Kimi 开发者入门：Claude API 到智谱 API 零基础迁移教程

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：

1. 安装 Python 及相关依赖

pip install requests

2. 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。

3. 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：

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

1. 先准备环境与 API 密钥，为迁移打好基础。
2. 更新认证方式，保证接口可用。
3. 明确模型映射，保证输出兼容性。
4. 掌握接口调用，通过示例代码理解调用流程。
5. 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。

详细教程请访问从 Claude API 到智谱 API：迁移流程、常见问题与最佳实践。