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GLM-4.6 da Z.AI: primeiros passos para usar o modelo - OpenCode e Zed Editor

Aprenda a configurar e usar o GLM-4.6, a LLM chinesa que compete com Claude por apenas $3/mês, em suas ferramentas de desenvolvimento favoritas

Jonathan dos Santos
GLM-4.6 da Z.AI: primeiros passos para usar o modelo - OpenCode e Zed Editor

O GLM-4.6 da Zhipu AI (Z.AI) está revolucionando o mercado de coding assistants ao oferecer performance comparável ao Claude 3.5 Sonnet por uma fração do custo. Com o plano GLM Coding custando apenas $3 por mês e incluindo centenas de bilhões de tokens, desenvolvedores ao redor do mundo estão migrando suas ferramentas para esse modelo chinês.

Neste guia completo, você aprenderá a configurar e usar o GLM-4.6 nas principais ferramentas de desenvolvimento: OpenCode e Zed Editor.

Por Que GLM-4.6?

Antes de mergulharmos na configuração, vale entender por que o GLM-4.6 está ganhando tanta tração:

Performance de Elite: Em benchmarks de programação, o GLM-4.6 empata com o Claude 3.5 Sonnet. Não estamos falando de um modelo “bom o suficiente” - estamos falando de um modelo que compete diretamente com o melhor coding assistant do mercado.

Preço Revolucionário: O GLM Coding Plan custa $3/mês e inclui dezenas a centenas de bilhões de tokens. Compare isso com Claude Pro ($20/mês) ou GitHub Copilot ($10/mês com limites mais restritivos). A economia é absurda para desenvolvedores full-time.

Context Window Generoso: 200 mil tokens de contexto é mais que suficiente para a maioria dos projetos. Você pode carregar arquivos inteiros, documentação extensa e ainda ter espaço para conversas longas.

Otimizado para Agentes: O GLM-4.6 foi treinado especificamente para tarefas agênticas que envolvem raciocínio multi-step, tornando-o ideal para ferramentas como Aider, Cline e OpenCode que usam padrões de agente.

Parte 1: Configurando GLM-4.6 com OpenCode

OpenCode é uma das ferramentas de coding assistant mais populares, conhecida pela sua interface limpa e poderosas capacidades de edição de código.

Passo 1: Instalar OpenCode

Se você ainda não tem o OpenCode instalado, baixe-o do site oficial ou instale via seu gerenciador de pacotes:

# macOS com Homebrew
brew install --cask opencode

# Linux (via snap)
snap install opencode

# Ou baixe diretamente
# https://opencode.dev/download

Passo 2: Criar Conta na Z.AI

Acesse https://open.bigmodel.cn e crie sua conta. O processo é direto:

  1. Clique em “注册” (Registrar) no canto superior direito
  2. Use seu email ou telefone para criar a conta
  3. Confirme seu email/SMS
  4. Faça login na plataforma

Nota: A interface está em chinês, mas navegadores modernos como Chrome e Edge oferecem tradução automática que funciona bem.

Passo 3: Assinar o GLM Coding Plan

Este é o passo mais importante e também o melhor negócio em IA:

  1. No dashboard da Z.AI, procure por “GLM Coding Plan” ou “编程套餐”
  2. Selecione o plano mensal por 20 yuan (aproximadamente $3 USD)
  3. Complete o pagamento usando Alipay, WeChat Pay ou cartão de crédito internacional
  4. Aguarde alguns minutos para a ativação

Dica: Se você tiver dificuldades com o pagamento internacional, considere usar serviços como Wise ou Revolut que facilitam pagamentos em yuan.

Passo 4: Obter Sua API Key

Após assinar o plano:

  1. Vá para o dashboard em https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys
  2. Clique em “创建新的 API key” (Criar nova API key)
  3. Dê um nome descritivo como “OpenCode Development”
  4. Copie a chave gerada - você não poderá vê-la novamente!
  5. Guarde em um local seguro, como um gerenciador de senhas

Passo 5: Configurar OpenCode

Agora vem a parte fácil - configurar o OpenCode:

  1. Abra o OpenCode
  2. Pressione Cmd/Ctrl + , para abrir Settings
  3. Navegue até a seção “AI Provider”
  4. Selecione “Z.AI” no dropdown de providers
  5. Cole sua API key no campo apropriado
  6. Selecione o modelo: glm-4.6
  7. Clique em “Test Connection” para verificar

Configurações recomendadas para GLM-4.6:

{
  "ai.provider": "z-ai",
  "ai.model": "glm-4.6",
  "ai.apiKey": "sua-chave-aqui",
  "ai.temperature": 0.7,
  "ai.maxTokens": 4096,
  "ai.contextWindow": 200000
}

Passo 6: Testar a Integração

Vamos testar se está funcionando:

  1. Abra um arquivo de código qualquer
  2. Pressione Cmd/Ctrl + K para abrir o AI assistant
  3. Digite um prompt simples: “Explique esta função”
  4. Observe a resposta do GLM-4.6

Se tudo estiver correto, você verá respostas rápidas e precisas, similares ao que você obteria com Claude.

Otimizando OpenCode com GLM-4.6

Algumas dicas para aproveitar ao máximo:

Use Edit Mode para refatorações grandes: O GLM-4.6 se destaca em edições complexas que requerem entendimento de múltiplos arquivos.

Aproveite o contexto longo: Não hesite em incluir documentação extensa ou múltiplos arquivos relacionados. Os 200k tokens permitem isso.

Configure Auto-Save: Como você tem tokens abundantes, configure auto-save para que o assistente sempre tenha o código mais recente.

Experimente com Agent Mode: Para tarefas complexas, ative o agent mode que permite ao GLM-4.6 planejar e executar múltiplas etapas.

Parte 2: Configurando GLM-4.6 com Zed Editor

Zed é o editor ultrarrápido desenvolvido pelos criadores do Atom e Tree-sitter. Sua integração com LLMs é nativa e extremamente performática.

Passo 1: Instalar Zed

# macOS
brew install --cask zed

# Linux
curl https://zed.dev/install.sh | sh

# Ou baixe em https://zed.dev

Passo 2: Configurar o Provider Z.AI no Zed

O Zed tem suporte nativo para providers customizados via configuração JSON:

  1. Abra Zed
  2. Pressione Cmd/Ctrl + , para Settings
  3. Clique em “Open settings.json”
  4. Adicione a configuração do Z.AI:
{
  "language_models": {
    "providers": {
      "z-ai": {
        "api_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",
        "api_key": "sua-api-key-aqui",
        "available_models": [
          {
            "name": "glm-4.6",
            "display_name": "GLM-4.6",
            "max_tokens": 200000,
            "max_output_tokens": 4096
          },
          {
            "name": "glm-4.5",
            "display_name": "GLM-4.5",
            "max_tokens": 128000,
            "max_output_tokens": 4096
          }
        ]
      }
    },
    "default_provider": "z-ai",
    "default_model": "glm-4.6"
  },
  "assistant": {
    "enabled": true,
    "default_model": {
      "provider": "z-ai",
      "model": "glm-4.6"
    },
    "version": "2"
  }
}

Passo 3: Ativar o Assistant Panel

  1. No Zed, pressione Cmd/Ctrl + Shift + P
  2. Digite “Toggle Assistant”
  3. O painel do assistant aparecerá à direita

Ou use o atalho: Cmd/Ctrl + ?

Passo 4: Testar a Integração

No assistant panel:

  1. Digite: /file src/main.rs (ou qualquer arquivo seu)
  2. Depois: “Explique a arquitetura deste código”
  3. Observe a resposta do GLM-4.6

Comandos Avançados no Zed

O Zed tem comandos poderosos para trabalhar com LLMs:

Slash Commands:

  • /file <caminho>: Adiciona um arquivo ao contexto
  • /project: Adiciona resumo do projeto
  • /search <query>: Busca no projeto e adiciona resultados
  • /symbols <nome>: Encontra símbolos (funções, classes)
  • /diagnostics: Adiciona erros/warnings ao contexto

Exemplo de workflow:

Você: /file src/components/Button.tsx
Você: /diagnostics
Você: Corrija todos os erros TypeScript mantendo a funcionalidade

O GLM-4.6 receberá o arquivo completo, os diagnósticos e criará fixes precisos.

Configurações Avançadas do Zed

Para desenvolvedores que querem máxima performance:

{
  "assistant": {
    "enabled": true,
    "default_model": {
      "provider": "z-ai",
      "model": "glm-4.6"
    },
    "version": "2",
    "dock": "right",
    "default_width": 640,
    "streaming": true
  },
  "language_models": {
    "inline_completions": {
      "provider": "z-ai",
      "model": "glm-4.5",
      "enabled": true,
      "debounce_ms": 150
    }
  }
}

Note que estamos usando glm-4.5 para inline completions porque é mais rápido, reservando o glm-4.6 para tarefas mais complexas no assistant.

Parte 3: Comparação de Custos - GLM-4.6 vs Competidores

Vamos colocar os números em perspectiva. Assumindo um desenvolvedor full-time usando aproximadamente 20-50 milhões de tokens por mês:

GLM Coding Plan: $3/mês (centenas de bilhões de tokens inclusos)

  • Tokens incluídos: Ilimitado para uso normal
  • Custo efetivo por milhão: ~$0.001 ou menos
  • Limite real: Não documentado, mas usuários reportam usar 100B+ tokens/mês

Claude Pro: $20/mês

  • Tokens incluídos: Aproximadamente 30M tokens/mês antes de throttling
  • Custo efetivo por milhão: ~$0.67
  • Limite real: Rate limits agressivos para uso pesado

OpenAI ChatGPT Plus: $20/mês

  • Tokens incluídos: ~10M tokens/mês (GPT-4)
  • Custo efetivo por milhão: ~$2.00
  • Limite real: Limites de mensagens (40 msgs/3h para GPT-4)

GitHub Copilot: $10/mês

  • Tokens incluídos: Ilimitado para completions, limitado para chat
  • Custo efetivo: Bom para completions, ruim para conversas longas
  • Limite real: Chat limitado, não é um assistant completo

A economia do GLM-4.6 é absurda: você paga 15% do custo do Claude Pro e obtém performance equivalente com tokens praticamente ilimitados.

Parte 4: Workflows Práticos com GLM-4.6

Workflow 1: Debugging Complexo

1. Abra o arquivo com bug no OpenCode/Zed
2. Adicione arquivos relacionados ao contexto
3. Prompt: "Estou tendo este erro: [cole o erro].
   Analise o código e sugira correções."
4. GLM-4.6 analisa todo o contexto e sugere fixes
5. Use Edit Mode para aplicar as mudanças

Workflow 2: Refatoração Arquitetural

1. No Zed, use /project para dar contexto geral
2. Use /symbols para encontrar componentes relacionados
3. Prompt: "Quero refatorar esta arquitetura para usar
   composição ao invés de herança. Sugira um plano."
4. GLM-4.6 cria plano de refatoração em etapas
5. Execute cada etapa com feedback do modelo

Workflow 3: Code Review Automatizado

1. Antes de commit, selecione arquivos alterados
2. No OpenCode, use Cmd+K e cole: "Faça um code review
   completo focando em: performance, segurança,
   manutenibilidade e bugs potenciais"
3. GLM-4.6 analisa linha por linha
4. Corrija os problemas identificados

Workflow 4: Aprendizado de Codebase Nova

1. No Zed, use /project para contexto geral
2. Prompt: "Explique a arquitetura deste projeto e
   como os componentes interagem"
3. Para áreas específicas, use /file ou /symbols
4. Crie um mapa mental com as explicações do GLM-4.6

Parte 5: Dicas e Truques Avançados

Otimizando Prompts para GLM-4.6

O GLM-4.6 responde melhor a prompts estruturados:

Ruim:

arruma esse codigo

Bom:

Refatore este código seguindo estas diretrizes:
1. Use TypeScript strict mode
2. Implemente error handling adequado
3. Adicione JSDoc comments
4. Otimize performance onde possível

Usando Context Window Efetivamente

Com 200k tokens, você pode:

  • Carregar ~50 arquivos TypeScript médios simultaneamente
  • Incluir documentação completa de bibliotecas
  • Manter histórico de conversa muito longo

Mas nem sempre você deve usar tudo. Para prompts simples, menos contexto = respostas mais rápidas.

Combinando Múltiplas Ferramentas

Muitos desenvolvedores usam:

  • Zed para edição rápida: Aproveitando a velocidade nativa
  • OpenCode para refatorações complexas: Com seu UX superior para edições multi-arquivo
  • GLM-4.6 via API: Para automações customizadas e scripts

Você pode usar a mesma API key em todas essas ferramentas simultaneamente.

Monitorando Uso de Tokens

Embora o plano de $3 seja generoso, é bom monitorar:

  1. Acesse https://open.bigmodel.cn/usercenter/statistics
  2. Veja seu consumo diário/mensal
  3. A maioria dos desenvolvedores usa <50B tokens/mês

Parte 6: Troubleshooting Comum

Problema: “API Key Inválida”

Soluções:

  • Verifique se copiou a key completa sem espaços extras
  • Confirme que o GLM Coding Plan está ativo
  • Tente gerar uma nova key no dashboard

Problema: Respostas Lentas

Soluções:

  • Reduza o contexto desnecessário
  • Use GLM-4.5 ao invés de 4.6 para tarefas mais simples
  • Verifique sua conexão de internet (servidores na China podem ter latência)

Problema: Rate Limiting

Soluções:

  • Aguarde alguns segundos entre prompts massivos
  • Distribua requests complexos ao longo do tempo
  • O plano de $3 tem limites generosos, mas não é infinito

Problema: Respostas em Chinês

Soluções:

  • Adicione ao system prompt: “Always respond in Portuguese/English”
  • Configure language preference nas settings da ferramenta
  • Use prompts em português - o modelo é multilingual

Conclusão: Vale a Pena?

Após meses usando GLM-4.6 em produção, posso afirmar: absolutamente sim.

Para desenvolvedores que:

  • Usam coding assistants diariamente
  • Precisam de performance equivalente ao Claude
  • Querem economizar 80%+ em custos
  • Não se importam com interface em chinês (que navegadores traduzem)

O GLM-4.6 é simplesmente a melhor opção no mercado atual em termos de custo-benefício.

A integração com OpenCode e Zed é nativa e funciona perfeitamente. A performance é indistinguível do Claude na maioria dos casos. E o preço de $3/mês torna qualquer outra opção difícil de justificar.

Recursos Adicionais

Boa codificação com GLM-4.6!

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