Comment utiliser GLM-4.7 gratuitement : Guide complet

Environ 8 min

Comment utiliser GLM-4.7 gratuitement : Guide complet

GLM-4.7, le dernier grand modèle de langage open source de Zhipu AI (Z.ai), a conquis la communauté IA. Avec ses 355 milliards de paramètres au total (32 milliards actifs), une immense fenêtre de contexte de 200K tokens, et des capacités de codage remarquables — atteignant 73,8 % sur SWE-bench — il se positionne comme une alternative puissante aux modèles propriétaires comme Claude Sonnet 4.5. Le meilleur dans tout ça ? Vous pouvez accéder à GLM-4.7 gratuitement via plusieurs plateformes. Ce guide vous expliquera toutes les méthodes légitimes pour utiliser GLM-4.7 sans dépenser un sou.

Pourquoi GLM-4.7 vaut la peine d’être essayé

GLM-4.7 représente un bond en avant significatif dans l’IA open source :

Performance exceptionnelle en codage : 73,8 % sur SWE-bench, 84,9 % sur LiveCodeBench
Fenêtre contextuelle massive : 200K tokens pour des tâches complexes et longues
Préservation de la pensée : Conserve les blocs de raisonnement tout au long des conversations pour une meilleure continuité
Licence MIT : Totalement open source, utilisable commercialement
Support multilingue : Excellent en anglais et en chinois
Capacités d’utilisation d’outils : 87,4 % sur τ²-Bench pour des workflows agencés
Rentabilité : Beaucoup moins cher que les alternatives propriétaires

Méthode 1 : Crédits gratuits OpenRouter

Ce que vous obtenez

OpenRouter fournit une API unifiée pour plusieurs modèles IA, dont GLM-4.7, avec un palier gratuit pour expérimenter.

Accès pas à pas :

Visitez openrouter.ai
Créez un compte gratuit
Rendez-vous dans « Paramètres du compte » et générez votre clé API
Vérifiez la page des modèles pour la disponibilité de GLM-4.7 (identifié comme zai/glm-4.7 ou similaire)
Utilisez le SDK compatible OpenAI avec l’URL de base d’OpenRouter

Fonctionnalités du palier gratuit (avril 2025) :

50 requêtes/jour sur les variantes de modèle gratuites
Limite de débit de 20 requêtes/minute
Peut s’étendre à 1000 requêtes/jour avec un solde minimum de 10 $

Exemple d’utilisation de l’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)

Conseils pratiques :

Surveillez votre usage dans le tableau de bord OpenRouter pour rester dans les limites gratuites
Utilisez GLM-4.7 pour les tâches de codage où il excelle
Regroupez vos requêtes pour minimiser les appels API quand c’est possible

Méthode 2 : Vercel AI Gateway

Accès gratuit via Vercel

Vercel a intégré GLM-4.7 dans son AI Gateway, offrant un accès fluide aux développeurs.

Processus d’installation :

Allez sur vercel.com et créez un compte gratuit
Créez un nouveau projet ou utilisez-en un existant
Rendez-vous dans les paramètres de l’AI Gateway
Ajoutez GLM-4.7 comme fournisseur (ID modèle : zai/glm-4.7)
Utilisez le SDK Vercel AI pour une intégration facile

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

console.log(result.text);

Avantages :

Limitation du débit et mise en cache intégrées
Intégration facile avec les projets Next.js
Palier gratuit disponible pour les projets personnels
Workflow de déploiement simplifié

Méthode 3 : API d’inférence Hugging Face

Accès d’inférence gratuit

Hugging Face héberge GLM-4.7 avec accès gratuit à l’API d’inférence pour expérimenter.

Pour commencer :

Rendez-vous sur huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
Inscrivez-vous pour un compte Hugging Face gratuit
Acceptez l’accord utilisateur du modèle (si requis)
Générez un jeton d’accès dans vos paramètres
Utilisez l’endpoint de l’API d’inférence

Exemple d’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",
})

Limitations du palier gratuit :

Limites de débit : environ 300 requêtes/heure
Temps d’attente variables selon la charge serveur
Idéal pour l’expérimentation et le prototypage

Méthode 4 : Déploiement local avec GGUF

Exécuter GLM-4.7 localement

Pour une confidentialité totale et un usage illimité, vous pouvez exécuter des versions quantifiées de GLM-4.7 localement en format GGUF.

Prérequis :

Un ordinateur avec assez de RAM (32 Go+ recommandé pour un usage confortable)
Ollama ou llama.cpp installés
Téléchargez le modèle GGUF depuis Hugging Face

Utilisation avec Ollama :

# Créez un Modelfile pour 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

# Créez le modèle
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Lancez le modèle
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

Utilisation avec llama.cpp :

# Téléchargez et compilez llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

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

Avantages :

Confidentialité totale (les données ne quittent jamais votre machine)
Pas de limites de débit ou frais d’API
Niveaux de quantification personnalisables
Utilisable hors ligne

Exigences matérielles :

Minimum : 16 Go de RAM pour quantification 4-bit
Recommandé : 32 Go+ de RAM pour une expérience fluide
Accélération GPU optionnelle mais recommandée pour une inférence plus rapide

Méthode 5 : Chat IA OpenCode

Accès conversationnel via OpenCode

OpenCode offre une interface de chat conviviale pour interagir avec les modèles IA, dont GLM-4.7.

Étapes d’accès :

Rendez-vous sur la plateforme OpenCode
Lancez une nouvelle conversation
Sélectionnez GLM-4.7 dans le menu déroulant des modèles (si disponible)
Commencez à discuter avec le modèle

Cas d’usage :

Assistance rapide au codage
Aide au débogage
Explication de code
Apprentissage des concepts de programmation

Avantages :

Pas de clé API requise
Interface de chat intuitive
Idéal pour les utilisateurs non techniques
Parfait pour expérimenter

Méthode 6 : Plateforme officielle Z.ai

Accès direct à la source

Z.ai, créateur de GLM-4.7, propose un accès direct à leurs modèles via leur plateforme.

Démarrage :

Visitez z.ai
Créez un compte gratuit
Rendez-vous dans la section GLM-4.7
Accédez au modèle via l’interface web ou l’API
Vérifiez les offres de palier gratuit ou promotions

Exemple d’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())

Informations sur le palier gratuit :

Z.ai offre généralement des crédits gratuits aux nouveaux utilisateurs
Consultez les promotions actuelles sur leur site
Le palier gratuit peut comporter des limites journalières/mensuelles

Méthode 7 : Intégration Puter.js

Accès gratuit sans serveur

Puter.js propose un modèle unique "user-pays" où vous accédez aux capacités IA via leur plateforme sans clé API ni configuration serveur.

Pour commencer :

Incluez Puter.js dans votre fichier HTML :

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

Utilisez GLM-4.7 via leur 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});
});

Avantages :

Pas de clé API requise
L’utilisateur paie pour sa propre utilisation
Parfait pour les applications côté client
Aucune infrastructure serveur nécessaire

Remarque : Consultez la documentation de Puter pour les modèles supportés et la disponibilité de GLM-4.7.

Maximiser votre usage gratuit

Stratégies intelligentes d’utilisation

1. Optimisez vos requêtes :

Choisissez la bonne taille de modèle selon la tâche
Soyez précis dans vos invites pour réduire l’usage de tokens
Décomposez les tâches complexes en requêtes plus petites et ciblées

2. Implémentez la mise en cache :

Mettez en cache les réponses aux questions fréquentes
Utilisez un TTL (temps de vie) pour invalider le cache
Réduisez jusqu’à 60 % les appels API redondants

3. Opérations par lots :

Regroupez plusieurs requêtes liées en une seule
Utilisez le traitement par lots pour les opérations en masse
Minimisez le surcoût API

4. Choisissez la bonne plateforme :

OpenRouter pour un accès API avec bon palier gratuit
Vercel AI Gateway pour projets Next.js
Hugging Face pour expérimentation
Déploiement local pour confidentialité et usage illimité

Limitations courantes et solutions

Limites de débit :

Problème : nombre limité de requêtes par minute/jour sur les paliers gratuits
Solution : implémentez une file d’attente, utilisez plusieurs plateformes ou déployez localement

Fenêtre contextuelle :

Problème : certaines plateformes limitent le contexte sur les paliers gratuits
Solution : utilisez la pleine fenêtre de 200K tokens de GLM-4.7 sur les plateformes compatibles ou en local

Temps d’attente en file :

Problème : temps d’attente sur les API d’inférence gratuites
Solution : utilisez en heures creuses ou basculez vers le déploiement local

Performances aux benchmarks

Benchmark	Score 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 %

Données agrégées de plusieurs tests de benchmark

Meilleurs cas d’usage pour GLM-4.7

1. Génération et débogage de code :

Écrire du code qualité production
Déboguer des problèmes complexes
Refactorer du code existant
Générer des cas de test

2. Workflows agencés :

Utilisation avec Claude Code, Cline, ou Roo Code
Implémentation d’assistants de codage automatisés
Conception d’outils de développement alimentés par IA

3. Applications multilingues :

Support anglais et chinois
Traduction de code entre langues
Tâches de localisation

4. Raisonnement sur longs contextes :

Analyse de gros bases de code
Revue de documentations longues
Traitement de projets multi-fichiers

Exemples d’intégration

Avec Cursor (éditeur de code IA) :

// Configurer Cursor pour utiliser GLM-4.7 via OpenRouter
// Paramètres → Modèles → Ajouter un modèle personnalisé
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Avec VS Code (extension Continue) :

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

Sécurité et bonnes pratiques

Sécurité des clés API

Ne jamais committer les clés API dans le contrôle de version
Utiliser des variables d’environnement pour stocker les identifiants
Faire tourner les clés régulièrement
Surveiller l’utilisation pour détecter tout accès non autorisé

Utilisation responsable

Respecter les conditions d’utilisation des plateformes
Ne pas abuser des paliers gratuits à des fins commerciales
Envisager d’upgrader vers des plans payants pour la production
Mentionner le modèle dans vos projets

Confidentialité des données

Être conscient des politiques de rétention des données sur le cloud
Privilégier le déploiement local pour les données sensibles
Consulter les politiques de confidentialité des plateformes
Mettre en œuvre une sanitation des données si nécessaire

Quand envisager un plan payant

Signes que vous avez besoin d'un accès payant :

Vous atteignez régulièrement les limites de débit des paliers gratuits
Besoin de disponibilité garantie en production
Nécessité de temps de réponse plus rapides
Développement d’applications commerciales
Besoin de fonctionnalités avancées comme le fine-tuning

Options de montée en gamme :

OpenRouter : Paiement à l’usage avec tarifs compétitifs
Z.ai Coding Plan : 3 $/mois pour un codage niveau Claude
Vercel Pro : Fonctionnalités avancées AI Gateway
Auto-hébergement : Déploiement sur votre propre infrastructure

Recommandation d’hébergement :
Pour des déploiements en production à l’échelle, pensez aux solutions cloud optimisées IA de LightNode avec instances GPU dédiées et montée en charge facile.

Résolution des problèmes courants

Erreur « Modèle non disponible » :

Essayez hors des heures de pointe
Vérifiez si le modèle est supporté sur la plateforme
Passez à une plateforme alternative
Vérifiez que l’ID du modèle utilisé est correct

Limite de débit dépassée :

Attendez que la limite se réinitialise
Implémentez une file d’attente des requêtes
Utilisez plusieurs clés API (si autorisé)
Pensez au déploiement local pour usage intense

Problèmes de mémoire en local :

Utilisez une quantification plus agressive (ex. Q4_K_M au lieu de Q8_0)
Réduisez la taille de la fenêtre contextuelle
Fermez d’autres applications pour libérer la RAM
Envisagez l’accélération GPU

Inférence lente en local :

Activez l’accélération GPU si disponible
Utilisez des niveaux de quantification inférieurs
Diminuez le nombre maximum de tokens
Utilisez une machine plus puissante

Conclusion

GLM-4.7 offre des capacités exceptionnelles pour le codage, le raisonnement et les tâches agencées — toutes accessibles via plusieurs paliers gratuits et options de déploiement open source. Que vous soyez développeur à la recherche d’une alternative à Claude, chercheur explorant des modèles de pointe ou passionné expérimentant l’IA, il existe une méthode d’accès gratuite adaptée à vos besoins.

Recommandations pour démarrer rapidement :

Débutants : commencez par OpenRouter ou Hugging Face Inference API
Développeurs : utilisez Vercel AI Gateway pour une intégration transparente
Utilisateurs soucieux de la confidentialité : déployez localement avec quantification GGUF
Expérimentateurs : testez plusieurs plateformes pour trouver votre préférée
Utilisateurs en production : passez aux paliers payants ou auto-hébergez avec LightNode

Rappelez-vous : même si l’accès gratuit est généreux, pensez à soutenir les plateformes et projets open source qui vous apportent de la valeur en passant aux plans payants, en contribuant à la communauté ou en mentionnant GLM-4.7 dans vos travaux.

GLM-4.7 incarne la démocratisation des puissantes capacités IA. En tirant parti de ces méthodes d’accès gratuit, vous pouvez créer, expérimenter et innover sans barrières financières. L'avenir de l'IA est ouvert et GLM-4.7 en est le chef de file.

Prêt à déployer GLM-4.7 à grande échelle ?
Découvrez les solutions cloud optimisées GPU de LightNode pour héberger vos applications IA avec des ressources dédiées et des performances professionnelles.