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Claude Code + 国产模型GLM-4.6 安装指南 (for Windows/Mac)

news 2025/10/28 7:49:36

作者：黑夜路人

时间：2025年10月

一、背景介绍

目前国内访问Claude 大模型有很多阻碍，容易被封或者是因为魔法上网等因素，导致使用 Claude Code  + Claude 不方便，正好国庆前国内的智谱AI发布了GLM-4.6，它做了很多针对性的兼容，可以完美的支持Claude Code。

Claude Code 介绍

Claude Code 是由 Anthropic 公司开发的 AI 编程工具，于 2024 年正式发布。这是一个运行在终端中的智能编程助手，核能能力包括实时代码生成、文件操作、命令行执行、多文件项目理解、代码调试和重构等；其核心特点是深度集成开发环境、支持复杂多步骤任务自动化、具备强大的代码理解能力、可与现有工具链无缝配合，并通过对话式交互让开发者能够用自然语言描述需求并快速转化为可执行的代码，大幅提升编程效率和开发体验。

GLM-4.6 模型介绍

GLM-4.6 是由国内的智谱AI（Zhipu AI）开发的大语言模型。智谱AI源自清华大学知识工程实验室（KEG），自2019年开始通用语言模型（GLM）系列的研发。GLM-4.6 作为该系列2025年国庆前后的最新版本之一，采用了大规模预训练+指令微调+人类反馈强化学习（RLHF）的训练方法，在128K长上下文、Function Call、多模态理解等核心能力上表现优异，特别是在中文理解和编程能力方面具有显著优势，是目前国产大模型中的主流选择之一。

GLM-4.6 核心特性
  • 函数调用 (Function Calling):    原生支持并行、嵌套的复杂函数调用，能自动提取参数并对结果进行链式处理。
  • API 兼容性:    高度兼容 OpenAI 和 Anthropic Claude 的 API 格式，支持 RESTful、WebSocket 及流式输出，便于系统迁移与集成。
  • 长文本处理:    支持超过200K 的上下文窗口，能够高效处理长文档，并进行精准的信息抽取与摘要。
  • 编程能力:    精通超过数10种编程语言，擅长代码生成、理解、重构与调试，并能自动编写单元测试和技术文档。
  • 多模态支持:    具备强大的文本理解生成能力，并支持图像内容理解、文档（PDF/Word）解析及表格数据处理。
  • 推理能力:    精于复杂的逻辑推理、数学问题求解和多步骤任务规划，能准确分析事物间的因果关系。
  • 中文优化:    深度优化中文处理能力，在现代文、古诗词及各行业知识方面均表现出色。
  • 工具使用:    熟练集成并使用计算器、日期处理器、数据分析和网络搜索等外部工具。
  • 安全性:    内置严格的内容过滤与价值观对齐机制，可有效规避有害信息，并保护用户隐私。

GLM-4.6 Function Call
  • 能力特点
    • 高准确度的函数选择：能精准理解用户意图，自动选择合适的函数；支持从大量函数库中智能选择
    • 复杂参数处理：支持嵌套 JSON 对象和数组参数；能从自然语言中准确提取和结构化参数；支持可选参数的智能处理
    • 并发函数调用：单次请求可调用多个函数；支持函数间的依赖关系处理；可并行执行独立函数
    • 强大的上下文理解：结合对话历史进行函数调用；支持多轮交互中的参数延续；能处理隐含参数推理
    • 错误处理机制：参数缺失时的智能补全；类型不匹配的自动修正；支持错误提示和重试机制
  •  技术特点
    • 兼容性：遵循 OpenAI Function Calling 规范
    • 性能：响应速度快，准确率高
    • 灵活性：支持自定义函数 schema 定义
    • 扩展性：可处理复杂业务逻辑
  •  应用场景
    • API 调用自动化
    • 数据库查询操作
    • 外部服务集成
    • 工作流编排
    • 实时数据处理

二、准备工作

Claude Code + GLM-4.6 的配置和使用教程，1.0.51版本前的 Claude Code （CC）是不支持Windows系统的，只能通过 WSL 使用，现在版本的 CC 只需要电脑里有Git即可。（经过实测，1.0.108版本Git也不需要安装了，我下面使用的是 2.0.13 版本）。

在开始前，请确保你已准备以下环境：

操作系统：Windows 11（无需 WSL）

Node.js：建议安装 LTS 版本

Git Bash：Claude Code 必须依赖 Bash，而不是 CMD/PowerShell（经过实测，1.0.108版本Git也不需要安装了）

如果是想要使用 Claude Code + OpenRouter（大模型代理，可以访问Claude-4.5-sonnet）的模式

三、安装步骤

安装 Node.js 

（说明：Windows 使用下面步骤，Mac 环节请按照Mac环节的安装方法）

官网下载：https://nodejs.org/en/download

Image

下载并安装 LTS 版本（Windows Installer）（一定要18以上，我是22）

打开 PowerShell （Mac使用zsh），验证安装：

node -v
npm -v

Image

安装 Git Bash （Windows Only）

（说明：Windows 使用下面步骤，Mac 系统不需要这个环节，因为自带了zsh/bash）

访问 Git for Windows

Image

下载并安装，保持默认设置即可

安装 VS Code（本步骤可选）

说明：如果想要在VSCode中使用Claude Code，可以在VSCode中安装Claude Code for VSCode 扩展，如果只是纯CLI下使用可以不用考虑。

在 Visual Studio Code 官网 下载最新版（网址：https://code.visualstudio.com ）

Image

安装完成后，可以在VSCode上安装Claude for VSCode的插件。

Image

安装 Claude Code

在 PowerShell 中执行（Mac下面使用zsh执行）

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

开通 GLM-4.6 服务
  • 登录 智谱AI开放平台 （去智谱官方注册：https://www.bigmodel.cn/claude-code?ic=WS3SRXPKF0 使用注册码可以优惠10%的金额）
  • 进入控制台，申请 API Key
  • 保存 Key，后续配置 Claude Code 时需要使用

Image

配置环境变量（用户环境变量）

Windows 系统：

由于我是在 Windows 图形界面 下修改的用户环境变量，没有使用命令行，这里给出图形化配置方法。

在 Windows 搜索框输入「环境变量」，点击 编辑系统环境变量

Image

在「用户变量」区域点击 新建，依次添加以下变量（值请替换成你自己的 API Key，这个是你GLM申请的API Key）：

变量名：ANTHROPIC_API_KEY

变量值：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

变量名：ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

变量值：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

变量名：ANTHROPIC_BASE_URL

变量值：https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

变量结果：

Image

保存后重新打开Windows命令行才生效。

Mac 系统配置

依然要配置好这几个常量：

变量名：ANTHROPIC_API_KEY

变量值：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

变量名：ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

变量值：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

变量名：ANTHROPIC_BASE_URL

变量值：https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

打开配置文件：

nano ~/.zshrc

添加环境变量：

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

当前命令行中重新加载配置及生效：

source ~/.zshrc

新打开的终端命令行会自然导入这个配置的常量。

正式使用 Claude Code

可以开一个测试的目录，然后在此目录打开PowerShell，运行 claude 命令开启 claude，然后就可以开发了。

claude

进入交互模式，就可以使用了。

只要上面完成了这个配置以后，无论是VSCode中的 Claude Code 还是 命令行下的 Claude Code ，都可以正常使用GLM-4.6的模型。

执行效果

终端下面的Claude Code 执行效果：（Mac下使用zsh执行）

VSCode 下的 Claude Code执行效果：

Image

经过实际使用，Claude Code + GLM-4.6 在 Windows 环境下表现如下：（Mac体验应该类似）

✅ 兼容性良好：在 VS Code 中可以流畅运行。

✅ 省钱高效：GLM-4.6 效果接近 Claude 4.x，但价格优势明显；GLM生成速度奇快。

✅ 配置简单：图形化配置环境变量后，整体流程对小白也比较友好。

四、Claude Code 快速使用

Claude Code 是一个非常有限的命令行 AI Code Agent ， 具备非常丰富的 Agent/MCP/Hooks 等功能，具备非常强的能力，能够囊括除了写代码之外更多联动工作，可以作为一个核心操作交互的入口。

对于 Claude Code 来说，比较重要的就是：Slash Command + SubAgent + MCP + Hooks：

  • Slash Command（斜杆命令）：快速的操作Claude，完成主要基础的与系统和大模型交互能力（自定义快捷操作，提升效率）
  • Agent/Subagent（代理/子代理）：通过插件系统安装，提供特定领域的辅助功能（比如某个工作流，或者是专门写文档、或者写代码的代理）
  • MCP（模型上下文协议工具）：通过 Model Context Protocol 连接外部工具和服务，扩展 Claude Code 的能力边界
  • Hook（钩子）：在关键节点的自定义行为，它允许开发者在一个既定的流程中，“见缝插针”地挂入自己的一段代码。

这四者组合才是它比其他开发工具更胜一筹的核心，当然，目前这些都可以打包组合成为 Plugin（插件），能够快速组合使用。

当然，最重要能够提效的首先是 Agent，然后是 MCP，辅助的是 Slash Command 和 Hook ，主要是进一步效率提升的关键点。

快速交互

#### 启动交互式会话
claude#### 在会话中可以直接输入自然语言指令
> 帮我创建一个 Express 服务器
> 读取 config.json 文件的内容
> 使用 use context7 搜索 Next.js 最新文档

快速任务执行

#### 直接执行任务而不进入交互模式
claude "创建一个 React 组件"#### 编辑特定文件
claude edit src/app.js "添加错误处理逻辑"#### 生成测试文件
claude generate "为 utils.js 生成单元测试"#### 基础使用：启动交互式会话
claude#### 带初始提示启动
claude "帮我创建一个 Express 应用"#### 非交互模式执行任务
claude -p "分析这个项目的架构"#### 继续上次对话
claude -c#### 跳过权限检查（开发时使用）
claude --dangerously-skip-permissions#### 指定允许的工具
claude --allowedTools "Read" "Write" "Bash(git *)"#### 使用特定模型
claude --model opus#### 处理管道输入
cat error.log | claude -p "分析这个错误"#### 配置 MCP 服务器
claude mcp

注意事项
  • 命令行历史：使用上下箭头可以浏览历史命令
  • 停止执行：按 Esc 停止 Claude 执行（不是 Ctrl+C）
  • 退出：按 Ctrl+C 退出 Claude Code
  • 引用文件：使用 @filename 语法引用文件
  • 运行 shell：使用 !command 直接运行 shell 命令
  • 首次使用需要认证: 运行 claude 命令后会提示登录
  • MCP 服务器路径: 使用绝对路径更可靠
  • 权限管理: 确保 Claude Code 有权访问所需的文件和目录
  • 日志查看: 遇到问题时使用 claude logs 查看详细日志

五、Claude Code + GLM-4.6 适合场景

在软件开发这类复杂的编码场景中，采用“混合模型”策略（根据任务阶段选择最合适的模型）远优于使用单一模型或固定组合。不同模型在软件开发生命周期的不同阶段（方案设计、代码执行、BUG修复）表现出显著的差异。

模型能力总结

  1. 1.王者组合：GPT-5 (规划/调试) + Claude Sonnet (执行)
    • 方案设计与规划：GPT-5 表现出最强的系统性思维和规划能力。它会先制定并完善一个可靠的方案，再进行编码，避免了盲目动手导致的后期问题。
    • 代码执行与编写：Claude Sonnet 4.5 在代码生成方面表现最佳。其代码质量高、工程化程度好，能够遵循现有代码风格进行“增强式”开发，对原有项目侵入性小，风险低，接近生产可用级别。
    • 复杂 BUG 修复：GPT-5 再次胜出，展现了强大的逻辑推理和溯源能力。在其他模型反复修改无果的情况下，它能一针见血地找到问题根源并一次性解决。
  2. 2.表现平庸的组合：Claude code + GLM4.6
    • 这个组合在专业的编程任务中竞争力不足，可以说是“思考规划不如 GPT，执行落地不如 Claude”。
    • 方案设计：非常草率，缺乏深度思考，在方案未确定的情况下就急于修改代码。
    • 代码质量：代码风格混乱，倾向于“头痛医头，脚痛医脚”的补丁式修改，容易产生难以维护的“屎山代码”。
    • BUG 修复：能力非常有限，经过多轮尝试仍无法解决问题，项目最终以失败告终。

最终建议

  • 对于复杂的、工程级的开发任务：
    • 首选策略：采用类似 Augment 的灵活模型调用方式。
    • 方案设计/架构/复杂BUG修复阶段：首选 GPT-5。
    • 代码具体实现/功能开发阶段：首选 Claude Sonnet 系列。
  • 对于轻量级、日常办公任务（如文档处理、数据汇总、邮件编写）：
    • Claude Code + GLM4.6 或 Gemini 凭借其极快的响应速度和良好的文档处理能力，是更合适的选择。

总而言之，在AI辅助编程领域，模型的“专业分工”是实现高质量、高效率开发的关键。盲目追求单一模型的全能性，不如构建一个能够发挥各自模型长处的“工具箱”。

一句话总结：

Claude Code 只是一个开发工具入口，在整个模型结合层面来看，还是需要不同场景不同使用。

GLM-4.6 适合那种快速构建非定制化前端页面的场景（效果可以很好），也适合日常办公提效的场景（文档、数据、分类、多个链路工具链接），不太适合深入具体的业务编程开发的场景。

Claude-sonnet-4.5 还是标准核心业务工程开发的首选模型；

GPT-5 是比较适合复杂问题追查和方案思考规划方向。

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http://www.dtcms.com/a/536263.html

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