GLM-4.7を無料で使う方法：完全ガイド

約6分

GLM-4.7を無料で使う方法：完全ガイド

Zhipu AI（Z.ai）からリリースされた最新のオープンソース大規模言語モデル、GLM-4.7はAIコミュニティで大きな話題を呼んでいます。総パラメータ数355B（うち32Bがアクティブ）、膨大な20万トークンのコンテキストウィンドウ、そしてSWE-benchで73.8%という驚異的なコーディング能力を誇り、Claude Sonnet 4.5のような独自モデルに匹敵する強力な選択肢となっています。さらに嬉しいことに、複数のプラットフォームを通じて無料でGLM-4.7にアクセス可能です。本ガイドでは、一切費用をかけずにGLM-4.7を利用する正規の方法をすべてご案内します。

GLM-4.7を試す価値がある理由

GLM-4.7はオープンソースAIの大きな飛躍を象徴しています：

優れたコーディング性能： SWE-benchで73.8%、LiveCodeBenchで84.9%
巨大なコンテキストウィンドウ： 複雑で長いコンテキストを要するタスクでも20万トークンを保持
思考の保存： 会話中に推論ブロックを保持し、継続性を改善
MITライセンス： 商用利用も可能な完全オープンソース
多言語対応： 英語と中国語両方のタスクで高性能
ツール使用能力： τ²-Benchで87.4%を記録しエージェント的ワークフローにも対応
コスト効率が高い： 独自ソースの代替として非常に低価格

方法1：OpenRouterの無料クレジット

何が得られるか

OpenRouterはGLM-4.7をはじめ複数のAIモデルを統合したAPIを提供し、無料枠で気軽に試せます。

利用手順：

openrouter.ai にアクセス
無料アカウントを作成
「Account Settings」でAPIキーを発行
モデルページでGLM-4.7の提供状況を確認（zai/glm-4.7等の表示）
OpenAI互換のSDKをOpenRouterのベースURLとともに利用

無料プランの特徴（2025年4月時点）：

無料モデルで1日50リクエスト
1分間あたり20リクエストのレート制限
残高が10ドル以上で最大1,000リクエスト/日に拡張可能

API利用例：

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)

プロのコツ：

OpenRouterのダッシュボードで使用状況を管理、無料枠内に収める
GLM-4.7の得意なコーディングタスクで活用する
複数リクエストをまとめてAPIコールを減らす工夫をする

方法2：Vercel AI Gateway

Vercelを通じた無料アクセス

VercelはGLM-4.7をAI Gatewayに統合し、開発者にシームレスなアクセスを提供しています。

設定手順：

vercel.com で無料アカウントを作成
新しいプロジェクトを作成または既存のものを使用
AI Gatewayの設定へ移動
プロバイダーとしてGLM-4.7を追加（モデルIDはzai/glm-4.7）
Vercel AI SDKを利用し簡単に統合

Vercel AI SDK使用例：

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);

メリット：

レート制限やキャッシュが組み込み済み
Next.jsプロジェクトと簡単に統合
趣味や小規模プロジェクト向けに無料プランあり
デプロイのワークフローがスムーズ

方法3：Hugging Face Inference API

無料推論アクセス

Hugging FaceはGLM-4.7をホスティングし、無料で推論APIを提供しています。

始め方：

huggingface.co/zai-org/GLM-4.7へアクセス
無料のHugging Faceアカウントを作成
モデルの利用規約に同意（必要に応じて）
設定からアクセストークンを生成
Inference APIエンドポイントを利用

API例：

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",
})

無料プランの制限：

レート制限：約300リクエスト/時
サーバー負荷によりキュー待ち時間が発生する場合あり
実験やプロトタイピングに最適

方法4：GGUFによるローカル展開

ローカルでGLM-4.7を実行

完全なプライバシー確保と無制限利用には、GLM-4.7の量子化モデルをGGUFフォーマットでローカル展開がおすすめです。

必要条件：

十分なRAMを搭載したPC（快適に使うなら32GB推奨）
Ollamaまたはllama.cppのインストール
Hugging FaceからGGUFモデルのダウンロード

Ollama利用例：

# GLM-4.7用のModelfile作成
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

# モデル作成
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# モデル実行
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

llama.cpp利用例：

# llama.cppのダウンロードとビルド
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

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

メリット：

完全なプライバシーを保持（データは機器外に出ない）
レート制限やAPIコストなし
量子化レベルを調整可能
オフラインでも使用可能

推奨ハードウェア：

最低：4bit量子化で16GB RAM
推奨：快適利用のため32GB以上
GPUアクセラレーションは任意だが高速化に有効

方法5：OpenCode AI Chat

OpenCode経由の会話型アクセス

OpenCodeはGLM-4.7を含むAIモデルと対話できる使いやすいチャットインターフェースを提供しています。

利用方法：

OpenCodeのプラットフォームへアクセス
新規会話を開始
モデル選択ドロップダウンからGLM-4.7を選択（利用可能なら）
モデルとチャット開始

主な用途例：

素早いコーディング支援
デバッグのアドバイス
コード解説
プログラミング学習

利点：

APIキー不要
直感的なチャットUI
技術に詳しくない人でも使いやすい
気軽な実験に最適

方法6：Z.ai公式プラットフォーム

ソースから直接アクセス

GLM-4.7の開発元Z.aiは、独自プラットフォームでモデルへの直接アクセスを提供しています。

はじめ方：

z.ai にアクセス
無料アカウントを作成
GLM-4.7セクションに移動
WebインターフェースまたはAPIでモデル利用
無料枠やキャンペーンをチェック

API利用例：

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())

無料枠について：

新規ユーザー向けに無料クレジットがあることが多い
ウェブサイトで最新のプロモーションを確認
無料枠には1日・1か月あたりの制限がある場合あり

方法7：Puter.js統合

無料のサーバーレスアクセス

Puter.jsはユーザーが自身で費用を負担するユニークな「ユーザーペイ」モデルを提供し、APIキーやサーバー環境なしでAIを利用可能にします。

始め方：

HTMLファイルにPuter.jsを組み込む：

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

GLM-4.7を使う例：

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});
});

メリット：

APIキー不要
ユーザーが自身の利用分のみ支払う仕組み
クライアントサイドアプリに最適
サーバーインフラは不要

注意： Puterの公式ドキュメントでGLM-4.7の対応状況を最新確認してください。

無料利用を最大化するコツ

賢い利用戦略

1. リクエストの最適化：

タスクに合ったモデルサイズを選ぶ
プロンプトは具体的にし、トークン消費を抑える
複雑な処理は細かく分割

2. キャッシュの活用：

頻出質問はレスポンスをキャッシュ
TTL（有効期限）を設定してキャッシュ無効化
API呼び出しを最大60％削減可能

3. バッチ処理の活用：

関連する複数のクエリを一括リクエスト
大量処理をバッチで効率化
APIオーバーヘッドを削減

4. プラットフォーム選び：

API利用ならOpenRouterがおすすめ
Next.js開発ならVercel AI Gateway
実験ならHugging Faceが手軽
プライバシー重視ならローカル展開

よくある制限と対策

レート制限：

問題点: 無料プランのリクエスト数制限
対策: リクエストのキューイング、複数プラットフォームを活用、またはローカル展開

コンテキストウィンドウ：

問題点: 一部プラットフォームで無料枠は短い場合あり
対策: 対応するサービスでGLM-4.7の20万トークンを活用、またはローカルで利用

キュー待ち時間：

問題点: 無料APIは混雑時に待ち時間が発生
対策: オフピーク時間を狙う、ローカル展開に切り替え

パフォーマンスベンチマーク

ベンチマーク	GLM-4.7スコア	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%

複数ベンチマークテストからの集計データ

GLM-4.7の最適な活用ケース

1. コード生成とデバッグ：

実用的なコード作成
複雑なバグ修正支援
既存コードのリファクタリング
テストケース生成

2. エージェント的ワークフロー：

Claude Code、Cline、Roo Codeとの連携
自動化コーディングアシスタントの構築
AI搭載開発ツール開発

3. 多言語対応アプリケーション：

英語と中国語の両対応
コードの言語間翻訳
ローカライズ作業

4. 長文コンテキストの推論：

大規模コードベース分析
長文ドキュメントレビュウ
複数ファイルプロジェクトの処理

統合例

Cursor（AIコードエディタ）での利用例：

// OpenRouter経由でGLM-4.7をCursorに設定
// 設定 → モデル → カスタムモデル追加
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

VS Code (Continue拡張機能) での設定例：

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