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Cómo Usar GLM de Forma Gratuita: Guía Completa para Acceder a los Modelos de Lenguaje de Zhipu AI Sin Costo

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Cómo Usar GLM de Forma Gratuita: Guía Completa para Acceder a los Modelos de Lenguaje de Zhipu AI Sin Costo

Si has estado buscando acceso gratuito a potentes modelos de lenguaje, estás en el lugar correcto. La serie GLM (Modelo de Lenguaje General) de Zhipu AI ofrece algunos de los modelos de código abierto más capaces disponibles hoy en día, y puedes usarlos completamente gratis.

En esta guía completa, aprenderás:

  • Qué son los modelos GLM y por qué son poderosos
  • Múltiples formas de usar GLM de forma gratuita (API, despliegue local y más)
  • Instrucciones de configuración paso a paso
  • Ejemplos de código para varios casos de uso
  • Cómo optimizar tu configuración para ahorrar costos

¿Qué Es GLM?

GLM (Modelo de Lenguaje General) es una serie de grandes modelos de lenguaje desarrollados por Zhipu AI, una destacada empresa de investigación en IA de China. Los modelos GLM son:

  • Código Abierto: Disponibles bajo licencias permisivas
  • Alto Rendimiento: Compiten con GPT-3.5 y GPT-4 en muchas tareas
  • Multilingües: Soportan múltiples idiomas, incluyendo chino, inglés y más
  • Versátiles: Buenos para chat, codificación, traducción, resumir y más

Las últimas versiones de GLM (como GLM-4, GLM-4V y variantes especializadas) ofrecen:

  • Capacidades avanzadas de razonamiento
  • Ventanas de contexto largas
  • Excelente generación de código
  • Comprensión multimodal (texto, imágenes, etc.)

¿Por Qué Usar GLM de Forma Gratuita?

1. Sin Costos de API

Los modelos GLM se pueden desplegar localmente, eliminando los costos por token.

2. Privacidad y Control

Ejecuta todo en tu propia infraestructura sin enviar datos a servidores externos.

3. Personalización

Ajusta los modelos en tus propios datos para casos de uso específicos.

4. Integración

Construye aplicaciones personalizadas con interfaces compatibles con API.

5. Aprendizaje y Experimentación

Perfecto para desarrolladores que aprenden sobre LLMs sin restricciones presupuestarias.

Método 1: Usar GLM a través de la API Oficial (Nivel Gratuito)

Zhipu AI proporciona un nivel gratuito generoso para sus modelos GLM, facilitando el inicio sin ninguna configuración.

Paso 1: Regístrate y Obtén la Clave de API

  1. Visita Zhipu AI Developer Platform
  2. Regístrate para obtener una cuenta gratuita
  3. Navega a "Gestión de API" para obtener tu clave de API

Paso 2: Instala el SDK de GLM

pip install zhipuai

Paso 3: Realiza Tu Primera Llamada a la API

from zhipuai import ZhipuAI

# Inicializa con tu clave de API
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")

# Llama al modelo GLM-4
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "¿Cuál es la capital de Francia?"}
    ],
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Paso 4: Monitorea Tus Créditos Gratuitos

El nivel gratuito típicamente incluye:

  • 1,000,000 tokens por mes
  • Acceso a los modelos GLM-4 y GLM-4V
  • Sin compromiso requerido

Visita tu panel de control para rastrear el uso y los créditos.

Método 2: Despliegue Local con vLLM (Completamente Gratis)

Para costo cero y control total, despliega modelos GLM localmente usando vLLM.

Requisitos Previos

  • Mínimo: 16GB de RAM, Python 3.10+
  • Recomendado: 32GB+ de RAM, GPU NVIDIA con 8GB+ de VRAM
  • Para GLM-4: 64GB+ de RAM o GPU dedicada

Paso 1: Instala vLLM

pip install vllm

Paso 2: Descarga y Ejecuta el Modelo GLM

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --served-model-name glm-4-9b-chat \
    --port 8000

Esto descargará el modelo (~18GB) y comenzará un servidor API local.

Paso 3: Usa el Modelo Local

from openai import OpenAI

# Conéctate a tu servidor local
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY"  # vLLM usa clave vacía por defecto
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-9b-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explica la computación cuántica en términos simples"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Paso 4: Múltiples Opciones de Modelos

Puedes ejecutar varias variantes de GLM:

# GLM-4-9B-Chat (Optimizado para chatbot)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --served-model-name glm-4-9b-chat \
    --port 8000

# GLM-4-9B-Code (Enfocado en generación de código)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-code \
    --served-model-name glm-4-9b-code \
    --port 8000

# GLM-4-9B-Air (Versión ligera)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-air \
    --served-model-name glm-4-9b-air \
    --port 8000

Método 3: Usar AutoGLM para Automatización Móvil (Gratis)

Si deseas usar GLM para controlar tu teléfono automáticamente, consulta AutoGLM, el agente de IA móvil de código abierto que utiliza modelos GLM.

Consulta la guía completa aquí.

AutoGLM te permite:

  • Controlar tu teléfono Android con lenguaje natural
  • Automatizar tareas repetitivas
  • Probar aplicaciones móviles
  • Construir flujos de trabajo móviles impulsados por IA

Método 4: Usar Ollama para GLM Local (Configuración Fácil)

Ollama proporciona una forma aún más fácil de ejecutar GLM localmente con una configuración mínima.

Paso 1: Instala Ollama

macOS:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows:
Descarga desde https://ollama.com

Paso 2: Descarga y Ejecuta el Modelo GLM

# Descarga el modelo GLM-4
ollama pull glm4

# Inicia el servidor del modelo
ollama serve

Paso 3: Usa a través de la API

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "glm4",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "¿Qué es el aprendizaje automático?"}
        ]
    }
)

print(response.json()['message']['content'])

Mejores Prácticas para el Uso Gratuito de GLM

1. Elige el Modelo Correcto

  • Para Desarrollo/Pruebas: Usa modelos más pequeños (7B-9B parámetros)
  • Para Producción: Considera modelos de 9B+ con más contexto
  • Para Código: Usa variantes especializadas de código
  • Para Chino: Elige modelos optimizados para chino

2. Optimiza el Uso de Tokens

# Usa prompts del sistema de manera efectiva
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Eres un escritor técnico conciso. Sé directo y evita la palabrería."
        },
        {"role": "user", "content": "Explica este concepto complejo..."}
    ]
)

3. Implementa Caché

Cacha respuestas y prompts comunes para reducir las llamadas a la API.

4. Usa Streaming para Mejor UX

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[...],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

5. Agrupa Solicitudes Similares

Combina múltiples consultas en una sola llamada a la API cuando sea posible.

Casos de Uso en el Mundo Real

1. Asistente Personal

Construye tu propio asistente de IA que responda preguntas, establezca recordatorios y gestione tu agenda.

2. Generación de Contenido

Crea publicaciones de blog, contenido para redes sociales, copias de marketing y más.

3. Asistente de Código

Obtén ayuda con codificación, depuración y refactorización.

4. Herramienta de Traducción

Construye un servicio de traducción multilingüe.

5. Bot de Soporte al Cliente

Crea agentes de soporte al cliente automatizados para tu negocio.

6. Herramienta de Aprendizaje

Estudia idiomas, prepárate para exámenes o aprende nuevos conceptos.

Comparación: GLM Gratuito vs APIs Pagadas

CaracterísticaGLM GratuitoAPIs Pagadas (OpenAI, Anthropic)
Costo$0 (local)$0.002-$0.12 por 1K tokens
PrivacidadControl totalDatos enviados al proveedor
VelocidadHardware localBasado en CDN
PersonalizaciónControl totalAjuste limitado
Límites de TasaTu hardwareLímites del proveedor
Tiempo de ActividadTu infraestructuraSLA del proveedor

Recomendaciones de Hardware

Configuración Solo CPU (16GB RAM)

  • Usa: GLM-4-9B-Air o modelos más pequeños
  • Rendimiento: 1-2 tokens/segundo
  • Mejor para: Pruebas y desarrollo

Configuración de Gama Media (32GB RAM, sin GPU)

  • Usa: GLM-4-9B (cuantizado)
  • Rendimiento: 3-5 tokens/segundo
  • Mejor para: Uso personal, pequeños proyectos

Configuración GPU (NVIDIA 8GB+ VRAM)

  • Usa: GLM-4-9B-Chat (precisión completa)
  • Rendimiento: 20-50 tokens/segundo
  • Mejor para: Uso en producción

Configuración de Alto Rendimiento (GPU con 24GB+ VRAM)

  • Usa: GLM-4-9B o GLM-4-20B (si está disponible)
  • Rendimiento: 50+ tokens/segundo
  • Mejor para: Cargas de trabajo pesadas en producción

Solución de Problemas Comunes

Problema: Sin Memoria

Solución: Usa modelos cuantizados (int8 o int4) o tamaños de modelo más pequeños.

# Usa cuantización
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --quantization awq \
    --port 8000

Problema: Rendimiento Lento

Solución: Habilita caché y usa aceleración GPU.

# Habilita la aceleración GPU
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --port 8000

Problema: Conexión Rechazada

Solución: Asegúrate de que el servidor esté en funcionamiento y que el puerto no esté bloqueado.

# Verifica si el servidor está en funcionamiento
curl http://localhost:8000/v1/models

# Verifica el uso del puerto
netstat -an | grep 8000

Preguntas Frecuentes

¿Es GLM completamente gratuito?

Sí, si lo despliegas localmente usando vLLM o Ollama. La API oficial también ofrece un nivel gratuito generoso.

¿Qué modelo GLM debo usar?

Para principiantes, comienza con GLM-4-9B-Air. Para producción, prueba GLM-4-9B-Chat.

¿Puedo ejecutar GLM en una laptop?

Sí, variantes más pequeñas de GLM pueden ejecutarse en laptops con 16GB+ de RAM. El rendimiento solo con CPU es más lento pero funcional.

¿GLM soporta otros idiomas?

Sí, los modelos GLM son multilingües y destacan en chino e inglés.

¿Puedo ajustar GLM?

Sí, puedes ajustar los modelos GLM en tus propios datos, aunque esto requiere recursos computacionales sustanciales.

¿Cómo despliego GLM para que otros lo usen?

Ejecuta el servidor local con reglas de firewall, luego configura tus aplicaciones para conectarse a él.

Conclusión

Ahora tienes múltiples formas de usar GLM de forma gratuita:

  1. Usa la API oficial con créditos gratuitos
  2. Despliega localmente con vLLM para control total
  3. Usa AutoGLM para automatización móvil
  4. Usa Ollama para una configuración fácil

Cada método tiene sus ventajas:

  • API: Configuración más fácil, mejor para pruebas rápidas
  • vLLM: Mejor rendimiento, total personalización
  • AutoGLM: Capacidades únicas de automatización móvil
  • Ollama: Proceso de instalación más simple

Elige el método que se ajuste a tus necesidades y comienza a construir aplicaciones increíbles con GLM hoy mismo!

Hosting Recomendado para Ejecutar GLM Localmente

Si planeas ejecutar modelos GLM 24/7 (por ejemplo, como un servicio API para tus aplicaciones), necesitarás un hosting confiable. Aunque puedes ejecutar GLM localmente, desplegarlo en un VPS ofrece varios beneficios:

  • Disponibilidad 24/7 sin mantener tu máquina local encendida
  • Acceso remoto desde cualquier lugar
  • Mejor rendimiento con recursos dedicados
  • Escalabilidad para manejar múltiples usuarios

¿Por Qué Elegir LightNode VPS?

LightNode es una excelente opción para ejecutar modelos GLM porque:

1. Facturación por Hora

Solo pagas por los recursos que usas, lo que es perfecto para:

  • Probar diferentes tamaños de modelo
  • Desarrollo y experimentación
  • Proyectos a corto plazo
  • Evitar compromisos a largo plazo

2. Ubicaciones Globales

Elige centros de datos cerca de tus usuarios para:

  • Menor latencia
  • Mejor rendimiento
  • Cumplimiento con leyes de datos regionales

3. Recursos Livianos

Los modelos GLM pueden ejecutarse de manera eficiente en:

  • Instancias de 2GB-4GB de RAM
  • Instancias basadas en CPU
  • Precios asequibles

4. Configuración Fácil

Despliegue rápido con:

  • Imágenes de mercado de un clic
  • Entornos preconfigurados
  • Herramientas amigables para desarrolladores

Configuración Recomendada de LightNode

Para ejecutar GLM-4-9B localmente:

Instance: c3.medium
CPU: 4 vCPU
RAM: 8 GB
Storage: 40 GB SSD
Network: 100 Mbps
Price: ~$5-10/mes (se aplican precios por hora)

Esta configuración proporciona:

  • Inferencia de modelo fluida
  • Soporte para múltiples solicitudes concurrentes
  • Suficiente RAM para un funcionamiento eficiente
  • Amplio almacenamiento para modelos y datos

Comenzando con LightNode

  1. Regístrate: Visita LightNode
  2. Selecciona Instancia: Elige una configuración según tus necesidades
  3. Lanza: Despliegue con un clic en menos de 60 segundos
  4. Conéctate: Accede a través de SSH o consola web
  5. Instala GLM: Sigue la guía de configuración de vLLM
  6. Comienza a Servir: ¡Tu API de GLM está lista!

Rendimiento en el Mundo Real

Los usuarios informan un excelente rendimiento con LightNode para:

  • Asistentes de IA personales funcionando 24/7
  • Servicios LLM locales para equipos de desarrollo
  • Puntos finales de API para aplicaciones web
  • Entornos de pruebas y experimentación

La combinación de precios asequibles por hora y infraestructura confiable hace que LightNode sea ideal tanto para casos de uso de aprendizaje como de producción.

Comienza tu prueba gratuita hoy en LightNode y experimenta el poder de los modelos GLM gratuitos con un hosting confiable!

Recursos:

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