对于慕课网的初学者来说，将 Claude API 项目迁移到 智谱 API 可能听起来有些复杂，但其实只要按照步骤操作，就能快速上手。本文将以零基础入门的角度，讲解从环境准备到接口调用的完整迁移流程，帮助学员理解核心原理并快速完成迁移。
一、环境准备
在开始迁移前，需要先准备开发环境：
- 安装 Python 及相关依赖
pip install requests
-
注册智谱 API 并获取密钥
- 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。
-
了解原项目的 Claude API 调用情况
- 记录使用的模型类型、接口参数和调用场景（如对话、文本生成、摘要）。
二、认证方式修改
Claude API 与智谱 API 的认证方式不同，需要修改请求头：
# 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"
}
小贴士：
- 智谱 API 使用
X-API-KEY字段进行认证。 - 确保请求体中的参数名称（如
model、prompt）符合智谱 API 文档。
三、模型映射
迁移过程中需要将 Claude API 的模型映射到智谱 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：
- 对话场景推荐使用 Zhipu GLM-4.5，兼容性高且稳定。
- 文本生成、摘要场景可使用流式输出加快响应。
四、接口调用示例
智谱 API 支持流式输出（Stream），示例代码如下：
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("请生成一段示例文本。")
学习提示：
- 流式输出可减少响应延迟，适合实时聊天或大文本场景。
- 初学者可以先对比 Claude API 输出，确保迁移效果一致。
五、零基础迁移小结
- 先准备环境与 API 密钥，为迁移打好基础。
- 更新认证方式，保证接口可用。
- 明确模型映射，保证输出兼容性。
- 掌握接口调用，通过示例代码理解调用流程。
- 对比测试，确保迁移后的输出稳定可靠。
通过本文步骤，慕课网学员可以快速掌握 Claude API 到智谱 API 的零基础迁移方法，并理解核心原理，轻松完成项目迁移。