又被 Cursor 燒了 1 萬塊，我麻了。。。詳情 - AI 程序員魚皮博客

大家好，我是程序員魚皮。這段時間國外的大模型真是火到不行，像新出的 Gemini 3.0 和 Claude Opus 4.5，天天最強、天天炸裂，搞的我已經有些麻了。。。

的確目前國外的大模型在編程能力上是領先的，但 不一定是最適合咱們的。

大多數同學用 AI 文本模型無非就 2 個目的嘛：

自己用來寫代碼
對外提供 AI 應用

先説説第一個場景，像我們團隊雖然也在用 Cursor 去處理複雜任務，但是前段時間剛剛分享過賬單，價格真是太貴了，才一個多月就花了 1 萬多！我整個人都麻了。。。

除了費用貴之外，國外的大模型在很多任務的處理速度上是不如國內大模型的，很容易把簡單的任務搞複雜，費時又費錢。之前國內的 GLM-4.6 發佈的時候，我也專門寫文章做過對比，讓它和 Claude 一決高下，一起做個包含完整前後端代碼的工具網站。

結果 GLM-4.6 不僅速度最快，而且功能實現最完整，理解了我的需求。

再説説第二個場景 —— 對外提供 AI 應用，也就是讓自己的程序通過 API 接入 AI 大模型。

我們團隊也做過很多 AI 應用，但是用的一直是國內大模型的 API！

原因很簡單，不僅能夠滿足需求，而且 更快、更穩定、更便宜。所以國外大模型吹得再天花亂墜，我依然建議大家使用國內大模型的 API。

比如最近很火的 GLM-4.6 模型，在真實編程、長上下文處理、推理能力、信息搜索、寫作能力與智能體應用等多個方面實現全面提升。他們新推出的 Coding Plan 套餐，更是能夠以 Claude Code 1/7 的價格，享受 Claude Pro 套餐的 3 倍用量，同時能夠在代碼能力上對齊 Claude Sonnet 4。

之前我已經給大家分享過很多個人使用 AI 的技巧，今天這篇文章就主要分享大模型 API 的使用教程，我將以國內智譜最新旗艦的 GLM-4.6 模型為例，手把手帶你學會 3 大使用 API 的場景。

一、API 接入開發工具

下面以流行的 Cursor 和 Claude Code 為例，來演示如何將國內大模型 GLM-4.6 的 API 接入開發工具。

Cursor 接入 GLM

首先打開 Cursor 的設置界面，進入模型設置，然後添加自定義模型，注意名稱一定要是大寫的 GLM-4.6！

添加模型後，需要覆蓋 OpenAI 的 API Key 為你自己的、同時覆蓋 OpenAI 的請求地址為 https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4。

可以在智譜 AI 開放平台獲取到 API Key，注意不要泄露！

然後，就可以在對話界面選擇 GLM-4.6 大模型，愉快使用了~

國內模型的輸出速度很快，實測下來結果也比較靠譜。

Claude Code 接入 GLM

給 Claude Code 接入 GLM 也很簡單，1 分鐘搞定。

首先一行命令安裝 Claude Code：

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

然後執行 claude 命令打開程序，默認是需要登錄 Claude 賬號的，否則無法使用：

不過沒關係，讓我們把它背後的 AI 大模型換成國內的。首先進入 {用户目錄}/.claude 目錄，創建一個 settings.json 配置文件：

然後修改配置文件中的內容如下，記得替換成你自己的 API Key：

接下來就可以愉快地使用了~

二、API 接入新項目

接下來讓我們學習如何利用大模型 API 開發一個全新的 AI 應用。以 Java 項目為例，我們可以使用主流的 Spring AI 框架來開發 AI 應用。

首先利用 IDEA 創建一個 Spring Boot 項目，注意 JDK 版本最好選擇 21：

然後選擇 Spring Boot 3.x 的版本（暫時不要使用 4）以及需要的依賴。

Spring AI 已經兼容了智譜系列的大模型（包括 GLM-4.6），只需要勾選 ZhipuAI 依賴就好：

創建新項目完成後，我們可以參考 Spring AI 官方文檔來修改 application.yml 配置文件，填寫對接智譜 AI 所需的配置。

官方文檔：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/zhipuai-chat.html

比如：

spring:
application:
  name: yupi-ai-project
ai:
  zhipuai:
    api-key: <Your API Key>
    chat:
      base-url: https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas
      options:
        model: glm-4.6

注意，上述代碼中的 base-url 如果不填寫，默認為 https://open.bigmodel.cn/api/paas；如果你要使用 Coding Plan 的優惠套餐包，需要替換為 https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas（中間多加了個 coding）。

填寫好配置後，讓我們寫一個單元測試文件，直接使用自動注入的 ChatModel 類型的 Bean，然後調用 ChatModel 提供的 call 方法和 AI 對話：

@SpringBootTest
class YupiAiProjectApplicationTests {

   @Resource
   private ChatModel zhiPuAiChatModel;

   @Test
   void contextLoads() {
       String content = zhiPuAiChatModel.call("你好，我是程序員魚皮");
       System.out.println(content);
  }

}

直接運行單元測試，一次 AI 對話就完成了：

將 AI 接入項目就是這麼簡單~ 而且因為我們用的是 Spring AI 框架，你可以享受框架提供的各種高級能力，比如對話記憶、RAG、工具調用、可觀測性等等。

三、API 接入已有項目

如果你的項目已經使用了 AI 開發框架、或者 Open AI 大模型，只需 1 分鐘就能替換為國內的大模型 API。

以我當時帶大家從 0 開始做的、對標大廠的 AI 零代碼生成項目 為例，這個項目使用 Java 主流的 AI 應用開發框架 LangChain4j。

項目代碼是完全開源的，大家可以直接下載學習，也歡迎到編程導航學習整個項目的完整教程。

之前這個項目接入的是 DeepSeek，現在如果要接入編程能力更快更強的 GLM-4.6，只需要更改一下配置文件：

langchain4j:
open-ai:
  reasoning-streaming-chat-model:
    base-url: https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
    api-key: <Your API Key>
    model-name: glm-4.6
    max-tokens: 32768
    temperature: 0.1

其中，如果你要生成更復雜的項目，max-tokens 可以調大點，GLM-4.6 有 200K 超長上下文窗口，寫幾十個頁面都不成問題。

然後依次啓動後端和前端項目，輸入提示詞，比如讓 AI 製作一個精美的作品展示網站：

大概 3 ~ 4 分鐘左右，GLM-4.6 完成了任務，生成的網站效果還是相當不錯的：

之前這個項目我使用的是 DeepSeek-V3.2-Exp 模型，用同樣的提示詞，需要花費 6 ~ 8 分鐘左右，做出來的效果如圖：

顯然無論是速度上，還是效果上，GLM-4.6 都更勝一籌。

為消除偶然性，我這邊挑選了幾個案例，進行了更多對比。

1）先是經典的個人博客網站，二者做出的效果差不多，GLM-4.6 更現代、DeepSeek 更簡約傳統：

2）然後是一個宇宙大爆炸 3D 動畫演示，這裏顯然 GLM-4.6 更專注於 “做動畫效果”，而 DeepSeek 做的更像是一個知識科普網站。

咱就是説，DeepSeek 做的這個 “宇宙膨脹” 方格動畫真的給我看笑了。

3）然後是做一個微信 UI 原型圖，這次我要把 Gemini 3 拉進來一起對比。

Gemini 3 的還原度是最高的，其次是 GLM-4.6，而 DeepSeek 根本就沒有做聊天頁面。不過這裏我用的是 Gemini 3 的 Canvas 模式，有些圖標會自己繪製，而國內的大模型直接用 Emoji 來代替圖標了，所以逼真度差了一截。

4）最後是我最喜歡讓 AI 做的案例 —— 仿做一個知名的海外視頻網站，來驗證 AI 的理解能力。

這把我覺得 GLM-4.6 的效果更好一些，增強了 “看視頻” 的體驗，有很多視頻的分類；而 DeepSeek 考慮到了上傳視頻。到底哪個更符合現代視頻網站的特點，我相信大家心裏有答案。

尾聲

OK，以上就是幾種國內大模型 API 的使用方法，學到的朋友們點個贊吧~

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