一日一技：如何使用大模型提高开发效率
内容提要
文章介绍用智谱AI（GLM）识别验证码，效果优于ddddocr和GPT-4o，连四则运算验证码也能识别。作者通过API测试成功，并发现GLM-4-Flash模型自8月27日起免费，支持128K上下文、速度快、支持tools call，搭建的编程助手获好评，适合个人日常开发使用。
延伸解读
验证码识别的新选择
文章指出，在识别复杂验证码时，传统工具ddddocr和GPT-4o均失败，而智谱AI的GLM模型成功识别，包括四则运算验证码。这为爬虫开发者提供了新的解决方案，尤其适合处理传统OCR难以应对的验证码类型。
免费模型的实用价值
GLM-4-Flash模型自8月27日起免费，支持128K上下文和tools call，速度达72.14 tokens/s。作者用它搭建编程助手，获得好评，认为其效果可媲美付费模型。对于个人开发者，这降低了使用大模型辅助编程的成本。
适用场景与限制
由于免费版并发限制为2，GLM-4-Flash适合个人日常小规模开发，如写爬虫时自动生成XPath。若需开发对外程序或高并发场景，建议使用智谱平台的其他模型。读者应根据实际需求权衡免费与付费方案。
Q&A
智谱AI的GLM模型在识别验证码方面有什么优势？
智谱AI的GLM模型在识别验证码方面表现优异，甚至能识别四则运算验证码，效果优于ddddocr和GPT-4o。
GLM-4-Flash模型从什么时候开始免费？它有哪些特点？
GLM-4-Flash模型从8月27号开始免费使用，并且限时免费微调。它支持128K上下文，速度达到72.14 tokens/s，支持完整的tools call。
如何使用智谱AI的API来识别验证码？
可以到智谱AI BigModel开放平台注册账号并申请API，然后使用API文档中的代码，修改api_key、提示词和验证码URL即可进行识别。
GLM-4-Flash模型适合哪些场景？有什么限制？
GLM-4-Flash非常适合个人日常使用，如写爬虫、开发小代码等。但由于免费版并发只有2，适合个人日常小代码开发，不适合开发对外使用的程序。
作者用GLM-4-Flash搭建的编程助手效果如何？
作者使用Dify搭建了一个编程方向的问答机器人，使用GLM-4-Flash模型，反馈很好，有人反馈比kimi和千问厉害，甚至吊打ChatGPT和Claude。
智谱AI的GLM模型与其他大模型相比有什么特色？
智谱AI的GLM模型在验证码识别上表现突出，且GLM-4-Flash模型免费、速度快、支持128K上下文和tools call，适合个人日常开发使用。
