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Akira
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GLM-5.1とClaude Codeの連携：完全設定ガイド

まとめ

Claude CodeをBigModelのOpenAI互換API経由でルーティングすることで、GLM-5.1をClaude Codeと併用できます。ベースURLをhttps://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/に設定し、モデル名glm-5.1を使用し、BigModel APIキーで認証します。設定が完了すれば、Claude CodeはGLM-5.1をコーディングタスク、リポジトリ探索、リファクタリング、より長いエージェントスタイルのワークフローに利用できます。

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はじめに

Claude CodeはAIアシストコーディングに最適なインターフェースの一つですが、インターフェースとモデルは別物です。Claude CodeのセットアップがOpenAI互換のプロバイダーをサポートしていれば、ワークフローを大きく変えることなく、バックエンドモデルを交換して別のコーディングエンジンを試すことができます。

これがGLM-5.1を興味深いものにしています。Z.AIは、エージェント的エンジニアリングの主力モデルとしてGLM-5.1をリリースしました。発表された結果は強力で、SWE-Bench Proで1位、Terminal-Bench 2.0でGLM-5を大きく上回り、多数のイテレーションを要するコーディングタスクにおける長期的振る舞いが大幅に改善されています。Claude Codeがツール、ファイル、反復的なコーディングを処理する方法が気に入っているなら、GLM-5.1を同じインターフェースの裏側で試す価値はあります。

💡 コーディングワークフローのモデルバックエンドを比較している場合、ApidogはAPI側で役立ちます。BigModelエンドポイントを文書化し、OpenAI互換のレスポンスをモックし、本番システムに接続する前に内部ツールが異なるプロバイダーをどのように処理するかをテストできます。モデルAPIを並行して比較したい場合は、Apidogを無料でダウンロードしてください。

このガイドでは、セットアップ手順、リクエストの流れ、Claude CodeでGLM-5.1を使う際に知っておくべきポイント、よくあるエラーと修正方法、切り替え判断の基準を解説します。

Claude CodeでGLM-5.1を使用する理由

主な理由は3つあります。

1. Claude Codeのワークフローを利用したいが、異なるモデルを使いたい

Claude Codeはファイルの検査、編集提案、バグ修正、ループ内コーディングを得意とします。カスタムOpenAI互換プロバイダーを許可すれば、ワークフローを変えずにバックエンドモデルだけを切り替えできます。

2. GLM-5.1は長時間のコーディングセッション向けに設計されている

GLM-5.1は短い質問への回答ではなく、長時間実行時に有用性を維持する点が強みです。数百回のイテレーションや数千回のツールコールでもパフォーマンスが落ちにくく、Claude Codeのようなコーディングセッションに最適です。

3. 別のコスト/パフォーマンスオプションが欲しい

GLM-5.1はBigModel APIのクォータ制で提供されるため、従量課金制よりコスト面で有利な場合があります。AnthropicやOpenAIだけでなく、選択肢を増やしたい場合に有効です。

Apidogの画像

モデルの背景やベンチマークは「GLM-5.1とは何か」を参照してください。

セットアップ前に必要なもの

以下4点を準備してください。

  1. https://bigmodel.cn のBigModelアカウント
  2. BigModel APIキー
  3. ローカルにインストールされたClaude Code
  4. OpenAI互換カスタムプロバイダーをサポートするClaude Codeのビルドまたは設定パス

重要なのは4番目です。GLM-5.1はGLM専用SDK不要で、BigModel APIがOpenAI互換であるためClaude Codeに接続できます。

必要な正確な値

ルーティングにはこの3つが必要です。

ベースURL 

https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
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モデル名 

glm-5.1
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認証ヘッダー 

Authorization: Bearer YOUR_BIGMODEL_API_KEY
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これだけで十分です。あとはClaude Code内でどこに入力するかだけです。

ステップ1: BigModel APIキーを作成・保存

  1. BigModel開発者コンソールでAPIキーを作成
  2. 環境変数に保存 
export BIGMODEL_API_KEY="your_api_key_here"
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  • zshの場合: ~/.zshrc に追記
  • bashの場合: ~/.bashrc または ~/.bash_profile に追記

シェルを再読み込み:

source ~/.zshrc
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確認:

echo $BIGMODEL_API_KEY
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キーが表示されればOKです。設定ファイルへ直書きも可能ですが、環境変数管理が推奨されます。

ステップ2: Claude Codeの設定を更新

設定ファイル例（多くは ~/.claude/settings.json）:

{
  "model": "glm-5.1",
  "baseURL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
  "apiKey": "your_bigmodel_api_key"
}
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環境変数展開対応ビルドなら:

{
  "model": "glm-5.1",
  "baseURL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
  "apiKeyEnv": "BIGMODEL_API_KEY"
}
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  • プロバイダー: OpenAI互換
  • ベースURL: BigModel
  • モデル: glm-5.1
  • 認証: BigModel APIキー

他のOpenAI互換プロバイダー設定済みなら1分で切り替え可能です。

ステップ3: Claude Codeの裏側の通信を理解する

Claude CodeはGLM-5.1と通信する際、OpenAI形式のチャット補完リクエストをBigModelに送信します。

サンプルリクエスト:

curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $BIGMODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.1",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function that removes duplicate lines from a file."
      }
    ],
    "max_tokens": 2048,
    "temperature": 0.7
  }'
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Python/Node例や詳細は「GLM-5.1 APIの使用方法」を参照。

ステップ4: 小さな検証タスクでテスト

まずは簡単なプロンプトで動作チェックしましょう。

例:

JSONファイルをスキャンして無効なものを出力するPythonスクリプトを作成してください。
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode 
この関数を可読性のためにリファクタリングし、テストを追加してください。
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode 
このファイルを読み、その内容を説明し、安全な改善策を2つ提案してください。
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

チェックするポイント:

  1. Claude Codeが設定を認識しているか
  2. BigModel認証が通るか
  3. GLM-5.1が期待通りに応答するか
  4. ツール使用が問題なく動くか

問題なければ本番リポジトリタスクに進めます。

Claude CodeでのGLM-5.1に最適なタスク

GLM-5.1は反復的なコーディングセッションで最大の威力を発揮します。

適しているタスク

  • 複数ファイル横断のバグ修正
  • リポジトリ探索やコードベース要約
  • テスト生成・修復
  • 反復的リファクタリング
  • パフォーマンスチューニング
  • 長時間エージェントループ
  • ベンチマーク駆動のコード改善

あまり向かないタスク

  • 単純な文章作成
  • 単発の短い質問
  • 極小ワンショット編集
  • Claude本来の推論重視ワークフロー

特に、1回の回答で完結しない長めのコーディングセッションに向いています。

Claude Code内でのGLM-5.1 vs Claude

「GLM-5.1は全てにおいてClaudeより優れている」わけではありません。

Claudeは推論を要する編集や指示追従、リポジトリナビゲーションで依然強力です。GLM-5.1はSWE-Benchやツール駆動の長時間コーディングでパフォーマンスが高いので、実タスクで比較するのが最も確実です。

評価ポイント例:

  • コード品質
  • 必要ターン数
  • テスト合格率
  • ツール使用の挙動
  • レイテンシ
  • コスト/クォータ消費

GLM-5.1が同等以上の品質でコスト優位ならバックエンド切り替えを検討しましょう。Claudeが合う場合は無理に変える必要はありません。

よくある問題と修正

認証失敗

  • APIキーの入力ミス
  • シェルへの環境変数未設定
  • 設定ファイルのフィールド名ミス
  • 末尾スペースや引用符の不一致

まずはcurlで動作確認を。

モデルが見つからない

モデル名は厳密に

glm-5.1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

を指定。

Claude Codeがカスタムプロバイダーを無視する

  • 設定保存後はClaude Codeを再起動
  • キャッシュクリア
  • 小さなテストプロンプトでまず動作確認

出力品質が低い

  • 設定値（temperatureなど）見直し
  • プロンプトをより明確・具体的に
  • 反復型・コーディング系タスクで評価

クォータ消費が早い

  • BigModelはピーク/オフピークでクォータ単価が異なる
  • 長時間タスクはオフピーク推奨

Apidogで統合テスト

Claude Code前段や並行してBigModelエンドポイントを直接検証したい場合、Apidogが便利です。

APIテスト結果を表示するApidogの画像

実践ステップ:

  1. ApidogでBigModelチャット補完エンドポイントを定義
  2. モデルglm-5.1でリクエストを作成・保存
  3. 通常応答をテスト
  4. エラーケース（認証エラー・レート制限等）も確認
  5. モック機能でクォータを消費せず内部ツール検証

AIコーディングツールのラッパーやマルチプロバイダー対応の開発時に有効です。Smart Mockでエディタ統合前にAPI挙動を検証できます。

Claude CodeでGLM-5.1を使うべきか？

Claude Codeのワークフローを維持したまま、強力なエージェント型モデルを試したい場合は「使うべき」です。

特に以下の場合おすすめ:

  • 日常的にClaude Codeを使う
  • マルチターンのコーディングセッションが多い
  • 別バックエンドオプションを検討したい
  • コストを重要視する
  • 同じコーディングループで複数モデルをベンチマークしたい

逆に、短い編集や推論重視ならClaudeのままが最適な場合もあります。反復的なコード作業や長時間セッションを頻繁に行うならGLM-5.1は有力候補です。

結論

Claude CodeでGLM-5.1を使うのは簡単です。BigModel APIキー、ベースURL、モデル名glm-5.1だけでセットアップできます。OpenAI互換APIなので、既存ワークフローにも馴染みやすく、テストも容易です。

本当の目的は「新しさ」ではなく、Claude CodeワークフローでGLM-5.1が十分なパフォーマンスを発揮できるか評価することです。長時間のコーディング、反復修正、ツール多用のエージェントループが作業に含まれるなら、一度は試してみる価値があります。

よくある質問

Claude CodeはGLM-5.1を直接使用できますか？

はい、Claude CodeのセットアップがOpenAI互換のカスタムプロバイダーをサポートしている場合です。

どのベースURLを使用すればよいですか？

https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ を使用してください。

どのモデル名を入力すればよいですか？

glm-5.1 を入力してください。

特別なGLM SDKが必要ですか？

いいえ。GLM-5.1はBigModelのOpenAI互換APIを使って動作します。

他のコーディングツールでもGLM-5.1を使えますか？

はい。Cline、Roo Code、OpenCode等でも同じセットアップパターンが利用できます。

GLM-5.1はすべてのコーディングタスクでClaudeより優れていますか？

いいえ。ワークフローによります。両モデルで同じリポジトリタスクを実行し、結果を比較するのが最善です。

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