Cách Sử Dụng GLM-4.7 Miễn Phí: Hướng Dẫn Toàn Diện

Khoảng 12 phút

Cách Sử Dụng GLM-4.7 Miễn Phí: Hướng Dẫn Toàn Diện

GLM-4.7, mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở mới nhất của Zhipu AI (Z.ai), đã gây bão trong cộng đồng AI. Với tổng số 355 tỷ tham số (32 tỷ tham số hoạt động), cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 200K token, và khả năng lập trình xuất sắc — đạt 73.8% trên SWE-bench — nó được xem là một lựa chọn mạnh mẽ thay thế cho các mô hình độc quyền như Claude Sonnet 4.5. Điểm cộng lớn nhất? Bạn có thể truy cập GLM-4.7 hoàn toàn miễn phí qua nhiều nền tảng khác nhau. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn khám phá tất cả các cách hợp pháp để sử dụng GLM-4.7 mà không mất một xu.

Tại Sao Nên Thử GLM-4.7

GLM-4.7 đại diện cho bước tiến lớn trong lĩnh vực AI mã nguồn mở:

Hiệu suất lập trình xuất sắc: 73.8% trên SWE-bench, 84.9% trên LiveCodeBench
Cửa sổ ngữ cảnh cực lớn: 200K token cho các tác vụ phức tạp, ngữ cảnh dài
Bảo tồn suy luận: Giữ lại các khối luận lý trong suốt các cuộc hội thoại nhằm tăng tính liên tục
Giấy phép MIT: Hoàn toàn mã nguồn mở cho mục đích thương mại
Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Xuất sắc trong cả tiếng Anh và tiếng Trung
Khả năng sử dụng công cụ: 87.4% trên τ²-Bench cho quy trình làm việc kiểu tác nhân
Tiết kiệm chi phí: Rẻ hơn nhiều so với các giải pháp đóng nguồn

Phương Pháp 1: OpenRouter Với Tín Dụng Miễn Phí

Bạn Nhận Được Gì

OpenRouter cung cấp một API thống nhất cho nhiều mô hình AI, bao gồm GLM-4.7, với tầng miễn phí để thử nghiệm.

Truy cập theo từng bước:

Truy cập openrouter.ai
Tạo tài khoản miễn phí
Vào "Account Settings" và tạo API key
Kiểm tra trang models để xem GLM-4.7 có sẵn không (ký hiệu zai/glm-4.7 hoặc tương tự)
Sử dụng SDK tương thích OpenAI với base URL của OpenRouter

Tính Năng Tầng Miễn Phí (tính đến tháng 4/2025):

50 yêu cầu/ngày trên các biến thể mô hình miễn phí
Giới hạn tốc độ 20 yêu cầu/phút
Mở rộng lên 1000 yêu cầu/ngày khi có số dư tối thiểu 10 USD

Ví dụ sử dụng 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)

Mẹo chuyên nghiệp:

Theo dõi mức sử dụng trên dashboard OpenRouter để đảm bảo không vượt ngưỡng miễn phí
Dùng GLM-4.7 cho các tác vụ lập trình mà nó thực sự mạnh
Kết hợp nhiều yêu cầu trong một lần gọi để tối thiểu hóa số lần gọi API

Phương Pháp 2: Vercel AI Gateway

Truy Cập Miễn Phí Qua Vercel

Vercel đã tích hợp GLM-4.7 vào AI Gateway của họ, giúp các nhà phát triển dễ dàng tiếp cận.

Quy trình thiết lập:

Truy cập vercel.com và tạo tài khoản miễn phí
Tạo dự án mới hoặc dùng dự án hiện có
Vào phần cài đặt AI Gateway
Thêm GLM-4.7 làm nhà cung cấp (model ID: zai/glm-4.7)
Dùng Vercel AI SDK để tích hợp đơn giản

Ví dụ sử dụng 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);

Lợi ích:

Tự động giới hạn tốc độ và lưu cache
Dễ dàng tích hợp với dự án Next.js
Có tầng miễn phí dành cho dự án cá nhân
Quy trình triển khai mượt mà

Phương Pháp 3: Hugging Face Inference API

Truy Cập Inference Miễn Phí

Hugging Face lưu trữ GLM-4.7 với API inference miễn phí cho thử nghiệm.

Bắt đầu:

Truy cập huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
Đăng ký tài khoản miễn phí Hugging Face
Chấp nhận điều khoản sử dụng mô hình (nếu được yêu cầu)
Tạo token truy cập trong phần cài đặt
Dùng API endpoint Inference

Ví dụ 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",
})

Giới hạn tầng miễn phí:

Giới hạn tần suất: khoảng 300 yêu cầu/giờ
Thời gian chờ có thể thay đổi tùy tải máy chủ
Phù hợp cho thử nghiệm và phát triển nguyên mẫu

Phương Pháp 4: Triển Khai Cục Bộ Với GGUF

Chạy GLM-4.7 Tại Máy

Để đảm bảo riêng tư tuyệt đối và sử dụng không giới hạn, bạn có thể chạy phiên bản lượng tử hóa của GLM-4.7 cục bộ theo định dạng GGUF.

Yêu cầu chuẩn bị:

Máy tính với RAM đủ lớn (khuyến nghị 32GB+ để dùng thoải mái)
Cài Ollama hoặc llama.cpp
Tải xuống mô hình GGUF từ Hugging Face

Dùng Ollama:

# Tạo Modelfile cho 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

# Tạo mô hình
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Chạy mô hình
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

Dùng llama.cpp:

# Tải và build llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

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

Ưu điểm:

Bảo mật tuyệt đối (dữ liệu không rời khỏi máy)
Không có giới hạn tần suất hay chi phí API
Có thể tùy biến mức lượng tử hóa
Sử dụng offline hoàn toàn

Yêu cầu phần cứng:

Tối thiểu: 16GB RAM cho lượng tử hóa 4-bit
Khuyến nghị: 32GB+ RAM cho trải nghiệm mượt mà hơn
Có thể dùng GPU tăng tốc, khuyến nghị cho việc suy luận nhanh hơn

Phương Pháp 5: OpenCode AI Chat

Truy Cập Đàm Thoại Qua OpenCode

OpenCode cung cấp giao diện chat thân thiện để tương tác với các mô hình AI, bao gồm GLM-4.7.

Các bước truy cập:

Truy cập nền tảng OpenCode
Bắt đầu cuộc trò chuyện mới
Chọn GLM-4.7 trong danh sách mô hình (nếu có)
Bắt đầu trò chuyện với mô hình

Trường hợp sử dụng:

Hỗ trợ lập trình nhanh
Giúp gỡ lỗi mã
Giải thích mã nguồn
Học các khái niệm lập trình

Lợi ích:

Không cần API key
Giao diện chat trực quan
Phù hợp với người dùng không chuyên
Lý tưởng cho việc thử nghiệm

Phương Pháp 6: Nền Tảng Chính Thức Z.ai

Truy Cập Trực Tiếp Từ Nguồn

Z.ai, nhà phát triển của GLM-4.7, cung cấp truy cập trực tiếp tới mô hình qua nền tảng của họ.

Bắt đầu:

Truy cập z.ai
Tạo tài khoản miễn phí
Vào phần GLM-4.7
Truy cập mô hình qua giao diện web hoặc API
Kiểm tra bất kỳ ưu đãi tầng miễn phí hoặc khuyến mãi nào

Ví dụ 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())

Thông tin tầng miễn phí:

Z.ai thường cung cấp tín dụng miễn phí cho người dùng mới
Kiểm tra khuyến mãi hiện tại trên website
Tầng miễn phí có thể giới hạn theo ngày/tháng

Phương Pháp 7: Tích Hợp Puter.js

Truy Cập Miễn Phí, Không Cần Server

Puter.js cung cấp mô hình “user-pays” độc đáo, cho phép dùng AI qua nền tảng của họ mà không cần API key hay setup server.

Bắt đầu:

Thêm Puter.js vào file HTML:

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

Sử dụng GLM-4.7 qua giao diện:

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});
});

Ưu điểm:

Không cần API key
Người dùng tự thanh toán cho lượng sử dụng của mình
Hoàn hảo cho ứng dụng phía client
Không cần hạ tầng server

Lưu ý: Kiểm tra tài liệu của Puter để biết mô hình được hỗ trợ mới nhất và tình trạng có GLM-4.7 hay không.

Tối Ưu Hóa Việc Sử Dụng Miễn Phí

Chiến Lược Sử Dụng Thông Minh

1. Tối ưu yêu cầu:

Chọn kích thước mô hình phù hợp với nhiệm vụ
Đặt prompt cụ thể để giảm tiêu thụ token
Chia nhỏ tác vụ phức tạp thành các câu hỏi tập trung

2. Áp dụng caching:

Lưu cache kết quả cho các câu hỏi thường gặp
Dùng TTL (Time-to-Live) để làm mới cache
Giảm đến 60% lượng gọi API trùng lặp

3. Thao tác theo lô:

Gộp nhiều truy vấn liên quan thành một yêu cầu
Xử lý hàng loạt cho các thao tác khối lượng lớn
Tối thiểu hóa overhead API

4. Chọn nền tảng phù hợp:

Dùng OpenRouter cho API với tầng miễn phí tốt
Dùng Vercel AI Gateway cho dự án Next.js
Dùng Hugging Face cho thử nghiệm
Dùng triển khai cục bộ để bảo mật và không giới hạn

Những Hạn Chế Thường Gặp và Giải Pháp

Giới hạn tần suất:

Vấn đề: Giới hạn số yêu cầu/phút/ngày trong tầng miễn phí
Giải pháp: Xếp hàng yêu cầu, dùng nhiều nền tảng, hoặc triển khai cục bộ

Cửa sổ ngữ cảnh:

Vấn đề: Một số nền tảng giới hạn ngữ cảnh tầng miễn phí
Giải pháp: Dùng toàn bộ 200K token của GLM-4.7 trên nền tảng hỗ trợ, hoặc triển khai cục bộ

Thời gian chờ hàng đợi:

Vấn đề: API inference miễn phí có thể có thời gian chờ
Giải pháp: Sử dụng giờ thấp điểm, hoặc dùng triển khai cục bộ

Các Bảng Đo Hiệu Suất

Benchmark	Điểm 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%

Dữ liệu tổng hợp từ nhiều bài test benchmark

Trường Hợp Sử Dụng Tốt Nhất Cho GLM-4.7

1. Sinh mã và gỡ lỗi:

Viết code chất lượng sản xuất
Gỡ lỗi các vấn đề phức tạp
Tái cấu trúc code có sẵn
Tạo test case

2. Quy trình làm việc tác nhân:

Dùng với Claude Code, Cline hoặc Roo Code
Triển khai trợ lý lập trình tự động
Xây dựng công cụ phát triển AI

3. Ứng dụng đa ngôn ngữ:

Hỗ trợ tiếng Anh và tiếng Trung
Dịch code giữa các ngôn ngữ
Các tác vụ địa phương hoá

4. Suy luận ngữ cảnh dài:

Phân tích codebase lớn
Đọc tài liệu dài dòng
Xử lý dự án đa file

Ví Dụ Tích Hợp

Với Cursor (AI Code Editor):

// Cấu hình Cursor sử dụng GLM-4.7 qua OpenRouter
// Settings → Models → Thêm Custom Model
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

Với VS Code (Tiện ích Continue):

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

An Toàn và Thực Hành Tốt Nhất

Bảo Mật API Key

Không đưa API key lên hệ thống kiểm soát phiên bản
Lưu trữ khóa trong biến môi trường
Thường xuyên đổi khóa
Giám sát truy cập để phát hiện hành vi trái phép

Sử Dụng Có Trách Nhiệm

Tuân thủ điều khoản dịch vụ của nền tảng
Không lạm dụng tầng miễn phí cho mục đích thương mại
Cân nhắc nâng cấp gói trả phí cho môi trường sản xuất
Ghi nhận đóng góp của mô hình trong dự án của bạn

Bảo Vệ Dữ Liệu

Hiểu chính sách bảo lưu dữ liệu của nền tảng đám mây
Dùng triển khai cục bộ cho dữ liệu nhạy cảm
Xem xét chính sách bảo mật nền tảng
Thực hiện làm sạch dữ liệu khi cần

Khi Nào Nên Xem Xét Gói Trả Phí

Dấu hiệu cần truy cập trả phí:

Thường xuyên chạm giới hạn tần suất tầng miễn phí
Cần khả dụng đảm bảo cho môi trường sản xuất
Cần tốc độ phản hồi nhanh hơn
Xây dựng ứng dụng thương mại
Cần tính năng nâng cao như fine-tuning

Lựa chọn nâng cấp:

OpenRouter: Trả tiền theo sử dụng với giá cạnh tranh
Z.ai Coding Plan: 3 USD/tháng cho mức lập trình tương tự Claude
Vercel Pro: Tính năng AI Gateway cao cấp hơn
Tự lưu trữ: Triển khai trên hạ tầng của bạn

Khuyến nghị hosting:
Cho triển khai sản xuất cần mở rộng, hãy cân nhắc giải pháp đám mây tối ưu AI của LightNode với GPU chuyên dụng và khả năng tự động mở rộng mượt mà.

Khắc Phục Sự Cố Thông Thường

Lỗi "Model không khả dụng":

Thử truy cập vào giờ thấp điểm
Kiểm tra xem mô hình có được hỗ trợ trên nền tảng không
Chuyển sang nền tảng thay thế
Đảm bảo sử dụng đúng model ID

Vượt giới hạn tần suất:

Đợi sau khi giới hạn được đặt lại
Triển khai xếp hàng yêu cầu
Dùng nhiều API key (nếu được phép)
Dùng triển khai cục bộ cho khối lượng lớn

Lỗi bộ nhớ khi triển khai cục bộ:

Dùng lượng tử hóa mạnh hơn (ví dụ: Q4_K_M thay vì Q8_0)
Giảm kích thước cửa sổ ngữ cảnh
Đóng ứng dụng khác để giải phóng RAM
Cân nhắc dùng GPU tăng tốc

Suy luận chậm trên triển khai cục bộ:

Kích hoạt tăng tốc GPU nếu có
Dùng lượng tử hóa thấp hơn
Giảm max tokens
Dùng máy cấu hình mạnh hơn

Kết Luận

GLM-4.7 mang đến khả năng tuyệt vời cho lập trình, suy luận và các tác vụ tác nhân — tất cả đều có thể truy cập miễn phí qua nhiều tầng miễn phí và các lựa chọn triển khai mã nguồn mở. Dù bạn là nhà phát triển cần thay thế Claude, nhà nghiên cứu thử nghiệm mô hình tiên tiến, hay người đam mê AI, đều có phương pháp truy cập miễn phí phù hợp với bạn.

Đề xuất bắt đầu nhanh:

Người mới: Bắt đầu với OpenRouter hoặc Hugging Face Inference API
Nhà phát triển: Dùng Vercel AI Gateway để tích hợp liền mạch
Người chú trọng riêng tư: Triển khai cục bộ với lượng tử hóa GGUF
Người thích thử nghiệm: Dùng nhiều nền tảng để chọn yêu thích
Người dùng sản xuất: Nâng cấp gói trả phí hoặc tự lưu trữ với LightNode

Hãy nhớ: Mặc dù truy cập miễn phí rất hào phóng, hãy cân nhắc hỗ trợ các nền tảng và dự án mã nguồn mở bạn đánh giá cao bằng cách nâng cấp trả phí, đóng góp cho cộng đồng hoặc ghi nhận GLM-4.7 trong dự án của bạn.

GLM-4.7 đại diện cho xu hướng dân chủ hóa các khả năng AI mạnh mẽ. Bằng cách tận dụng các phương pháp truy cập miễn phí này, bạn có thể xây dựng, thử nghiệm và đổi mới mà không bị rào cản về tài chính. Tương lai của AI là mở, và GLM-4.7 đang dẫn đầu xu hướng đó.

Sẵn sàng triển khai GLM-4.7 quy mô lớn?
Khám phá giải pháp đám mây tối ưu GPU của LightNode để lưu trữ ứng dụng AI của bạn với tài nguyên chuyên dụng và hiệu năng chuẩn doanh nghiệp.