ガイド · 2026年3月GLM 4.7 × Cerebras
公式には最大約1,000トークン/秒 — コーディング反復をほぼ即時化する速度
Cerebrasは自社スタック上でGLM 4.7を約1,000トークン/秒と案内しています。サードパーティ計測はそれより低めですが、それでも一般的なクラウド推論よりかなり高速です。高いコーディング性能と無料枠を考えると、高速な反復を重視する開発者にとって依然として有力な選択肢です。
このガイドでは、推奨される2フェーズワークフローを紹介します。まず設計にはフロンティアプランニングモデルを使い、次に実際のコード生成にはCerebras上のGLM 4.7を使って超高速で実行します。
ゼロコストで始められる
2フェーズワークフロー
最高の計画力 + 最速の実行力
フロンティアモデルでアーキテクチャの決定、タスク分解、ファイル計画、エッジケース分析を行います。これらのモデルは曖昧さを推論し、構造化されたプランを生成するのに優れています。
- 機能を具体的なサブタスクに分解
- ファイル構造とインターフェースを決定
- エッジケースとエラーハンドリングパターンを特定
- 擬似コードまたは詳細な仕様を作成
計画を1,000 tpsで実行します。GLM 4.7はコーディングベンチマークで80/100を獲得しています。明確なプランがあれば、実装には十分な能力です。速度の利点は圧倒的で、他では30秒かかるタスクがここでは2〜3秒で完了します。
- プランから実装コードを生成
- 高速イテレーション — 修正・リファクタ・テスト
- ユニットテストとドキュメントの作成
- 一括操作：リファクタ・移行・変換
OpenCodeでのセットアップ
3ステップ、2分で完了
1. OpenCodeをインストール
ワンラインインストール — macOS、Linux、WSLで動作：
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash2. Cerebras APIキーを取得
サインアップまたはログインしてAPIキーを取得： cloud.cerebras.ai
次にOpenCodeを認証：
opencode auth loginプロバイダーリストから「Cerebras」を選択し、APIキーを貼り付けます。
3. GLM 4.7を選択
OpenCodeセッション内でGLMモデルに切り替え：
/modelsモデルリストからzai-glm-4.7を選択。1,000 tpsでコーディングする準備完了です。
GLM 4.7 — モデル詳細
内部仕様の概要
zai-glm-4.7- 推論 — デフォルトで有効（Chain-of-Thought）
- ストリーミング — リアルタイムトークン出力
- 構造化出力 — JSONモード
- ツール呼び出し / 関数呼び出し
- ビジョン — 画像理解
プロのコツ
まず計画を立てる
Opus/Geminiで2分間プランを立てると、どのモデルでも20分のイテレーションを節約できます。
推論はデフォルトでON
GLM 4.7はChain-of-Thought推論を自動的に使用します。追加のプロンプトなしでより良い回答が得られます。
構造化出力を活用
コード生成にはJSON構造化レスポンスをリクエストして、クリーンでパース可能な出力を得ましょう。
一括操作が光る
1,000 tpsでは、コードベース全体のリネームやテストスイート生成などがほぼ瞬時に完了します。