如何免費使用 GLM-5 — 完整初學者指南（無需信用卡）
如何免費使用 GLM-5 — 完整初學者指南（無需信用卡）
介紹
如果你最近一直在關注 AI 領域，你可能已經注意到 GLM 系列模型 在全球獲得了更多的關注。GLM-5 的設計旨在與頂級的編碼和推理模型競爭，同時仍然為開發者和個人用戶保持相對友好的訪問選項。
好消息是：
你不必總是付費來嘗試 GLM-5。
在本指南中，我將帶你了解：
- GLM-5 實際上是什麼
- 你可以在哪裡免費嘗試 GLM-5
- 如何訪問 API 級別的使用
- 實際測試中的使用提示
- 免費層的常見限制
如果你今天只想讓 GLM-5 運行 — 這將為你節省很多時間。
GLM-5 是什麼？
GLM-5 是為以下目的開發的通用語言模型家族的一部分：
- 高級推理
- 編碼生成
- 代理工作流程自動化
- 多語言理解
- 工具調用和結構化輸出
與早期的 GLM 版本相比，GLM-5 更加專注於：
- 長上下文推理
- 更好的代碼生成可靠性
- 結構化任務中的較低幻覺率
在實際測試場景中，GLM-5 在以下方面表現特別出色：
- 後端代碼生成
- DevOps 腳本編寫
- AI 代理協調提示
- API 工作流程鏈接
方法 1 — 通過官方免費網頁訪問使用 GLM-5
這是最簡單的入門方式。
步驟 1 — 註冊帳戶
大多數官方 GLM 平台提供：
- 免費網頁聊天訪問
- 限制的每日配額
- 無需信用卡（有時）
典型的註冊流程：
- 電子郵件註冊
- 電話驗證（有時）
- 登錄 → 開始聊天
步驟 2 — 選擇 GLM-5 模型
在模型選擇器中：
尋找類似的名稱：
- GLM-5
- GLM-5-Turbo
- GLM-5-Coding
通常免費層默認為優化/低成本變體。
步驟 3 — 開始測試實際提示
好的入門提示：
架構設計
為 SaaS 計費平台設計可擴展的微服務架構。
**代碼生成**生成一個帶有 JWT 認證和 PostgreSQL 連接的 FastAPI 服務。
代理工作流程
設計一個用於客戶支持自動化的 AI 代理工作流程，使用工具調用。
方法 2 — 免費 GLM-5 API 試用積分
一些平台提供：
- 註冊後的免費 API 積分
- 學生/開發者試用積分
- 黑客松或活動贈品
典型免費積分範圍
| 平台類型 | 免費積分 |
|---|---|
| 新用戶試用 | $5 – $20 等值 |
| 活動促銷 | $20 – $100 |
| 學生計劃 | 每月免費配額 |
示例 API 調用流程
1️⃣ 獲取 API 密鑰
從儀表板 → API 密鑰 → 創建密鑰
2️⃣ 安裝 SDK
pip install openai requests
3️⃣ 簡單的 API 示例
import requests
url = "https://api.example-glm.com/v1/chat/completions
"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}
data = {
"model": "glm-5",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a Python script to monitor CPU usage"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())方法 3 — 通過 AI 聚合平台免費使用 GLM-5
一些 AI 路由平台在共享積分池中包含 GLM 模型。
優點：
- 在一個地方嘗試多個模型
- 有時提供免費的入門積分
缺點：
- 速率限制
- 輕微的延遲增加
實際使用提示（來自實際測試）
1️⃣ 使用結構化提示
GLM-5 對清晰的結構反應非常好：
差：
幫我建一個應用
更好：
建立一個 SaaS 計費微服務
語言：Python
框架：FastAPI
數據庫：PostgreSQL
包含：JWT 認證 + Dockerfile
2️⃣ 鏈接提示而不是一個龐大的提示
最佳工作流程：
提示 1 → 系統設計
提示 2 → 服務模塊
提示 3 → 部署腳本
這顯著提高了輸出質量。
3️⃣ 注意免費計劃的令牌限制
免費層通常有：
- 較低的上下文窗口
- 每日請求上限
- 較低的優先推理隊列
你應該預期的免費層限制
通常包括：
- 高峰時段響應較慢
- 每日消息限制
- 限制的 API 令牌
- 限制的高級工具調用
如果你正在構建真正的生產工作流程，免費層主要用於：
- 測試
- 學習
- 小型自動化腳本
何時需要 VPS 來處理 GLM-5 工作流程
如果你開始進行：
- 代理自動化（24/7）
- 批量提示處理
- API 代理 + 緩存層
- AI 工具伺服器托管
- 使用 n8n / LangChain 的工作流程自動化
你會很快想要穩定的計算資源，全天運行。
根據我的經驗，在個人電腦上運行這些變得非常不可靠。
常見問題
GLM-5 適合編碼嗎？
是的。特別擅長後端代碼、自動化腳本和 API 服務搭建。
我可以永久免費使用 GLM-5 嗎？
通常不行。但免費層 + 活動 + 積分可以持續很長時間，用於學習和測試。
GLM-5 適合 AI 代理嗎？
是的。在結構化推理和工具協調提示方面表現良好。
使用 GLM-5 需要 GPU 嗎？
如果你使用 API 或網頁訪問則不需要。僅在本地部署時需要（如果可用）。
GLM-5 比 GPT 類模型更好嗎？
取決於使用案例。GLM-5 在編碼 + 結構化推理任務中具有競爭力。
最後的想法
如果你在 2026 年探索新一代 AI 模型，GLM-5 絕對值得測試 — 特別是如果你關心編碼、自動化或代理工作流程。
如果你之後計劃運行自動化任務、托管 API 或 24/7 部署 AI 工具，使用穩定的雲 VPS 會使事情變得更容易。就我個人而言，我更喜歡使用 LightNode VPS，因為按小時計費靈活，部署快速，並且可以輕鬆啟動短期 AI 測試環境，而無需承擔長期合約。