Erstelle eine hochmoderne KI‑Programmierumgebung für nur 13 $ mit GLM und GitHub Copilot.
Erstelle eine hochmoderne KI‑Programmierumgebung für nur 13 $ mit GLM und GitHub Copilot.
Einführung
Entwickler jonglieren ständig mit Leistung, Kosten und Komfort, wenn sie KI‑unterstützte Codierungswerkzeuge auswählen. Während Premium‑Abonnements schnell teuer werden können, liefert eine sorgfältig gewählte Kombination aus kostengünstigen Diensten State‑of‑the‑Art (SOTA) Coding Assistance bereits für 13 $‑16 $ pro Monat. Dieser Leitfaden erklärt, wie man den GLM Coding Plan mit einem GitHub‑Copilot‑Abonnement kombiniert, sie über Kilo Code in VS Code integriert und jedes Modell für optimale Nutzung bei unterschiedlichen Entwicklungsaufgaben konfiguriert.
Auswahl kostengünstiger Abonnements
Der GLM Coding Plan
- Preis: 3 $ – 6 $ pro Monat, je nach Tarif.
- Stärken: Hervorragende Code‑Generierung, starke Design‑Fähigkeiten und zuverlässige Tool‑Call‑Verarbeitung.
- Schwächen: Weniger effektiv bei hochrangiger Planung und architektonischer Argumentation.
GitHub‑Copilot‑Abonnement
- Preis: 10 $ pro Monat.
- Enthält: Unbegrenzten Zugriff auf GPT‑5 Mini, Gro‑Code Fast, Claude 4.5 Sonnet, GPT‑5 Codeex und weitere Premium‑Modelle.
- Limits: Nutzungslimits existieren, aber typische Workflows überschreiten sie selten.
Die Kombination dieser beiden Dienste liefert ein vielseitiges Werkzeugset, das sowohl Coding als auch Planning abdeckt, ohne die hohen Gebühren von All‑in‑One‑Plattformen wie Cursor oder Anthropics eingeschränkten Angeboten.
Integration der Dienste in VS Code über Kilo Code
Kilo Code fungiert als Brücke und ermöglicht VS Code, jedes abonnierte Modell aufzurufen, ohne die Benutzeroberfläche zu wechseln.
Installation
- Öffnen Sie den VS Code Marketplace.
- Suchen Sie nach Kilo Code und installieren Sie die Erweiterung.
- Laden Sie VS Code neu, um die Erweiterung zu aktivieren.
Einrichtung von Profilen
Erstellen Sie zwei separate Profile – eines für das GLM‑Modell und ein weiteres für die Copilot‑API.
-
Profil 1: Z AI (GLM)
- Anbieter: Z AI
- Tarif: International Coding Plan
- API‑Schlüssel: Aus dem Z AI‑Dashboard holen und in das Feld einfügen.
-
Profil 2: Copilot
- Anbieter: VS Code LM API (der Copilot‑API‑Endpunkt)
- Gewünschtes Modell auswählen (z. B. GPT‑5 Mini, Claude 4.5 Sonnet, GPT‑5 Codeex).
Empfohlene Modellzuordnung pro Kilo‑Code‑Modus
Kilo Code bietet mehrere Interaktionsmodi. Nachfolgend ein praxisnahes Mapping, das Kosten und Leistung ausbalanciert.
| Modus | Vorgeschlagenes Modell | Begründung |
|---|---|---|
| Architect | GPT‑5 Codeex oder Claude 4.5 Sonnet (Fallback: GPT‑5 Mini) | Starke hochrangige Planung und architektonische Vorschläge. |
| Editor | GLM 4.6 | Beste Leistung bei Code‑Edits, Tool‑Calls und Design‑Generierung. |
| Ask | GPT‑5 Mini | Schnelle, günstige Antworten für schnelle Anfragen. |
| Debug | GPT‑5 Codeex | Überlegene Debug‑Fähigkeiten im Vergleich zu Sonnet. |
| Orchestrator | Wählen Sie ein robustes Modell (z. B. Claude 4.5 Sonnet) für Multi‑Agent‑Koordination. |
Praktische Tipps
- Verwenden Sie GLM 4.6 als Standard‑Editor für den täglichen Code.
- Wechseln Sie zu GPT‑5 Mini für leichte Aufgaben, um Credits zu sparen.
- Reservieren Sie GPT‑5 Codeex für komplexes Debugging oder wenn GLM bei einem Fehler stockt.
- Halten Sie Claude 4.5 Sonnet für gelegentliche hochrangige Planung bereit, falls Ihnen dessen Stil besser gefällt.
Vorteile des kombinierten Setups
- Kosteneffizienz: Der gesamte Monatsaufwand bleibt unter 16 $, deutlich günstiger als die meisten Premium‑IDE‑Assistenten.
- Modellvielfalt: Der Zugriff auf verschiedene spezialisierte Modelle stellt sicher, dass stets das passende Werkzeug zur Hand ist.
- Nahtloser Workflow: Kilo Code lässt Sie in VS Code bleiben und vermeidet die Kontextwechsel, die die native Copilot‑Agent‑UI mit sich bringt.
- Skalierbarkeit: Neue Modelle können hinzugefügt oder ausgetauscht werden, ohne das gesamte Setup zu überarbeiten.
Einschränkungen, die Sie beachten sollten
- Nutzungslimits: Obwohl das Copilot‑Abonnement großzügige Grenzen bietet, können extrem schwere Nutzer irgendwann an die Limits stoßen und müssen den Verbrauch überwachen.
- Overhead beim Modellwechsel: Das gelegentliche Wechseln von Profilen kann den Arbeitsfluss unterbrechen; sinnvolle Vorgabewerte für jeden Modus mindern das Problem.
- Planungs‑Schwächen: GLM glänzt beim Coding, liefert jedoch teilweise zu ausführliche oder weniger zuverlässige architektonische Pläne; die Kombination mit einem dedizierten Planungs‑Modell schließt diese Lücke.
Fazit
Durch die strategische Kombination des GLM Coding Plan mit einem GitHub‑Copilot‑Abonnement und die Weiterleitung beider über Kilo Code können Entwickler eine leistungsstarke, kostengünstige KI‑Coding‑Umgebung für nur 13 $‑16 $ pro Monat aufbauen. Diese Konfiguration vereint das Beste aus beiden Welten: GLMs überlegene Code‑Generierung und Design‑Fähigkeiten, ergänzt durch Copilots leistungsstarke Planungs‑ und Debug‑Modelle. Das Ergebnis ist ein flexibler, zukunftssicherer Workflow, der weitaus teurere Alternativen in den Schatten stellt und dabei das Budget fest im Griff behält.