Claude Code与GLM实战入门：从零搭建高效AI开发环境

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Claude Code 采用分层架构设计：
通信层：基于 HTTP/ 2 的 gRPC 协议
计算层：动态批处理与自适应量化
服务层：RESTful API 网关
GLM 采用统一计算图架构：
通信层：标准 HTTP/1.1
计算层：静态图预编译优化
服务层：WebSocket 长连接支持

特性	Claude Code 优势场景	GLM 优势场景
低延迟请求	<50ms 响应	100-300ms 响应
长文本处理	支持 8k tokens	支持 32k tokens
多轮对话	会话状态自动维护	需手动管理 context
流式输出	逐 token 返回	完整结果一次性返回

# 公共依赖
pip install requests httpx numpy

# Claude 专用
pip install anthropic

# GLM 专用
pip install zhipuai

获取 API 密钥：
Claude: 从 Anthropic 控制台获取
GLM: 在智谱 AI 开放平台申请
环境变量配置：

import os

# 推荐使用 dotenv 管理密钥
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your_claude_key"
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "your_glm_key"

from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT

client = Anthropic()

def claude_chat(prompt: str, max_tokens=1024):
    try:
        response = client.completions.create(
            model="claude-2",
            prompt=f"{HUMAN_PROMPT}{prompt}{AI_PROMPT}",
            max_tokens_to_sample=max_tokens,
            temperature=0.7
        )
        return response.completion
    except Exception as e:
        print(f"API 调用异常: {str(e)}")
        return None

import zhipuai

zhipuai.api_key = os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY")

def glm_chat(prompt: str, max_tokens=1024):
    try:
        response = zhipuai.model_api.invoke(
            model="chatglm_pro",
            prompt=[{"role":"user", "content":prompt}],
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=0.95
        )
        return response["data"]["choices"][0]["content"]
    except KeyError as e:
        print(f"响应格式异常: {str(e)}")
        return None