anfragen in eine einzige
  • Nutzen Sie Batch-Verarbeitung für Massendaten
  • Minimieren Sie API-Overhead

4. Plattform passend wählen:

  • OpenRouter für API-Zugriff mit gutem Free Tier
  • Vercel AI Gateway für Next.js-Projekte
  • Hugging Face für experimentelle Zwecke
  • Lokale Bereitstellung für Datenschutz & unbegrenzte Nutzung

Häufige Limitierungen und Lösungen

Ratenlimits:

  • Problem: Begrenzte Anzahl von Anfragen pro Minute/Tag in kostenlosen Tarifen
  • Lösung: Anfrage-Warteschlangen implementieren, mehrere Plattformen nutzen oder lokal bereitstellen

Kontextfenster:

  • Problem: Einige Plattformen begrenzen im Free Tier den Kontext
  • Lösung: GLM-4.7 mit vollem 200K Kontext auf unterstützten Plattformen verwenden oder lokal ausführen

Warteschlangenzeiten:

  • Problem: Kostenlose Inferenz-APIs können Verzögerungen haben
  • Lösung: Nutzung in schwachen Lastzeiten oder lokale Installation

Performance Benchmarks

BenchmarkGLM-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 %

Daten aggregiert aus mehreren Benchmark-Tests

Beste Anwendungsfälle für GLM-4.7

1. Codegenerierung und Debugging:

  • Erstellen von produktionsreifem Code
  • Fehleranalyse bei komplexen Problemen
  • Refactoring von bestehendem Code
  • Generierung von Testfällen

2. Agentische Arbeitsabläufe:

  • Nutzung zusammen mit Claude Code, Cline oder Roo Code
  • Implementierung automatisierter Coding-Assistenten
  • Entwicklung KI-gestützter Entwicklerwerkzeuge

3. Mehrsprachige Anwendungen:

  • Unterstützung von Englisch und Chinesisch
  • Code-Übersetzung zwischen Sprachen
  • Lokalisierungsaufgaben

4. Langfristiges Kontextverständnis:

  • Analyse großer Codebasen
  • Durchsicht umfangreicher Dokumentationen
  • Verarbeitung von Multi-File-Projekten

Integrationsbeispiele

Mit Cursor (AI Code Editor):

// Konfiguration von Cursor für GLM-4.7 über OpenRouter
// Einstellungen → Modelle → Benutzerdefiniertes Modell hinzufügen
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Mit VS Code (Continue Extension):

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

Sicherheit und bewährte Praktiken

API-Key-Sicherheit

  • Niemals API-Keys im Versionskontrollsystem speichern
  • Umgebungsvariablen zum Speichern von Zugangsdaten verwenden
  • Schlüssel regelmäßig rotieren
  • Nutzung überwachen, um unbefugten Zugriff zu erkennen

Verantwortungsvolle Nutzung

  • Einhaltung der Nutzungsbedingungen der Plattformen
  • Kein Missbrauch kostenloser Tarife zu kommerziellen Zwecken
  • Upgrade auf kostenpflichtige Pläne für Produktion in Betracht ziehen
  • Das Modell in Ihren Projekten anerkennen

Datenschutz

  • Auf Datenaufbewahrungsrichtlinien von Cloud-Plattformen achten
  • Lokale Bereitstellung für sensible Daten bevorzugen
  • Datenschutzbestimmungen der Plattformen prüfen
  • Datenbereinigung bei Bedarf durchführen

Wann sollten kostenpflichtige Pläne erwogen werden

Anzeichen, dass bezahlter Zugang nötig ist:

  • Regelmäßiges Erreichen von Ratenlimits im Free Tier
  • Garantierte Verfügbarkeit für Produktion erforderlich
  • Schnellere Antwortzeiten benötigt
  • Kommerzielle Anwendungen entwickeln
  • Erweiterte Features wie Fine-Tuning benötigen

Upgrade-Möglichkeiten:

  • OpenRouter: Pay-as-you-go mit wettbewerbsfähigen Preisen
  • Z.ai Coding Plan: 3 $/Monat für Claude-ähnliches Coding
  • Vercel Pro: Erweiterte AI Gateway Funktionen
  • Self-hosting: Eigene Infrastruktur betreiben

Hosting-Empfehlung:
Für produktive Einsätze mit Skalierungsbedarf empfehlen wir LightNodes KI-optimierte Cloud-Lösungen zum Hosting von GLM-4.7 mit dedizierten GPU-Instanzen und nahtloser Skalierung.

Fehlerbehebung bei häufigen Problemen

"Model not available" Fehler:

  • Versuchen Sie es außerhalb der Stoßzeiten
  • Prüfen Sie, ob das Modell auf der Plattform unterstützt wird
  • Wechseln Sie zu einer alternativen Plattform
  • Vergewissern Sie sich, dass die korrekte Modell-ID genutzt wird

Überschrittenes Ratenlimit:

  • Warten Sie bis zur Zurücksetzung des Limits
  • Implementieren Sie eine Warteschlange für Anfragen
  • Nutzen Sie mehrere API-Schlüssel (wenn erlaubt)
  • Lokale Bereitstellung für hohe Nutzung in Erwägung ziehen

Speicherprobleme bei lokaler Bereitstellung:

  • Nutzen Sie eine stärkere Quantisierung (z.B. Q4_K_M statt Q8_0)
  • Reduzieren Sie die Größe des Kontextfensters
  • Schließen Sie andere Programme zur RAM-Freisetzung
  • GPU-Beschleunigung in Betracht ziehen

Langsame Inferenz bei lokaler Bereitstellung:

  • GPU-Beschleunigung aktivieren, falls verfügbar
  • Niedrigere Quantisierungsstufen verwenden
  • Max. Tokenanzahl reduzieren
  • Leistungsfähigere Hardware einsetzen

Fazit

GLM-4.7 bietet außergewöhnliche Fähigkeiten beim Programmieren, logischem Denken und agentischen Aufgaben – alles über diverse kostenlose Tarife und Open-Source-Bereitstellungen zugänglich. Ob Sie Entwickler sind, der eine Alternative zu Claude sucht, Forscher, der mit neuesten Modellen experimentiert, oder Hobbyist, der KI erkunden möchte: Es gibt eine Gratis-Zugangsoption, die zu Ihnen passt.

Schnelleinstieg-Empfehlungen:

  • Anfänger: Starten Sie mit OpenRouter oder Hugging Face Inference API
  • Entwickler: Nutzen Sie das Vercel AI Gateway für nahtlose Integration
  • Datenschutzorientierte Nutzer: Lokale Bereitstellung mit GGUF-Quantisierung
  • Experimentierfreudige: Probieren Sie mehrere Plattformen und finden Sie Ihr Lieblingssetup
  • Produktionsanwender: Upgraden Sie auf kostenpflichtige Tarife oder hosten Sie selbst mit LightNode

Denken Sie daran: Während kostenloser Zugang großzügig ist, unterstützen Sie die Plattformen und Open-Source-Projekte, die Sie schätzen – durch Upgrades, Beiträge zur Community oder Anerkennung von GLM-4.7 in Ihren Projekten.

GLM-4.7 steht für die Demokratisierung leistungsfähiger KI-Fähigkeiten. Mit diesen kostenlosen Zugangsmöglichkeiten können Sie entwickeln, experimentieren und innovieren – ganz ohne finanzielle Barrieren. Die Zukunft der KI ist offen, und GLM-4.7 führt den Wandel an.

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