核心问题Claude Code 配了智谱Z.AI的 key 后WebSearch、图片分析、web_fetch 这些能力是用的 Claude/Anthropic 原生的还是被替换成了 GLM 的回到顶部结论全部用的是智谱的Claude Code 配了智谱的地址后所有请求都发给智谱的服务器。智谱的 API 完全兼容了 Anthropic API 协议包括模型推理和工具调用。Claude Code 以为自己在跟 Anthropic 对话实际上全部由智谱后端处理。但需要说明智谱官方文档推荐用户手动安装 MCP 来获得搜索/图片等能力并未明确宣称在 API 兼容层实现了 Anthropic 服务端工具。实际上实测表明这些工具确实可用是因为智谱在 API 兼容层做了额外处理。回到顶部一、原理Claude Code 客户端↓ 所有 API 请求推理、搜索、图片、抓取...↓ANTHROPIC_BASE_URL → https://open.bigmodel.cn/api/anthropic↓智谱 API 服务器兼容 Anthropic 协议↓ 用 GLM 模型处理 实现 Anthropic 工具调用↓ 返回 Anthropic 格式的响应↓Claude Code 客户端以为是 Anthropic 返回的关键ANTHROPIC_BASE_URL只替换请求目标地址请求体、流式协议、工具调用格式都不变。Claude Code 不知道后面是智谱。来源Claude Code 环境变量文档 — override the API endpoint to route requests through a proxy or gateway来源ANTHROPIC_BASE_URL 深度解析 — only the destination does change; Whatever sits behind that URL just has to accept the same shape of request回到顶部二、模型映射关系通过环境变量映射所有 Claude 模型名都指向 GLM环境变量映射到ANTHROPIC_MODELglm-5.1ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODELglm-5.1ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODELglm-5.1ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODELglm-5.1ANTHROPIC_REASONING_MODELglm-5.1来源https://docs.z.ai/devpack/tool/claude回到顶部三、各工具的具体情况1. WebSearch联网搜索→ 用智谱的WebSearch 是 Anthropic 的服务端工具web_search_20250305运行在 API 服务器上不是客户端工具。Claude Code 的调用机制来自逆向分析Claude Code 创建一个二次对话secondary conversation发送web_search_20250305工具请求到ANTHROPIC_BASE_URLAPI 服务器执行搜索返回结果当ANTHROPIC_BASE_URL指向智谱时这个二次对话也发到智谱。智谱在兼容层实现了web_search_20250305工具的处理所以搜索可用。说明Claude Code 调用方式发送web_search_20250305工具请求到 API实际处理智谱兼容层拦截用智谱的搜索服务处理需要额外配置 MCP❌ 实测不需要官方怎么说推荐安装 Search MCP但未明确说明兼容层已实现注意Anthropic 官方文档明确说 WebSearch 在 Bedrock 上不可用Claude Code 检测到非 Anthropic 端点时会隐藏 WebSearch。但智谱的兼容层看起来成功欺骗了 Claude Code 的检测机制。来源WebSearch 逆向分析 — Claude Code hides the WebSearch tool entirely for non-Anthropic endpoints来源WebSearch 二次对话机制 — 详细描述了 secondary conversation 的请求结构来源Anthropic WebSearch 文档 — Web search is not available on Amazon Bedrock来源Ollama 也做了同样的事 — Ollamas web search is now built into the Anthropic compatibility layer2. 图片分析Vision→ 用智谱的图片分析是模型级能力图片数据作为 base64 编码随 Messages API 请求发送。说明Claude Code 调用方式图片随 Messages API 请求发送实际处理智谱收到请求后用 GLM 视觉模型处理需要额外配置 MCP❌ 不需要跟着推理走智谱的 Vision MCP Serverz_ai/mcp-server是额外的专用工具包和模型级视觉能力是两套并行机制。来源Z.AI Vision MCP 文档 — pasting an image directly into the client cannot call this MCP Server, as the client will by default transcode the image and call the model interface directly3. WebFetch网页抓取→ 用智谱的WebFetch 是客户端 pipeline运行在 Claude Code 的 Node.js 进程里HTML 抓取客户端本地执行Turndown 转 Markdown客户端本地执行调 Haiku 模型做摘要 →这个步骤走 API由于ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL映射到 glm-5.1摘要步骤自然用 GLM 处理。来源WebFetch 逆向分析 — 详细描述了 Haiku 做 LLM pass 的流程来源Claude Code 模型配置 —ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL用于 background functionality回到顶部四、总结表工具工具类型配智谱后用谁的需要手动配置确定程度模型推理服务端✅ GLM-5.1自动官方文档确认WebSearch服务端工具✅ 智谱搜索不需要实测实测可用官方未明确承认图片分析模型级能力✅ GLM 视觉模型不需要官方文档确认WebFetch客户端 pipeline✅ GLM-5.1摘要不需要源码分析确认