Über dieses Video
Vielen Dank an TestSprite für das Sponsoring dieses Videos: https://samuelgregory.co.uk/testsprite Starten Sie jetzt mit dem GLM-Coding-Plan: https://z.ai/subscribe?ic=OACJ3O468R Zahlen Sie nicht länger zu viel für Ihre KI-Coding-Nutzung! In diesem Video zeige ich Ihnen, wie Sie die teuren „Claude Max“-Tarife für 200 US-Dollar umgehen können, indem Sie die Alternativen GLM 5 und MiniMax M2.5 nutzen. Ich führe Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Einrichtungsprozess mit dem Z AI-Coding-Helper und zeige Ihnen, wie Sie mehrere KI-Modelle mithilfe von Warp-Terminal-Aliasen verwalten können. Das Wichtigste auf einen Blick: - Erfahren Sie, wie Sie bis zu 30 Prozent bei KI-Coding-Tarifen sparen können, indem Sie auf jährliche GLM-Abonnements umsteigen. - Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration des Z AI Coding Helpers für Claude Code. - So erstellen Sie benutzerdefinierte Einstellungsdateien, um nahtlos zwischen verschiedenen KI-Modellen zu wechseln. - Integration von TestSrite über MCP, um die Codequalität bei der Verwendung alternativer Modelle sicherzustellen. - Ehrlicher Vergleich der Leistung von GLM 5 und MiniMax 2.5.
Dein Claude-Max-Abonnement ist ein finanzielles Schwarzes Loch
Die meisten Entwickler verhalten sich wie digitale Philanthropen, indem sie Anthropic monatlich 200 Dollar zahlen, obwohl sie dieselben Ergebnisse zu einem Bruchteil der Kosten erzielen könnten. Wenn Sie immer noch diese exorbitanten Preise für den Max-Tarif von Claude Code bezahlen, verbrennen Sie im Grunde genommen Geld in Ihrem Terminal. Es gibt einen besseren Weg, auf erstklassige agentische Programmierleistung zuzugreifen, ohne den Preis für Unternehmenskunden zahlen zu müssen.
Das Problem mit der Preisgestaltung im Premium-Segment
Wir alle schätzen die Qualität von Claude, aber die Preisstufen lassen sich für unabhängige Entwickler und kleine Teams immer schwerer rechtfertigen. Wenn der Pro-Tarif bei 19 Dollar beginnt, aber hohe Arbeitslasten nicht bewältigen kann, und die Max-Tarife auf 100 oder 200 Dollar steigen, ist es an der Zeit, sich nach Alternativen umzusehen.
Hier kommen GLM und Z AI ins Spiel
Das Geheimnis liegt in den GLM-Tarifen, die über das Z AI-Ökosystem angeboten werden. Durch den Einsatz von Modellen wie GLM 5 oder Miniax 2.5 können Sie vergleichbare Benchmark-Ergebnisse wie mit führenden Modellen erzielen und gleichzeitig Ihre Kosten deutlich senken. Ein GLM-Pro-Tarif beginnt bereits bei nur 30 US-Dollar, während der Max-Tarif für 80 US-Dollar das Vierfache des Pro-Tarifs an Nutzungsvolumen bietet. Wenn Sie sich für einen Jahresvertrag entscheiden, können Sie bis zu 30 Prozent sparen, wodurch sich die Kosten für ein ganzes Jahr intensiver Nutzung auf etwa 670 US-Dollar senken lassen.
Die technische Ausstattung
Die Einrichtung in Claude Code ist überraschend einfach. Mithilfe des zaiic-Coding-Helpers können Sie die Konfiguration Ihrer API-Schlüssel und Einstellungen automatisieren.
- Führen Sie den Helper aus:
npx @zaiic/coding-helper. - Wählen Sie Ihren Kodierungsplan und Ihre Region aus.
- Erstellen Sie Ihren API-Schlüssel im Z AI-Dashboard und fügen Sie ihn ein.
- Aktualisieren Sie Ihre
settings.jsonum die Modelle „Haiku“, „Sonnet“ und „Opus“ den von Ihnen ausgewählten GLM-Versionen zuzuordnen.
Optimierung Ihres Arbeitsablaufs mit Aliasen
Um diese verschiedenen Tarife optimal zu nutzen, empfehle ich die Verwendung eines Terminals wie Warp zum Erstellen von Aliasen. So können Sie durch das Aufrufen bestimmter Einstellungsdateien sofort zwischen den Umgebungen von Claude, GLM und Miniax wechseln. Dies bietet die Vorteile, die wir von Claude Code erwarten – wie beispielsweise MCP-Unterstützung –, ohne dass Sie an einen einzigen teuren Anbieter gebunden sind.
Prüfung und Zuverlässigkeit
Beim Umstieg auf kostengünstigere Modelle gewinnen Tests noch mehr an Bedeutung. Durch den Einsatz von Tools wie Testbrite über MCP können Sie Ihre Testpläne automatisieren und sicherstellen, dass die Umstellung auf kostengünstigere Modelle die Qualität Ihres Codes nicht beeinträchtigt hat. Dieser „Shift-Left“-Ansatz beim Testen gewährleistet, dass Ihr Endergebnis auch dann robust bleibt, wenn Sie für einfachere Aufgaben ein schlankeres Modell verwenden.
Es ist an der Zeit, nicht mehr zu viel für Ihre KI zu bezahlen. Erhöhen Sie die Kapazität, wenn Sie mehr Leistung benötigen, und reduzieren Sie sie, wenn dies nicht der Fall ist – so bleibt Ihr hart verdientes Geld in Ihrer Tasche.