GLM-4.7 с Claude-совместимым API: как сэкономить $1000 в месяц на агентах

Почему Claude API стоит дорого, а GLM-4.7 почти бесплатен

Посчитаем вместе. Claude 3.5 Sonnet стоит $3 на 1 млн входных токенов и $15 на выходные. Десять агентов, работающих с кодом, сжигают минимум 20 млн токенов в месяц. Базовая математика: $3 * 20 = $60 только на входе. Плюс выходные токены. Плюс ошибки, перезапуски, эксперименты. Итог - $200-300 легко.

GLM-4.7 на собственном железе? Ноль. Абсолютный ноль рублей за токен. Да, нужно железо. Но даже аренда GPU в облаке обойдется в 3-5 раз дешевле коммерческих API. Особенно если использовать батчинг и оптимизации.

Что ломается при замене Claude на GLM

Самый частый вопрос: «Поменял API endpoint, всё сломалось». Потому что:

• Токенизация разная (Claude vs GLM)
• Лимиты контекста отличаются (200k у Claude vs 128k у GLM-4.7)
• Температура по-разному влияет на креативность
• Структура ответов не идентична

Но самое неприятное - это зацикливание в тул-коллах. GLM-4.7, особенно в режиме агента, иногда попадает в бесконечные циклы вызовов инструментов. Решение есть - специальные промпты и ограничения.

Железо: сколько нужно на самом деле

Официально GLM-4.7 требует 2x A100 80GB. Реальность скромнее:

Для тестирования агентов хватит одной RTX 4090. Для продакшена - лучше 2x RTX 3090 или облачный A100. Если нужны совсем экстремальные оптимизации памяти, посмотрите квантование до 4 бит.

1 Готовим окружение: Docker или нативная установка

Я всегда выбираю Docker. Потому что:

1. Не засоряет систему
2. Легко мигрировать между серверами
3. Версии зависимостей изолированы
4. Можно запускать несколько инстансов

Dockerfile для vLLM с поддержкой GLM:

FROM nvidia/cuda:12.1.1-runtime-ubuntu22.04

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3-pip \
    python3-dev \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app

RUN pip3 install --no-cache-dir \
    vllm==0.5.3 \
    transformers==4.40.0 \
    torch==2.3.0 \
    fastapi==0.110.0 \
    uvicorn==0.29.0 \
    pydantic==2.6.0

COPY start_server.py .

EXPOSE 8000

CMD ["python3", "start_server.py"]

2 Загружаем и конфигурируем GLM-4.7

Первая ошибка - качать модель с официального Hugging Face без кэширования. Вторая - забыть про квантование.

Правильный подход:

# Создаем директорию для моделей
mkdir -p ~/models/glm-4.7
cd ~/models/glm-4.7

# Используем git-lfs для загрузки
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/glm-4-7b
cd glm-4-7b

git lfs pull --include="*.safetensors"
git lfs pull --include="*.json"
git lfs pull --include="*.txt"

Конфигурационный файл для vLLM (glm_config.json):

{
  "model": "/app/models/glm-4-7b",
  "tensor_parallel_size": 2,
  "gpu_memory_utilization": 0.9,
  "max_model_len": 131072,
  "enforce_eager": false,
  "download_dir": "/app/models",
  "dtype": "auto",
  "quantization": "awq",
  "trust_remote_code": true,
  "disable_custom_all_reduce": false
}

3 Запускаем сервер с Claude-совместимым API

vLLM поддерживает OpenAI-совместимый API из коробки. Для Claude-совместимости нужно немного магии.

Скрипт запуска (start_server.py):

from vllm import AsyncLLMEngine
from vllm.engine.arg_utils import AsyncEngineArgs
from vllm.sampling_params import SamplingParams
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
import uvicorn
import json
import os

# Конфигурация движка
engine_args = AsyncEngineArgs(
    model="/app/models/glm-4-7b",
    tensor_parallel_size=2,
    gpu_memory_utilization=0.9,
    max_model_len=131072,
    quantization="awq",
    trust_remote_code=True,
    disable_custom_all_reduce=False,
    served_model_name="glm-4-7b-claude"
)

engine = AsyncLLMEngine.from_engine_args(engine_args)

app = FastAPI(title="GLM-4.7 Claude-Compatible API")

# CORS для локальной разработки
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# Модели запросов
class Message(BaseModel):
    role: str
    content: str

class ChatRequest(BaseModel):
    model: str = "glm-4-7b-claude"
    messages: List[Message]
    max_tokens: Optional[int] = 4096
    temperature: Optional[float] = 0.7
    stream: Optional[bool] = False

@app.post("/v1/chat/completions")
async def chat_completion(request: ChatRequest):
    try:
        # Конвертируем сообщения в промпт GLM
        prompt = convert_messages_to_glm_prompt(request.messages)
        
        sampling_params = SamplingParams(
            temperature=request.temperature,
            max_tokens=request.max_tokens,
            stop=["<|endoftext|>", "<|im_end|>"]
        )
        
        # Генерация
        results = await engine.generate(prompt, sampling_params)
        
        # Форматируем ответ в Claude-совместимый формат
        return format_claude_response(results, request.model)
        
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

def convert_messages_to_glm_prompt(messages):
    """Конвертирует сообщения OpenAI/Claude в промпт GLM"""
    prompt = ""
    for msg in messages:
        if msg.role == "system":
            prompt += f"<|system|>\n{msg.content}\n"
        elif msg.role == "user":
            prompt += f"<|user|>\n{msg.content}\n"
        elif msg.role == "assistant":
            prompt += f"<|assistant|>\n{msg.content}\n"
    prompt += "<|assistant|>\n"
    return prompt

def format_claude_response(results, model_name):
    """Форматирует ответ vLLM в Claude-совместимый JSON"""
    return {
        "id": f"chatcmpl-{results[0].request_id}",
        "object": "chat.completion",
        "created": int(time.time()),
        "model": model_name,
        "choices": [{
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": results[0].outputs[0].text
            },
            "finish_reason": results[0].outputs[0].finish_reason
        }],
        "usage": {
            "prompt_tokens": results[0].prompt_token_ids,
            "completion_tokens": results[0].generated_token_ids,
            "total_tokens": results[0].prompt_token_ids + results[0].generated_token_ids
        }
    }

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

4 Тестируем и калибруем под агентов

Сервер запущен. Теперь самое сложное - заставить его работать так же стабильно, как Claude. Потому что агенты чувствительны к малейшим отклонениям в ответах.

Тестовый скрипт для проверки совместимости:

import openai
import json

# Настраиваем клиент на наш локальный сервер
client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="not-needed"
)

# Тест 1: Простой диалог
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-7b-claude",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты полезный AI ассистент."},
        {"role": "user", "content": "Напиши функцию Python для суммирования списка"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(f"Тест 1 - Ответ: {response.choices[0].message.content[:100]}...")
print(f"Использовано токенов: {response.usage.total_tokens}")

# Тест 2: Структурированный ответ (JSON)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-7b-claude",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты всегда отвечаешь в формате JSON."},
        {"role": "user", "content": "Создай объект с полями name, age, city для человека"}
    ],
    temperature=0.1,  # Низкая температура для стабильности
    max_tokens=200
)

print(f"\nТест 2 - Ответ: {response.choices[0].message.content}")

# Тест 3: Длинный контекст (имитация агента)
messages = [
    {"role": "system", "content": "Ты AI агент для разработки. Ты пишешь код, тестируешь его, и исправляешь ошибки."},
]

# Добавляем историю диалога
for i in range(10):
    messages.append({"role": "user", "content": f"Напиши тест для функции {i}"})
    messages.append({"role": "assistant", "content": f"def test_function_{i}():\n    assert True"})

messages.append({"role": "user", "content": "Теперь оптимизируй все тесты"})

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-7b-claude",
    messages=messages,
    temperature=0.3,
    max_tokens=1000
)

print(f"\nТест 3 - Длина ответа: {len(response.choices[0].message.content)} символов")

Интеграция с существующими агентами

У вас уже есть агенты на Claude API? Замена займет 15 минут.

Пример для LangChain:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.tools import Tool

# Было (Claude API)
# llm = ChatOpenAI(
#     model="claude-3-5-sonnet-20241022",
#     openai_api_key="your-claude-key",
#     base_url="https://api.anthropic.com/v1/"
# )

# Стало (GLM-4.7 локально)
llm = ChatOpenAI(
    model="glm-4-7b-claude",
    openai_api_key="not-needed",
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    temperature=0.3,  # Ниже температура для агентов!
    max_tokens=2048
)

# Инструменты остаются теми же
tools = [
    Tool(
        name="Calculator",
        func=lambda x: str(eval(x)),
        description="Для математических вычислений"
    ),
    # ... другие инструменты
]

# Агент инициализируется как обычно
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

# Запускаем
result = agent.run("Посчитай 15% от 8500 и добавь 200")
print(f"Результат: {result}")

Для автономных агентов, которые работают сутками, добавьте ретраи и мониторинг:

import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)
)
def reliable_agent_call(agent, query):
    """Вызов агента с ретраями"""
    try:
        return agent.run(query)
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка агента: {e}")
        time.sleep(2)
        raise

# Мониторинг использования памяти
import psutil
import GPUtil

def check_system_health():
    """Проверяем, не перегружен ли сервер"""
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    memory_used = psutil.virtual_memory().percent
    
    print(f"Память системы: {memory_used}%")
    for gpu in gpus:
        print(f"GPU {gpu.name}: {gpu.memoryUtil*100:.1f}% использовано")
    
    return memory_used < 90 and all(gpu.memoryUtil < 0.95 for gpu in gpus)

Батчинг: как обрабатывать 1000 запросов одновременно

Одна из скрытых фич GLM-4.7 - эффективный батчинг. Пока коммерческие API берут деньги за каждый отдельный запрос, вы можете пачковать десятки задач в один вызов.

async def batch_process_queries(queries, system_prompt=None):
    """Обрабатывает множество запросов одним вызовом"""
    
    # Собираем все запросы в один большой промпт
    batch_prompt = ""
    if system_prompt:
        batch_prompt += f"<|system|>\n{system_prompt}\n"
    
    for i, query in enumerate(queries):
        batch_prompt += f"<|user|>\nЗапрос {i+1}: {query}\n"
        batch_prompt += f"<|assistant|>\n"
    
    # Отправляем одним запросом
    response = await engine.generate(batch_prompt, sampling_params)
    
    # Разбираем ответ на части
    full_response = response.outputs[0].text
    
    # Простой парсинг (можно улучшить)
    answers = []
    lines = full_response.split('\n')
    
    current_answer = []
    for line in lines:
        if line.startswith('Ответ') or line.startswith('Запрос'):
            if current_answer:
                answers.append('\n'.join(current_answer))
                current_answer = []
        else:
            current_answer.append(line)
    
    if current_answer:
        answers.append('\n'.join(current_answer))
    
    return answers[:len(queries)]  # Обрезаем лишнее

Батчинг особенно полезен для:

• Тестирования - запускаете 100 тестовых промптов за раз
• Аналитики - обрабатываете множество документов параллельно
• A/B тестов моделей - сравниваете ответы GLM-4.7 с другими моделями

Подробнее про батч-обработку в GLM API читайте в обзоре коммерческого API - те же принципы применимы к локальному развертыванию.

Проблемы, которые точно возникнут (и как их решить)

Честно. GLM-4.7 не идеален для замены Claude. Вот что сломается первым:

Когда НЕ стоит переходить на GLM-4.7

Да, есть случаи, когда лучше остаться на коммерческих API:

• Критически важные продакшен-агенты - если сбой агента стоит $1000+ в минуту, платите за Claude/GPT
• Нет GPU инженера в команде - обслуживание локальных моделей требует экспертизы
• Требуется максимальная стабильность - коммерческие API имеют SLA 99.9%, ваш сервер - нет
• Очень длинные контексты - если нужно >128k токенов, GLM-4.7 не подойдет

Но для тестирования, разработки, внутренних инструментов, экспериментов - GLM-4.7 идеален. Особенно если комбинировать его с другими моделями через LLM Council или роутинг запросов.

Что дальше: мониторинг, масштабирование, оптимизация

Развернули сервер? Теперь нужно следить за ним. Базовый мониторинг:

# metrics_collector.py
import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge, Counter
import time
from threading import Thread

# Метрики Prometheus
requests_total = Counter('glm_api_requests_total', 'Total API requests')
request_duration = Gauge('glm_request_duration_seconds', 'Request duration')
gpu_memory_usage = Gauge('glm_gpu_memory_usage_percent', 'GPU memory usage')

def collect_metrics():
    """Сбор метрик в фоне"""
    while True:
        try:
            gpus = GPUtil.getGPUs()
            for i, gpu in enumerate(gpus):
                gpu_memory_usage.set(gpu.memoryUtil * 100)
        except:
            pass
        time.sleep(30)

# Запускаем сбор метрик в отдельном потоке
Thread(target=collect_metrics, daemon=True).start()

# Экспортируем метрики для Prometheus
prometheus_client.start_http_server(9090)

Добавьте алерты в Grafana:

# alert_rules.yml
groups:
  - name: glm_alerts
    rules:
      - alert: HighGPUMemoryUsage
        expr: glm_gpu_memory_usage_percent > 90
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "GPU memory usage high"
          description: "GPU memory usage is {{ $value }}%"
      
      - alert: SlowAPIResponse
        expr: histogram_quantile(0.95, rate(glm_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 10
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "API response slow"
          description: "95th percentile response time is {{ $value }}s"

Через месяц работы соберете достаточно данных, чтобы понять реальную экономию. Скорее всего, она окажется больше, чем ожидали. Потому что кроме прямой экономии на токенах, вы получаете:

1. Полный контроль над запросами
2. Возможность кастомизации модели под свои задачи
3. Нулевую зависимость от внешних API (кроме железа)
4. Возможность обучать/дообучать модель на своих данных

Следующий шаг - попробовать другие модели. Сравнить GLM-4.7 с DeepSeek, Qwen, Mistral. У каждой свои сильные стороны. Как показывает реальное сравнение, для разных задач подходят разные модели.

Но начинать с GLM-4.7 - правильный выбор. Потому что он балансирует между качеством, скоростью и требованиями к железу. И главное - уже сегодня позволяет отказаться от дорогих коммерческих API для 80% задач.