Cómo usar GLM-4.7 gratis: una guía completa

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Cómo usar GLM-4.7 gratis: una guía completa

GLM-4.7, el último modelo de lenguaje grande de código abierto de Zhipu AI (Z.ai), ha revolucionado a la comunidad de IA. Con 355 mil millones de parámetros totales (32 mil millones activos), una ventana de contexto masiva de 200K tokens y notables capacidades de codificación—logrando un 73.8% en SWE-bench—se posiciona como una alternativa poderosa a modelos propietarios como Claude Sonnet 4.5. ¿La mejor parte? Puedes acceder a GLM-4.7 gratis a través de múltiples plataformas. Esta guía te llevará a través de todas las formas legítimas de usar GLM-4.7 sin gastar un solo centavo.

Por qué vale la pena probar GLM-4.7

GLM-4.7 representa un gran avance en IA de código abierto:

Excelente rendimiento en codificación: 73.8% en SWE-bench, 84.9% en LiveCodeBench
Ventana de contexto masiva: 200K tokens para tareas complejas con contexto largo
Pensamiento preservado: Mantiene bloques de razonamiento a lo largo de conversaciones para mejor continuidad
Licencia MIT: Completamente abierto para uso comercial
Soporte multilingüe: Destacado en tareas en inglés y chino
Capacidades de uso de herramientas: 87.4% en τ²-Bench para flujos de trabajo agentes
Coste efectivo: Mucho más barato que alternativas de código cerrado

Método 1: Créditos gratuitos en OpenRouter

Lo que obtienes

OpenRouter ofrece una API unificada para múltiples modelos de IA, incluyendo GLM-4.7, con un nivel gratuito para experimentación.

Acceso paso a paso:

Visita openrouter.ai
Crea una cuenta gratuita
Navega a "Configuración de cuenta" y genera tu clave API
Consulta la página de modelos para verificar la disponibilidad de GLM-4.7 (marcado como zai/glm-4.7 o similar)
Usa el SDK compatible con OpenAI con la URL base de OpenRouter

Características del nivel gratuito (abril 2025):

50 solicitudes/día en variantes gratuitas del modelo
Límite de 20 solicitudes/minuto
Extensible hasta 1000 solicitudes/día con saldo mínimo de $10

Ejemplo de uso de la API:

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)

Consejos profesionales:

Monitorea tu uso en el panel de OpenRouter para mantenerte dentro de los límites gratuitos
Usa GLM-4.7 para tareas de codificación donde sobresale
Combina solicitudes para minimizar llamadas API cuando sea posible

Método 2: Vercel AI Gateway

Acceso gratuito a través de Vercel

Vercel ha integrado GLM-4.7 en su AI Gateway, ofreciendo a los desarrolladores acceso fluido.

Proceso de configuración:

Ve a vercel.com y crea una cuenta gratuita
Crea un proyecto nuevo o usa uno existente
Navega a la configuración de AI Gateway
Añade GLM-4.7 como proveedor (ID de modelo: zai/glm-4.7)
Usa el SDK de Vercel AI para integración sencilla

Ejemplo con 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);

Beneficios:

Limitación de tasa y caché integrados
Fácil integración con proyectos Next.js
Nivel gratuito disponible para proyectos de hobby
Flujo de despliegue simplificado

Método 3: Hugging Face Inference API

Acceso de inferencia gratuito

Hugging Face aloja GLM-4.7 con acceso gratuito a su API de inferencia para experimentación.

Primeros pasos:

Visita huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
Regístrate para una cuenta gratuita en Hugging Face
Acepta el acuerdo de usuario del modelo (si es necesario)
Genera un token de acceso en tu configuración
Usa el endpoint de la API de inferencia

Ejemplo de API:

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",
})

Limitaciones del nivel gratuito:

Límites de tasa: aproximadamente 300 solicitudes/hora
Los tiempos de espera en cola pueden variar según la carga del servidor
Mejor para experimentación y prototipado

Método 4: Despliegue local con GGUF

Ejecuta GLM-4.7 localmente

Para privacidad total y uso ilimitado, puedes ejecutar versiones cuantizadas de GLM-4.7 localmente usando el formato GGUF.

Requisitos previos:

Una computadora con suficiente RAM (recomendado 32GB+ para uso cómodo)
Ollama o llama.cpp instalado
Descargar el modelo GGUF de Hugging Face

Usando Ollama:

# Crear un 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

# Crear el modelo
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Ejecutar el modelo
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

Usando llama.cpp:

# Descargar y compilar llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

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

Ventajas:

Privacidad total (los datos nunca salen de tu máquina)
Sin límites de tasa ni costos de API
Niveles de cuantización personalizables
Puede usarse sin conexión

Requisitos de hardware:

Mínimo: 16GB RAM para cuantización de 4 bits
Recomendado: 32GB+ RAM para mejor experiencia
Aceleración por GPU opcional pero recomendada para inferencias más rápidas

Método 5: Chat AI de OpenCode

Acceso conversacional a través de OpenCode

OpenCode ofrece una interfaz de chat amigable para interactuar con modelos de IA, incluyendo GLM-4.7.

Pasos para acceder:

Visita la plataforma OpenCode
Inicia una conversación nueva
Selecciona GLM-4.7 del menú desplegable de modelos (si está disponible)
Comienza a chatear con el modelo

Casos de uso:

Asistencia rápida en codificación
Ayuda con depuración
Explicaciones de código
Aprendizaje de conceptos de programación

Beneficios:

No requiere clave API
Interfaz de chat intuitiva
Ideal para usuarios no técnicos
Perfecto para la experimentación

Método 6: Plataforma oficial de Z.ai

Acceso directo desde la fuente

Z.ai, creador de GLM-4.7, ofrece acceso directo a sus modelos a través de su plataforma.

Primeros pasos:

Visita z.ai
Crea una cuenta gratuita
Navega a la sección GLM-4.7
Accede al modelo mediante su interfaz web o API
Revisa si hay algún nivel gratuito o promociones

Ejemplo API:

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())

Información del nivel gratuito:

Z.ai suele ofrecer créditos gratis para nuevos usuarios
Consulta las promociones actuales en su sitio web
El nivel gratuito puede tener límites diarios/mensuales

Método 7: Integración con Puter.js

Acceso gratuito y sin servidor

Puter.js ofrece un modelo único de "usuario paga" donde puedes acceder a capacidades de IA a través de su plataforma sin claves API ni configuración de servidor.

Primeros pasos:

Incluye Puter.js en tu archivo HTML:

<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>

Usa GLM-4.7 a través de su interfaz:

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});
});

Ventajas:

No requiere claves API
El usuario paga por su propio uso
Perfecto para aplicaciones del lado cliente
No necesita infraestructura de servidor

Nota: Consulta la documentación de Puter para los modelos compatibles y la disponibilidad actual de GLM-4.7.

Cómo maximizar tu uso gratuito

Estrategias inteligentes de uso

1. Optimiza tus solicitudes:

Usa el tamaño de modelo adecuado para la tarea
Sé específico en tus prompts para reducir el uso de tokens
Divide tareas complejas en consultas más pequeñas y enfocadas

2. Implementa caché:

Guarda respuestas para preguntas frecuentes
Usa TTL (tiempo de vida) para invalidar caché
Reduce hasta un 60% las llamadas API redundantes

3. Operaciones en lote:

Combina múltiples consultas relacionadas en solicitudes únicas
Usa procesamiento por lotes para operaciones masivas
Minimiza la sobrecarga de llamadas API

4. Escoge la plataforma adecuada:

Usa OpenRouter para acceso API con buen nivel gratuito
Usa Vercel AI Gateway para proyectos Next.js
Usa Hugging Face para experimentación
Usa despliegue local para privacidad y uso ilimitado

Limitaciones comunes y soluciones

Límites de tasa:

Problema: Solicitudes limitadas por minuto/día en niveles gratuitos
Solución: Implementa colas de solicitudes, usa múltiples plataformas o despliega localmente

Ventana de contexto:

Problema: Algunos servicios limitan el contexto en niveles gratuitos
Solución: Usa los 200K tokens completos de GLM-4.7 en plataformas que lo soporten o despliega localmente

Tiempos en cola:

Problema: APIs gratuitas pueden tener tiempos de espera
Solución: Usa en horas de menor tráfico o cambia a despliegue local

Benchmarks de rendimiento

Benchmark	Puntaje GLM-4.7	GPT-4o	Claude Sonnet 4.5
SWE-bench	73.8%	71.8%	72.0%
LiveCodeBench	84.9%	82.1%	83.5%
τ²-Bench	87.4%	85.2%	86.1%
Terminal Bench 2.0	41%	38%	39%

Datos recopilados de múltiples pruebas benchmark

Mejores casos de uso para GLM-4.7

1. Generación y depuración de código:

Escribir código con calidad de producción
Depurar problemas complejos
Refactorizar código existente
Generar casos de prueba

2. Flujos de trabajo agenticos:

Usar con Claude Code, Cline o Roo Code
Implementar asistentes automáticos de codificación
Construir herramientas de desarrollo impulsadas por IA

3. Aplicaciones multilingües:

Soporte para inglés y chino
Traducción de código entre idiomas
Tareas de localización

4. Razonamiento con contexto largo:

Analizar grandes bases de código
Revisar documentación extensa
Procesar proyectos con múltiples archivos

Ejemplos de integración

Con Cursor (Editor de Código AI):

// Configura Cursor para usar GLM-4.7 vía OpenRouter
// Ajustes → Modelos → Añadir Modelo Personalizado
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Con VS Code (Extensión Continue):

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

Seguridad y mejores prácticas

Seguridad de claves API

Nunca comites claves API a control de versiones
Usa variables de entorno para guardar credenciales
Rota claves regularmente
Monitorea el uso para detectar accesos no autorizados

Uso responsable

Respeta los términos de servicio de las plataformas
No abuses de los niveles gratuitos para fines comerciales
Considera actualizar a planes pagos para uso en producción
Reconoce el modelo en tus proyectos

Privacidad de datos

Sé consciente de las políticas de retención de datos en plataformas en la nube
Usa despliegue local para datos sensibles
Revisa las políticas de privacidad de las plataformas
Implementa sanitización de datos cuando sea necesario

Cuándo considerar planes pagos

Señales para acceso pago:

Límite de tasa alcanzado regularmente en niveles gratuitos
Necesidad de disponibilidad garantizada para producción
Requerimiento de tiempos de respuesta más rápidos
Construcción de aplicaciones comerciales
Necesidad de funciones avanzadas como fine-tuning

Opciones de actualización:

OpenRouter: Pago por uso con precios competitivos
Plan de codificación Z.ai: $3/mes para codificación al nivel Claude
Vercel Pro: Funciones avanzadas en AI Gateway
Autoalojamiento: Despliega en tu propia infraestructura

Recomendación de alojamiento:
Para despliegues en producción que requieran escalabilidad, considera LightNode’s soluciones cloud optimizadas para IA para hospedar GLM-4.7 con instancias GPU dedicadas y escalado sin complicaciones.

Resolución de problemas comunes

Error "Modelo no disponible":

Prueba en horas de menor tráfico
Verifica que el modelo esté soportado en la plataforma
Cambia a alguna otra plataforma
Asegúrate de usar el ID correcto del modelo

Límite de tasa excedido:

Espera a que se reinicie el límite
Implementa colas de solicitudes
Usa múltiples claves API (si está permitido)
Considera despliegue local para uso intensivo

Problemas de memoria en despliegue local:

Usa cuantización más agresiva (por ejemplo, Q4_K_M en lugar de Q8_0)
Reduce el tamaño de la ventana de contexto
Cierra otras aplicaciones para liberar RAM
Considera usar aceleración por GPU

Inferencia lenta en despliegue local:

Activa la aceleración por GPU si está disponible
Usa niveles de cuantización más bajos
Reduce el máximo de tokens
Usa una máquina más potente

Conclusión

GLM-4.7 ofrece capacidades excepcionales para codificación, razonamiento y tareas agenticas—todo accesible mediante múltiples niveles gratuitos y opciones de despliegue abierto. Ya seas un desarrollador buscando una alternativa a Claude, un investigador experimentando con modelos de vanguardia, o un aficionado explorando IA, existe un método de acceso gratuito que se adapta a tus necesidades.

Recomendaciones para comenzar rápido:

Principiantes: Empieza con OpenRouter o Hugging Face Inference API
Desarrolladores: Usa Vercel AI Gateway para integración fluida
Usuarios enfocados en privacidad: Despliega localmente usando cuantización GGUF
Experimentadores: Prueba varias plataformas para encontrar tu favorita
Usuarios de producción: Actualiza a niveles pagos o autoalojamiento con LightNode

Recuerda: Aunque el acceso gratuito es generoso, considera apoyar las plataformas y proyectos open source que valoras mediante la actualización a planes pagos, contribuciones a la comunidad o reconociendo a GLM-4.7 en tus proyectos.

GLM-4.7 representa la democratización de capacidades poderosas de IA. Aprovechando estos métodos de acceso gratuito, puedes construir, experimentar e innovar sin barreras económicas. El futuro de la IA es abierto, y GLM-4.7 lidera el camino.

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