Langsung ke konten utama

Cara Menggunakan GLM-4.7 Secara Gratis: Panduan Lengkap

BlogsGLM-4.7AIFree TierSekitar 6 menit

Cara Menggunakan GLM-4.7 Secara Gratis: Panduan Lengkap

GLM-4.7, model bahasa besar open-source terbaru dari Zhipu AI (Z.ai), telah menjadi perbincangan hangat di komunitas AI. Dengan total 355 miliar parameter (32 miliar aktif), jendela konteks besar 200K, dan kemampuan coding luar biasa — mencapai 73,8% pada SWE-bench — GLM-4.7 menjadi alternatif kuat bagi model proprietary seperti Claude Sonnet 4.5. Bagian terbaiknya? Anda dapat mengakses GLM-4.7 secara gratis melalui berbagai platform. Panduan ini akan membimbing Anda melalui semua cara sah menggunakan GLM-4.7 tanpa mengeluarkan biaya.

Mengapa GLM-4.7 Layak Dicoba

GLM-4.7 adalah lompatan signifikan dalam AI open-source:

  • Performa coding luar biasa: 73,8% pada SWE-bench, 84,9% pada LiveCodeBench
  • Jendela konteks masif: 200K token untuk tugas kompleks dengan konteks panjang
  • Berpikir terjaga: Mempertahankan blok penalaran sepanjang percakapan demi kontinuitas lebih baik
  • Berlisensi MIT: Sepenuhnya open-source untuk penggunaan komersial
  • Dukungan multibahasa: Unggul untuk tugas Bahasa Inggris dan Mandarin
  • Kemampuan penggunaan alat: 87,4% pada τ²-Bench untuk alur kerja agentik
  • Biaya efisien: Jauh lebih murah dibandingkan alternatif closed-source

Metode 1: Kredit Gratis OpenRouter

Apa yang Anda Dapatkan

OpenRouter menyediakan API terpadu untuk berbagai model AI, termasuk GLM-4.7, dengan free tier untuk percobaan.

Langkah akses:

  1. Kunjungi openrouter.ai
  2. Buat akun gratis
  3. Masuk ke "Account Settings" dan buat API key Anda
  4. Cek halaman model untuk ketersediaan GLM-4.7 (ditandai sebagai zai/glm-4.7 atau serupa)
  5. Gunakan SDK kompatibel OpenAI dengan base URL OpenRouter

Fitur Free Tier (per April 2025):

  • 50 permintaan/hari pada varian model gratis
  • Batas 20 permintaan/menit
  • Dapat diperluas hingga 1000 permintaan/hari dengan saldo minimal $10

Contoh Pemakaian 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)

Tips Profesional:

  • Pantau penggunaan Anda di dashboard OpenRouter agar tidak melebihi batas gratis
  • Gunakan GLM-4.7 untuk tugas coding yang menjadi keunggulannya
  • Gabungkan permintaan untuk mengurangi jumlah panggilan API bila memungkinkan

Metode 2: Vercel AI Gateway

Akses Gratis Melalui Vercel

Vercel telah mengintegrasikan GLM-4.7 ke dalam AI Gateway mereka, memberi akses mudah bagi pengembang.

Proses Setup:

  1. Kunjungi vercel.com dan buat akun gratis
  2. Buat proyek baru atau gunakan yang sudah ada
  3. Masuk ke pengaturan AI Gateway
  4. Tambahkan GLM-4.7 sebagai penyedia (model ID: zai/glm-4.7)
  5. Gunakan Vercel AI SDK untuk integrasi mudah

Contoh dengan 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);

Keuntungan:

  • Batas rate dan caching built-in
  • Integrasi mudah dengan proyek Next.js
  • Free tier tersedia untuk proyek hobbi
  • Alur deployment yang terstruktur

Metode 3: Hugging Face Inference API

Akses Inferensi Gratis

Hugging Face menyediakan GLM-4.7 dengan akses API inferensi gratis untuk percobaan.

Memulai:

  1. Kunjungi huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
  2. Daftar akun Hugging Face gratis
  3. Terima perjanjian pengguna model (jika diperlukan)
  4. Buat token akses di pengaturan Anda
  5. Gunakan endpoint Inference API

Contoh 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",
})

Pembatasan Free Tier:

  • Batas rate: sekitar 300 permintaan/jam
  • Waktu antrean dapat bervariasi sesuai beban server
  • Cocok untuk eksperimen dan prototipe

Metode 4: Deploy Lokal dengan GGUF

Jalankan GLM-4.7 Secara Lokal

Untuk privasi lengkap dan penggunaan tanpa batas, Anda dapat menjalankan versi kuantisasi GLM-4.7 secara lokal menggunakan format GGUF.

Prasyarat:

  • Komputer dengan RAM memadai (disarankan 32GB+ untuk penggunaan nyaman)
  • Ollama atau llama.cpp terinstal
  • Unduh model GGUF dari Hugging Face

Menggunakan Ollama:

# Buat Modelfile untuk 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

# Buat model
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Jalankan model
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

Menggunakan llama.cpp:

# Download dan build llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

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

Keuntungan:

  • Privasi penuh (data tidak pernah keluar dari mesin Anda)
  • Tanpa batas rate atau biaya API
  • Level kuantisasi bisa disesuaikan
  • Bisa digunakan offline

Spesifikasi Hardware:

  • Minimum: 16GB RAM untuk kuantisasi 4-bit
  • Disarankan: 32GB+ RAM untuk pengalaman lancar
  • Akselerasi GPU opsional tapi direkomendasikan untuk inferensi lebih cepat

Metode 5: OpenCode AI Chat

Akses Percakapan Melalui OpenCode

OpenCode menyediakan antarmuka chat ramah pengguna untuk berinteraksi dengan model AI, termasuk GLM-4.7.

Langkah Akses:

  1. Kunjungi platform OpenCode
  2. Mulai percakapan baru
  3. Pilih GLM-4.7 dari dropdown model (jika tersedia)
  4. Mulai ngobrol dengan model

Kegunaan:

  • Bantuan coding cepat
  • Bantuan debugging
  • Penjelasan kode
  • Belajar konsep pemrograman

Keuntungan:

  • Tidak perlu API key
  • Antarmuka chat intuitif
  • Ideal untuk pengguna non-teknis
  • Cocok untuk eksperimen

Metode 6: Platform Resmi Z.ai

Akses Langsung dari Sumbernya

Z.ai, pembuat GLM-4.7, menyediakan akses langsung ke model mereka melalui platform resmi.

Memulai:

  1. Kunjungi z.ai
  2. Buat akun gratis
  3. Masuk ke bagian GLM-4.7
  4. Akses model melalui antarmuka web atau API mereka
  5. Cek apakah ada free tier atau promosi khusus

Contoh 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())

Info Free Tier:

  • Z.ai biasanya menawarkan kredit gratis untuk pengguna baru
  • Cek promosi terbaru di situs mereka
  • Free tier mungkin memiliki batas harian/bulanan

Metode 7: Integrasi Puter.js

Akses Gratis Tanpa Server

Puter.js menawarkan model “user-pays” di mana Anda dapat mengakses kemampuan AI melalui platform mereka tanpa perlu API key atau setup server.

Memulai:

  1. Sertakan Puter.js di file HTML Anda:
<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
  1. Gunakan GLM-4.7 melalui antarmuka mereka:
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});
});

Keuntungan:

  • Tidak perlu API key
  • Pengguna membayar sesuai pemakaian sendiri
  • Cocok untuk aplikasi sisi klien
  • Tidak perlu infrastruktur server

Catatan: Cek dokumentasi Puter untuk model terbaru dan ketersediaan GLM-4.7.

Memaksimalkan Penggunaan Gratis Anda

Strategi Penggunaan Cerdas

1. Optimalkan Permintaan Anda:

  • Gunakan ukuran model yang tepat sesuai tugas
  • Berikan prompt spesifik untuk mengurangi penggunaan token
  • Pecah tugas kompleks menjadi query kecil dan fokus

2. Terapkan Caching:

  • Simpan hasil untuk pertanyaan yang sering diajukan
  • Gunakan TTL (Time-to-Live) untuk invalidasi cache
  • Kurangi panggilan API berulang hingga 60%

3. Operasi Batch:

  • Gabungkan beberapa query terkait menjadi satu permintaan
  • Gunakan batch processing untuk operasi massal
  • Minimalkan overhead API

4. Pilih Platform yang Tepat:

  • Gunakan OpenRouter untuk akses API dengan free tier bagus
  • Gunakan Vercel AI Gateway untuk proyek Next.js
  • Gunakan Hugging Face untuk eksperimen
  • Gunakan deploy lokal untuk privasi dan penggunaan tanpa batas

Pembatasan Umum dan Solusinya

Batas Rate:

  • Masalah: Permintaan terbatas per menit/hari pada free tier
  • Solusi: Terapkan antrian permintaan, gunakan banyak platform, atau deploy lokal

Jendela Konteks:

  • Masalah: Beberapa platform membatasi konteks pada free tier
  • Solusi: Gunakan konteks 200K penuh GLM-4.7 di platform yang mendukung, atau deploy lokal

Waktu Antrian:

  • Masalah: API inferensi gratis bisa ada waktu tunggu
  • Solusi: Gunakan saat jam sepi, atau beralih ke deployment lokal

Tolok Ukur Performa

BenchmarkSkor 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%

Data dikumpulkan dari berbagai uji benchmark

Kasus Penggunaan Terbaik untuk GLM-4.7

1. Generasi dan Debugging Kode:

  • Menulis kode kualitas produksi
  • Debug masalah kompleks
  • Refaktor kode yang ada
  • Membuat test case

2. Alur Kerja Agentik:

  • Digunakan bersama Claude Code, Cline, atau Roo Code
  • Membuat asisten coding otomatis
  • Bangun alat pengembangan berbasis AI

3. Aplikasi Multibahasa:

  • Mendukung Bahasa Inggris dan Mandarin
  • Terjemahan kode antar bahasa
  • Tugas lokalisasi

4. Penalaran Konteks Panjang:

  • Menganalisis basis kode besar
  • Mengulas dokumentasi panjang
  • Memproses proyek dengan banyak file

Contoh Integrasi

Dengan Cursor (Editor Kode AI):

// Konfigurasi Cursor untuk menggunakan GLM-4.7 via OpenRouter
// Settings → Models → Add Custom Model
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Dengan 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"
}

Keamanan dan Praktik Terbaik

Keamanan API Key

  • Jangan pernah commit API key ke version control
  • Gunakan environment variables untuk menyimpan credential
  • Rotasi API key secara berkala
  • Pantau penggunaan agar tidak ada akses tidak sah

Penggunaan Bertanggung Jawab

  • Hormati ketentuan layanan platform
  • Jangan menyalahgunakan free tier untuk tujuan komersial
  • Pertimbangkan upgrade ke paket berbayar untuk penggunaan produksi
  • Cantumkan acknowledgment model dalam proyek Anda

Privasi Data

  • Ketahui kebijakan retensi data pada platform cloud
  • Gunakan deployment lokal untuk data sensitif
  • Tinjau kebijakan privasi platform
  • Terapkan sanitasi data bila diperlukan

Kapan Perlu Mempertimbangkan Paket Berbayar

Tanda Anda Membutuhkan Akses Berbayar:

  • Sering kena batas rate pada free tier
  • Butuh jaminan ketersediaan untuk produksi
  • Perlu respon lebih cepat
  • Membangun aplikasi komersial
  • Butuh fitur canggih seperti fine-tuning

Opsi Upgrade:

  • OpenRouter: Bayar sesuai pemakaian dengan harga kompetitif
  • Z.ai Coding Plan: $3/bulan untuk coding setara Claude
  • Vercel Pro: Fitur AI Gateway lebih lengkap
  • Self-hosting: Deploy di infrastruktur sendiri

Rekomendasi Hosting:
Untuk deployment produksi yang butuh skalabilitas, pertimbangkan LightNode’s AI-optimized cloud solutions yang menyediakan hosting GLM-4.7 dengan instance GPU dedicated dan skala mulus.

Mengatasi Masalah Umum

Error "Model not available":

  • Coba saat jam sepi
  • Pastikan model didukung di platform
  • Beralih ke platform alternatif
  • Pastikan model ID benar

Melebihi batas rate:

  • Tunggu hingga batas reset
  • Terapkan antrian permintaan
  • Gunakan beberapa API key (jika diperbolehkan)
  • Pertimbangkan deploy lokal untuk volume tinggi

Masalah memori saat deploy lokal:

  • Gunakan kuantisasi lebih agresif (misal Q4_K_M daripada Q8_0)
  • Kurangi ukuran jendela konteks
  • Tutup aplikasi lain agar RAM tersedia
  • Pertimbangkan akselerasi GPU

Inferensi lambat saat deploy lokal:

  • Aktifkan akselerasi GPU jika tersedia
  • Gunakan kuantisasi rendah
  • Kurangi maksimal token
  • Gunakan mesin lebih kuat

Kesimpulan

GLM-4.7 menawarkan kemampuan luar biasa untuk coding, penalaran, dan tugas agentik—semua dapat diakses melalui berbagai free tier dan opsi deployment open-source. Baik Anda seorang pengembang yang mencari alternatif Claude, peneliti yang bereksperimen dengan model terkini, atau penggemar AI, ada metode akses gratis yang sesuai kebutuhan Anda.

Rekomendasi Mulai Cepat:

  • Pemula: Mulailah dengan OpenRouter atau Hugging Face Inference API
  • Pengembang: Gunakan Vercel AI Gateway untuk integrasi mulus
  • Pengguna yang peduli privasi: Deploy lokal dengan kuantisasi GGUF
  • Eksperimenter: Coba beberapa platform dan temukan favorit Anda
  • Pengguna produksi: Upgrade ke paket berbayar atau self-host lewat LightNode

Ingat: Meski akses gratis sangat membantu, pertimbangkan untuk mendukung platform dan proyek open-source yang Anda nilai dengan upgrade paket berbayar, kontribusi komunitas, atau mencantumkan acknowledgment GLM-4.7 dalam karya Anda.

GLM-4.7 adalah representasi demokratisasi kemampuan AI yang kuat. Dengan memanfaatkan metode akses gratis ini, Anda bisa membangun, bereksperimen, dan berinovasi tanpa batasan finansial. Masa depan AI adalah terbuka, dan GLM-4.7 memimpin jalannya.

Siap untuk deploy GLM-4.7 dalam skala besar?
Jelajahi solusi cloud LightNode yang dioptimalkan GPU untuk hosting aplikasi AI Anda dengan sumber daya dedicated dan performa kelas enterprise.

Hemat Besar dengan Hosting VPS Murah