「終わった…」Cursorの容量切れで絶望した僕が、月3ドルのGLM 4.7に救われるまで
Vibe codingにはまって、Cursorで何度も記事を書いてきたんだ。
楽しくてどんどん使ってしまい、ふと気づくとCursorが使えなくなっていた。
「あれ？使えなくなった」という焦りと、「Vibe codingが楽しいのに続けられない」という悲しみが込み上げてきたんだよね。💦
皆さんも経験したことあるかな？
あの「終わった…」って感覚。
Cursorの容量制限に直面した時、どうすればいいんだろう。
新しいAIモデルを探すべきか、それとも課金を増やすべきか。
正直、財布事情も考えると悩みどころだよね。
✨ Vibe codingにはまってCursorの容量が足りない
1月18日にCursor Proプランに加入したんだ。
Vibe codingが楽しくて、どんどん記事を書いていた。
すると1月31日、ふとCursorを使おうとしたら、「容量が足りません」というエラーメッセージが表示されたんだよね。🤔
「えっ？まさか」
1ヶ月で使える容量をすべて使い切ってしまっていたんだ。
Cursor Proプランは、毎月一定の容量が割り当てられる。
その容量を使い切ってしまうと、翌月まで待つ必要があるわけだ。
もちろん、従量課金を利用したり、上位プランを契約したりする選択肢もある。
でも僕としては、更なる高額課金はちょっと躊躇するよね。
できるなら、賢くコストを抑えたいじゃん？
この葛藤に直面してしまったんだ。
🚀 GLM 4.7との出会い: AI整体師さんのYouTubeで知る
そんな時に出会えたのがGLM 4.7というモデルだ。✨
もともとGLM 4.7には興味があったんだよね。
前にGLM 4.7についての記事も書いているからさ。
そこから気になっていて、「いつか試してみたい」と思っていたんだ。
ある時、普段見ている AI整体師さんのYouTube動画でGLM 4.7が紹介されているのを見つけた。
「月額3ドルでClaude Code並みの性能」というキャッチコピーに惹かれたんだ。🚀
動画を見てみると、GLM 4.7はコストパフォーマンスがすごい。
月額3ドルから利用できて、プランによってはClaude Proの約15倍の利用量に相当するらしい。
「これならいける」
GLM 4.7に興味があったこと、AI整体師さんの動画で詳細を知ったこと。
この2つが合わさって、導入を決意したんだ。
💡 導入の決断: 月額3ドルで1年分払った
GLM 4.7を導入するには、Z.AIのAPIキーが必要だよ。💡
Z.AI Open Platformにアクセスして登録し、APIキーを作成するんだ。
それをCursorの「Models」セクションで「Add Custom Model」をクリックして設定すればOK。
手順は簡単だったよ。
すぐに設定完了して、GLM 4.7をCursorで使えるようになった。
プランは最安の月額3ドルを選んだんだ。
しかも、AI整体師さんの動画で紹介されていた10%オフクーポンが使えたので、1年分払っちゃった。
「これで1年間安心！」🙆♂️
月額3ドルで1年間、GLM 4.7をCursorで使える。
しかも、トークン数をたくさん使えるモデルなんだ。
コストパフォーマンス、マジでヤバいよね。✨
これなら気にせずガンガン使える気がする。
🤝 Cursorを再開: GLM 4.7で開発を続ける
GLM 4.7を導入して、再びCursorが使えるようになった。
早速、Vibe codingを再開。
GLM 4.7でコードを書いてみる。
速度もそこそこあるんだ。
ChatGPTと同程度のスピード感だね。
コードの質も悪くない。
SWE-bench Verifiedで73.8%のスコアを記録しているモデルなんだよ。
実務レベルでの使用が可能な性能を持っているんだ。
使ってみてわかったことは、GLM 4.7はサブエージェントとしての活用に適しているということだね。
メインのコーディング環境でハイエンドモデルを使いつつ、試行錯誤やドキュメント作成など、品質の要求度が低いタスクにGLM 4.7を使うのが最適だと思うんだ。
✨ 【解説】GLM 4.7をCursorで導入する方法
GLM 4.7をCursorで使うには、以下の手順で設定するんだ。
難しそうに見えて、実はシンプルだから安心してね。
まず前提条件を確認するよ。
Cursor Pro以上のバージョンが必要だ。
カスタム設定はCursor Pro以上でのみサポートされているからね。
Cursor Freeプランではカスタムモデルを追加できないんだ。💦
次にZ.AI APIキーを取得する。
Z.AI Open Platformにアクセスして登録またはログインし、APIキーセクションで新しいキーを作成するんだ。
それからCursorでの設定を行うよ。
Cursorの「Models」セクションに移動して「Add Custom Model」をクリックする。
そこでAPIエンドポイントを設定するんだ。
重要なのは、Coding APIのエンドポイント`https://api.z.ai/api/coding/paas/v4`を設定することだね。
一般APIではなく、このCoding API URLを使用するんだよ。💡
Z.AI APIキーを入力して設定を保存し、モデルを切り替えれば完了だ。
💡 【解説】GLM 4.7のメリット・デメリットと想定体験
GLM 4.7の最大のメリットは、圧倒的なコストパフォーマンスだね。🚀
月額3ドル（約450円）の低価格から利用可能で、プロプランは月30ドルでClaude Proの約15倍の利用量に相当するんだ。
コーディング性能も高いんだよ。
SWE-bench Verifiedで73.8%のスコアを記録し、実務レベルで使用可能だ。
流体シミュレーションなど複雑な物理演算コードも一発で動作する。
エラーやロジック破綻が前モデルから大幅に改善しているんだ。
柔軟な思考制御機能も魅力だね。
Interleaved、Preserved、Turn-levelの3つのThinking Modeで、タスク難易度に応じて推論コストと精度を調整可能なんだよ。
長い文脈でも整合性を保つ能力が向上しているんだ。
技術的な特徴として、200,000トークンのコンテキストウィンドウ（約130-150K語分相当）を備えている。
インターリープ思考と保存思考の新技術により、長文での整合性が向上しているんだ。
クラウドAPIとセルフホスト（オンプレミス/VPC）の選択も可能で、オープンウェイトモデルとしてHugging Faceでも提供されているんだよ。
デメリットとしては、ハイエンドモデルには及ばない点がある。
GPT-5.2やClaude Opus 4.5といった最高峰モデルと比較すると性能で劣るんだよね。
日本語のニュアンスや超長文構成力で限界がある気がする。🤔
ここは「使い分け」が肝心ってわけだ。
安定性のばらつきも課題かな。
同価格帯の競合（DeepSeekなど）と比較しても速度や精度にムラが生じる可能性があるんだ。
適切な用途の選別も必要だね。
「ハイエンドを使うほどではないが無料版では物足りない」というニッチなポジションになると思う。
最高品質が必須の案件には不向きなんじゃないかな。
推奨される活用方法としては、メインのコーディング環境ではなく、サブエージェントとしての利用が最適だ。
試行錯誤やドキュメント作成など、品質の要求度が低いタスクに向いているよ。
向いているタスクとしては、長文処理、エージェントワークフロー、大量のコード生成、トレーニング・学習用途などがあるね。
ユーザー評価では、ChatGPTと同程度のスピード感を持つ点が評価されているんだ。
ハイエンドモデル（GPT-5.2、Claude Opus 4.5）には及ばないものの、同等クラスのコーディング性能を実現している。
ツール使用精度が向上し、幻覚が減少している点も好評だね。
🚀 安くて高機能なモデルのおかげ
月額3ドルのプランで足りるかどうかは、今後の僕次第。
もし使い切ってしまうようなら、もう一つ上のプランを検討するかもね。
それでも十分破格だと思うけど、楽しく使い続けていきたいな。
CursorでGLM 4.7を使いながら、またVibe codingを楽しんでいける。
安くて高機能なモデルのおかげで、AI開発を続けていけるんだ。
これからも、新しいツールやモデルを試しつつ、開発を続けていきたいと思っているよ。
🔧 製作ノート：AIとコストの絶妙なバランス
今回はCursorの容量制限という、Vibe coding民にとっては死活問題（？）に直面した体験を書いてみたよ。
開発が止まってしまった時はマジで焦ったけど、GLM 4.7という新しい選択肢を見つけられたのは大きな収穫だった。
高機能なモデルを湯水のように使うのもいいけど、タスクに合わせてコストを最適化していくのも、これからのAI時代には必要なスキルなんじゃないかなって感じたんだ。
最新技術を追いかけつつ、自分の財布とも相談しながら、賢く遊んでいきたいよね。🤝
Miccell - AI開発の再開にワクワクしている僕より