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AI 技術編輯精選

USE GLM 5.2 for FREE in OpenCode (CloudFlare Workers AI Tutorial)

Ksk Royal·6月19日週五·5 min英文

三句話摘要

透過 Cloudflare Workers AI 免費方案,在 OpenCode 中整合 GLM5.2 等開源模型進行 AI 輔助編程。 Cloudflare Workers AI 免費方案搭配 OpenCode,是目前零成本體驗 GLM5.2 等頂級開源 Agentic 模型的最快捷徑。 免費額度足夠日常測試:Cloudflare Workers AI 每日提供 10,000 tokens 免費,超量後可升級付費方案,但一般開發測試不需付費。

重點整理

重點
  • 1

    免費額度足夠日常測試:Cloudflare Workers AI 每日提供 10,000 tokens 免費,超量後可升級付費方案,但一般開發測試不需付費。

  • 2

    設定流程以 API Token 為核心:連接 OpenCode 與 Cloudflare 需要兩個憑證——Workers Account ID 和自建的 API Token,缺一不可,這是確保安全存取的標準做法。

  • 3

    GLM5.2 具備完整 Agentic 能力:影片強調 GLM5.2 是目前開源模型中最強的 Agentic 模型之一,能自主規劃、建立檔案並撰寫完整應用程式,而非僅做程式碼補全。

  • 4

    實際使用成本極低:整段測試僅消耗約 1,300 tokens,遠低於每日 10,000 的免費上限,適合個人開發者長期使用。

實用技巧與重點

乾貨
  • 免費額度:每日 10,000 tokens(Cloudflare Workers AI Free Tier)
  • 支援模型:GLM5.2、Qwen2.5(影片中提及)
  • 工具:OpenCode、VS Code、Cloudflare Workers AI
  • 設定步驟
  • 登入 Cloudflare,選擇 Workers AI → 選擇模型(GLM5.2)
  • 進入 Rest API 頁面,複製 Workers Account ID
  • 點擊 Create API Token,命名後建立,複製 Token
  • 安裝 OpenCode,加入系統環境變數 PATH
  • 啟動 OpenCode,依序輸入 Account ID 與 API Token
  • 選擇 GLM5.2 模型即可使用
  • 實測案例:用 HTML + CSS + JavaScript 建立 Modern To-Do List,包含深色模式、新增/勾選/刪除功能,耗時約 3 分鐘
  • 測試消耗:約 1,300 tokens

結論

結論

Cloudflare Workers AI 免費方案搭配 OpenCode,是目前零成本體驗 GLM5.2 等頂級開源 Agentic 模型的最快捷徑。

完整解析

詳細

隨著 AI 編程工具普及,開發者面臨的主要門檻之一是 API 費用。本影片提出的解決方案是利用 Cloudflare Workers AI 的免費方案,搭配 OpenCode 這套本地 AI 編程工具,讓使用者無需付費即可體驗包括 GLM5.2 在內的高性能開源模型。Cloudflare 每日提供 10,000 tokens 的免費額度,對於個人開發與學習測試而言已相當充裕。

設定流程分為兩個平台的操作。首先在 Cloudflare 端,登入後進入 Workers AI 頁面,選擇目標模型 GLM5.2,接著進入 Rest API 頁面取得 Workers Account ID。由於 Cloudflare 不直接提供 API 金鑰,使用者需手動建立一個 API Token 並自行命名,完成後複製備用。這兩組憑證是後續連線的必要條件。

在本地端,使用者需先安裝 OpenCode 並將其執行路徑加入系統環境變數,使其可在終端機全域呼叫。啟動 OpenCode 後,依序輸入 Workers Account ID 與 API Token,再選擇 GLM5.2 模型,連線即告完成。影片透過一個簡單的提示(詢問 MacBook Air 充電器瓦數)驗證設定正確性,模型成功回應後確認整合無誤。

最後的實測展示了 GLM5.2 的 Agentic 能力:在 VS Code 內透過 OpenCode 下達指令,要求以 HTML、CSS 和 JavaScript 建立一個現代化的 To-Do List 應用程式。模型自動規劃架構、建立檔案並完整撰寫程式碼,整個過程約三分鐘完成。結果呈現出深色模式介面、新增項目、勾選完成與刪除等功能,設計品質令人滿意。整段測試合計消耗約 1,300 tokens,顯示日常使用完全在免費額度之內。

關鍵時刻

Pipeline v2

帶時間戳的重點,會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。

事實查核

Pipeline v2

說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。

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