LearnKu 入门教程：Claude API 到智谱 API 快速迁移指南
13 / 0 / 创建于 3周前
幂简集成 的个人博客
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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