Jak korzystać z GLM-4.7 za darmo: Kompletny przewodnik

Około 6 minut

Jak korzystać z GLM-4.7 za darmo: Kompletny przewodnik

GLM-4.7, najnowszy model językowy open-source od Zhipu AI (Z.ai), zyskał ogromną popularność w społeczności AI. Posiada 355 mld parametrów łącznie (32 mld aktywnych), ogromne okno kontekstowe 200K tokenów oraz imponujące zdolności kodowania — osiągając wynik 73,8% w teście SWE-bench — co czyni go potężną alternatywą wobec modeli zamkniętych, takich jak Claude Sonnet 4.5. Najlepsze w tym wszystkim? Możesz korzystać z GLM-4.7 zupełnie za darmo na wielu platformach. Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez wszystkie legalne sposoby korzystania z GLM-4.7 bez żadnych kosztów.

Dlaczego warto wypróbować GLM-4.7

GLM-4.7 to znaczący krok naprzód w dziedzinie open-source AI:

Wyjątkowa wydajność w kodowaniu: 73,8% na SWE-bench, 84,9% na LiveCodeBench
Ogromne okno kontekstowe: 200K tokenów do zadań o złożonym, długim kontekście
Zachowane myślenie: Utrzymuje bloki rozumowania w trakcie rozmów dla lepszej ciągłości
Licencja MIT: W pełni open-source, do użytku komercyjnego
Wsparcie wielojęzyczne: Świetnie radzi sobie zarówno z angielskim, jak i chińskim
Możliwości korzystania z narzędzi: 87,4% w τ²-Bench dla agentowych workflowów
Ekonomiczny: Znacznie tańszy niż alternatywy zamknięte

Metoda 1: Darmowe kredyty w OpenRouter

Co otrzymujesz

OpenRouter udostępnia zunifikowane API dla wielu modeli AI, w tym GLM-4.7, z darmowym planem do eksperymentów.

Dostęp krok po kroku:

Odwiedź openrouter.ai
Załóż darmowe konto
Wejdź w "Account Settings" i wygeneruj swój klucz API
Sprawdź na stronie modeli dostępność GLM-4.7 (oznaczony jako zai/glm-4.7 lub podobnie)
Korzystaj z SDK kompatybilnego z OpenAI, podając bazowy adres OpenRouter

Funkcje darmowego planu (stan na kwiecień 2025):

50 zapytań/dzień na darmowych wariantach modelu
Limit 20 zapytań/minutę
Możliwość rozszerzenia do 1000 zapytań/dzień przy minimalnym saldzie 10 USD

Przykład użycia 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": "Napisz funkcję w Pythonie do sortowania tablicy"}],
  max_tokens=1000
)

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

Porady ekspertów:

Monitoruj swoje zużycie w panelu OpenRouter, by nie przekroczyć limitów darmowych
Wykorzystuj GLM-4.7 szczególnie do zadań kodowania, gdzie jest najlepszy
Łącz zapytania, gdy to możliwe, aby zmniejszyć liczbę wywołań API

Metoda 2: Vercel AI Gateway

Darmowy dostęp przez Vercel

Vercel zintegrował GLM-4.7 ze swoim AI Gateway, oferując deweloperom łatwy dostęp.

Proces konfiguracji:

Wejdź na vercel.com i załóż darmowe konto
Stwórz nowy projekt lub użyj istniejącego
Przejdź do ustawień AI Gateway
Dodaj GLM-4.7 jako dostawcę (ID modelu: zai/glm-4.7)
Skorzystaj z Vercel AI SDK dla łatwej integracji

Przykład z 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: 'Wyjaśnij, jak działa architektura Mixture-of-Experts',
});

console.log(result.text);

Zalety:

Wbudowane limity zapytań i cache'owanie
Łatwa integracja z projektami Next.js
Dostępny darmowy plan dla projektów hobbystycznych
Usprawniony workflow wdrożeniowy

Metoda 3: Hugging Face Inference API

Darmowy dostęp do inferencji

Hugging Face hostuje GLM-4.7 z darmowym dostępem do API inferencyjnego do celów eksperymentalnych.

Jak zacząć:

Odwiedź huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
Zarejestruj się na darmowe konto Hugging Face
Zaakceptuj regulamin modelu (jeśli wymagany)
Wygeneruj token dostępu w ustawieniach
Korzystaj z endpointu Inference API

Przykład 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": "Napisz szczegółowe wyjaśnienie koncepcji uczenia maszynowego",
})

Ograniczenia darmowego planu:

Limit około 300 zapytań/godzinę
Czas oczekiwania w kolejce zależny od obciążenia serwera
Najlepiej nadaje się do eksperymentów i prototypowania

Metoda 4: Lokalna instalacja z GGUF

Uruchom GLM-4.7 lokalnie

Dla pełnej prywatności i nieograniczonego użytkowania możesz uruchomić skonwertowane wersje GLM-4.7 lokalnie w formacie GGUF.

Wymagania wstępne:

Komputer z odpowiednią ilością RAM (zalecane 32GB+ dla komfortu)
Zainstalowane Ollama lub llama.cpp
Pobierz model GGUF z Hugging Face

Użycie Ollama:

# Utwórz plik Modelfile dla 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

# Stwórz model
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Uruchom model
ollama run glm-4.7 "Napisz skrypt Pythona do analizy danych"

Użycie llama.cpp:

# Pobierz i zbuduj llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# Uruchom model
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Wyjaśnij obliczenia kwantowe w prostych słowach" \
  -n 512 \
  -c 200000

Zalety:

Pełna prywatność (dane nigdy nie opuszczają Twojej maszyny)
Brak limitów zapytań i kosztów API
Możliwość dostosowania poziomu kwantyzacji
Możliwość pracy offline

Wymagania sprzętowe:

Minimum: 16GB RAM dla kwantyzacji 4-bitowej
Zalecane: 32GB+ RAM dla płynniejszej pracy
Akceleracja GPU opcjonalna, zalecana dla szybszej inferencji

Metoda 5: OpenCode AI Chat

Dostęp konwersacyjny przez OpenCode

OpenCode oferuje prosty w obsłudze interfejs czatu do interakcji z modelami AI, w tym GLM-4.7.

Jak zacząć:

Wejdź na platformę OpenCode
Rozpocznij nową rozmowę
Wybierz GLM-4.7 z listy modeli (jeśli dostępny)
Zacznij rozmawiać z modelem

Zastosowania:

Szybka pomoc przy kodowaniu
Pomoc w debugowaniu
Wyjaśnianie kodu
Nauka konceptów programowania

Zalety:

Brak konieczności posiadania klucza API
Intuicyjny interfejs czatu
Idealny dla użytkowników nietechnicznych
Doskonały do eksperymentów

Metoda 6: Oficjalna platforma Z.ai

Bezpośredni dostęp u źródła

Z.ai, twórca GLM-4.7, oferuje bezpośredni dostęp do swoich modeli przez swoją platformę.

Jak zacząć:

Odwiedź z.ai
Załóż darmowe konto
Przejdź do sekcji GLM-4.7
Korzystaj z modelu przez webowy interfejs lub API
Sprawdź dostępność darmowego planu lub ofert promocyjnych

Przykład 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": "Pomóż mi zrozumieć sieci neuronowe"}
  ]
}

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

Informacje o darmowym planie:

Z.ai zwykle oferuje darmowe kredyty dla nowych użytkowników
Sprawdzaj aktualne promocje na ich stronie
Darmowy plan może mieć dzienne/miesięczne limity

Metoda 7: Integracja Puter.js

Darmowy, bezserwerowy dostęp

Puter.js oferuje unikalny model "płatności przez użytkownika", pozwalający na korzystanie z AI bez kluczy API czy konfiguracji serwera.

Jak zacząć:

Dołącz Puter.js do swojego pliku HTML:

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

Korzystaj z GLM-4.7 przez ich interfejs:

puter.ai.chat(
  "Napisz funkcję implementującą wyszukiwanie binarne",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

Zalety:

Brak potrzeby posiadania kluczy API
Użytkownik płaci za własne użycie
Idealne do aplikacji po stronie klienta
Brak konieczności infrastruktury serwerowej

Uwaga: Sprawdź dokumentację Putera pod kątem aktualnie wspieranych modeli i dostępności GLM-4.7.

Maksymalizacja darmowego korzystania

Inteligentne strategie użytkowania

1. Optymalizuj zapytania:

Wybieraj odpowiedni rozmiar modelu do zadania
Bądź precyzyjny w promptach, żeby ograniczyć użycie tokenów
Dziel złożone zadania na mniejsze, skupione zapytania

2. Wdrażaj cache:

Cache’uj odpowiedzi na często zadawane pytania
Używaj TTL (time-to-live) do unieważniania cache
Redukuj zbędne wywołania API nawet o 60%

3. Operacje wsadowe:

Łącz kilka powiązanych zapytań w jedno
Korzystaj z przetwarzania wsadowego dla zadań hurtowych
Minimalizuj narzut związany z wywołaniami API

4. Wybierz odpowiednią platformę:

OpenRouter – API z dobrym darmowym planem
Vercel AI Gateway – integracja Next.js
Hugging Face – eksperymenty i prototypowanie
Lokalna instalacja – prywatność i nieograniczone użytkowanie

Typowe ograniczenia i rozwiązania

Limity zapytań:

Problem: ograniczona liczba zapytań na minutę/dzień w darmowych planach
Rozwiązanie: kolejkowanie zapytań, korzystanie z wielu platform lub lokalna instalacja

Okno kontekstowe:

Problem: niektóre platformy mogą limitować okno kontekstowe w darmowych planach
Rozwiązanie: korzystaj z pełnego okna 200K w GLM-4.7 na platformach je wspierających lub lokalnie

Czasy oczekiwania w kolejce:

Problem: API inferencyjne mogą wymagać czasu oczekiwania
Rozwiązanie: używaj w godzinach poza szczytem lub przejdź na lokalne wdrożenie

Benchmarki wydajności

Benchmark	Wynik 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%

Dane pochodzą z wielu testów benchmarkowych

Najlepsze zastosowania GLM-4.7

1. Generowanie i debugowanie kodu:

Pisanie kodu produkcyjnej jakości
Debugowanie skomplikowanych problemów
Refaktoryzacja istniejącego kodu
Generowanie przypadków testowych

2. Agentowe workflowy:

Współpraca z Claude Code, Cline lub Roo Code
Tworzenie automatycznych asystentów kodowania
Budowa narzędzi wspierających rozwój AI

3. Aplikacje wielojęzyczne:

Wsparcie języka angielskiego i chińskiego
Tłumaczenie kodu między językami
Zadania lokalizacyjne

4. Rozumowanie na długim kontekście:

Analiza dużych baz kodu
Przeglądanie obszernych dokumentacji
Przetwarzanie projektów wieloplikowych

Przykłady integracji

Z Cursor (edytor AI do kodu):

// Konfiguracja Cursor by używał GLM-4.7 przez OpenRouter
// Ustawienia → Modele → Dodaj model niestandardowy
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Z VS Code (rozszerzenie Continue):

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

Bezpieczeństwo i dobre praktyki

Bezpieczeństwo klucza API

Nigdy nie umieszczaj kluczy API w systemie kontroli wersji
Przechowuj je w zmiennych środowiskowych
Regularnie rotuj klucze
Monitoruj wykorzystanie, by wykryć nieautoryzowany dostęp

Odpowiedzialne korzystanie

Szanuj regulaminy platform
Nie nadużywaj darmowych planów do celów komercyjnych
Rozważ migrację na płatne plany w zastosowaniach produkcyjnych
Wspominaj o użyciu modelu w swoich projektach

Prywatność danych

Bądź świadomy polityk przechowywania danych na platformach chmurowych
Do danych wrażliwych używaj lokalnych wdrożeń
Przeglądaj polityki prywatności platform
Stosuj oczyszczanie danych, gdy jest to potrzebne

Kiedy warto rozważyć płatne plany

Sygnalizacje potrzeby płatnego dostępu:

Regularne osiąganie limitów darmowych planów
Zabezpieczenie gwarantowanej dostępności w produkcji
Potrzeba szybszych czasów odpowiedzi
Budowa aplikacji komercyjnych
Potrzeba zaawansowanych funkcji, np. fine-tuningu

Opcje uaktualnienia:

OpenRouter: Płać za faktyczne użycie w konkurencyjnych cenach
Plan kodowania Z.ai: 3 USD/miesiąc dla kodowania na poziomie Claude
Vercel Pro: Rozszerzone funkcje AI Gateway
Self-hosting: Wdrożenie na własnej infrastrukturze

Rekomendacja hostingu:
Dla wdrożeń produkcyjnych wymagających skalowalności rozważ chmurowe rozwiązania LightNode zoptymalizowane pod AI z dedykowanymi instancjami GPU i bezproblemowym skalowaniem.

Rozwiązywanie typowych problemów

Błąd "Model not available":

Spróbuj w godzinach poza szczytem
Sprawdź, czy model jest obsługiwany na platformie
Przełącz się na inną platformę
Upewnij się, że używasz właściwego ID modelu

Przekroczony limit zapytań:

Poczekaj na reset limitu
Kolejkuj zapytania
Korzystaj z wielu kluczy API (o ile to dozwolone)
Rozważ lokalne wdrożenie przy dużym obciążeniu

Problemy z pamięcią przy lokalnym wdrożeniu:

Użyj bardziej agresywnej kwantyzacji (np. Q4_K_M zamiast Q8_0)
Zmniejsz rozmiar okna kontekstu
Zamknij inne aplikacje, aby zwolnić RAM
Rozważ przyspieszenie GPU

Wolna inferencja lokalna:

Włącz akcelerację GPU, jeśli dostępna
Użyj niższych poziomów kwantyzacji
Zmniejsz maksymalną liczbę tokenów
Użyj mocniejszej maszyny

Podsumowanie

GLM-4.7 oferuje wyjątkowe możliwości w zakresie kodowania, rozumowania i zadań agentowych — dostępne na wielu darmowych planach oraz w wersjach open-source do lokalnego uruchomienia. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą szukającym alternatywy dla Claude, badaczem eksperymentującym z nowoczesnymi modelami, czy amatorem eksplorującym AI, znajdziesz sposób darmowego dostępu dopasowany do swoich potrzeb.

Szybkie rekomendacje startowe:

Początkujący: Zacznij od OpenRouter lub Hugging Face Inference API
Deweloperzy: Wybierz Vercel AI Gateway dla łatwej integracji
Zorientowani na prywatność: Wdrożenia lokalne z kwantyzacją GGUF
Eksperymentatorzy: Testuj różne platformy, by wybrać najlepszą
Użytkownicy produkcyjni: Przejdź na płatne plany lub self-hosting z LightNode

Pamiętaj: Choć darmowy dostęp jest hojnym wsparciem, rozważ wspieranie platform i projektów open-source, które cenisz, przez migrację na plany płatne, wkład w społeczność lub oznaczenie GLM-4.7 w swoich projektach.

GLM-4.7 to demokratyzacja potężnych możliwości AI. Korzystając z tych darmowych metod dostępu, możesz tworzyć, eksperymentować i innowować bez barier finansowych. Przyszłość AI jest otwarta, a GLM-4.7 prowadzi ten ruch.

Gotowy na wdrożenie GLM-4.7 na dużą skalę?
Poznaj zoptymalizowane pod GPU rozwiązania chmurowe LightNode, które pozwolą hostować Twoje aplikacje AI z dedykowanymi zasobami i wydajnością klasy enterprise.