LearnKu 入门教程:Claude API 到智谱 API 快速迁移指南
对于 LearnKu 的学员来说,将 Claude API 项目迁移到 智谱 API 是快速落地边缘 AI 项目的关键步骤。本文以入门教程的方式,提供零代码操作步骤、认证修改、模型映射及接口调用示例,让开发者轻松完成迁移。
一、环境准备
在开始迁移前,需要做好基础环境配置:
- 安装 Python 及依赖
pip install requests
注册智谱 API 并获取 API Key
访问智谱官网注册账号并获取 API Key。
确认目标模型(如 Zhipu GLM-4.5)可用。
梳理原有 Claude API 调用情况
- 记录使用的模型、接口参数及调用场景(对话、文本生成、摘要等)。
二、认证方式修改
Claude API 与智谱 API 的认证机制不同,需要更新请求头:
# Claude API
headers = {
"Authorization": f"Bearer {CLAUDE_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 智谱 API
headers = {
"X-API-KEY": ZHIPU_API_KEY,
"Content-Type": "application/json"
}
小技巧:
智谱 API 使用
X-API-KEY
认证。请求体中
model
、prompt
等字段需符合智谱 API 规范。
三、模型映射
迁移过程中需将 Claude API 模型映射到智谱 API 对应模型:
Claude API 模型 | 智谱 API 对应模型 |
---|---|
claude-1.3 | Zhipu GLM-4.5 |
claude-instant | Zhipu GLM-4.0 |
操作建议:
对话类业务推荐 Zhipu GLM-4.5,兼容性与性能表现优秀。
文本生成、摘要类业务可结合流式输出提高响应速度。
四、接口调用示例
智谱 API 支持流式输出,方便实时应用场景:
import requests
def stream_response(prompt):
url = "https://api.zhipu.ai/v1/chat/completions"
headers = {"X-API-KEY": ZHIPU_API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
data = {"model": "Zhipu GLM-4.5", "prompt": prompt, "stream": True}
with requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) as response:
for line in response.iter_lines():
if line:
print(line.decode("utf-8"))
stream_response("请生成边缘 AI 项目示例文本。")
实践提示:
流式输出可降低响应延迟,适合实时对话或大文本场景。
初期可以保留 Claude API 对比测试,确保迁移效果一致。
五、零代码迁移总结
先准备环境与 API Key,打好基础。
更新认证方式,保证接口可用。
明确模型映射关系,确保输出一致性。
掌握接口调用示例,快速上手。
零代码操作,适合初学者和快速落地项目。
通过本文步骤,LearnKu 学员可以快速完成 Claude API 到智谱 API 的迁移,并顺利应用于边缘 AI 项目。
完整教程请访问从 Claude API 到智谱 API:迁移流程、常见问题与最佳实践。
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