Z.ai의 GLM-4.7은 GLM 시리즈 중 최첨단 대규모 언어 모델로 두각을 나타냅니다. 개발자와 엔지니어는 프로그래밍, 다단계 추론, 에이전트 워크플로우에서 탁월한 성능을 발휘하는 이 모델을 신뢰합니다. 이 모델은 복잡한 작업을 안정적으로 처리하며, 시각적으로 매력적인 프런트엔드 디자인을 포함한 자연스럽고 고품질의 결과물을 생성합니다.
GLM-4.7은 코딩 벤치마크 및 도구 사용 기능이 향상되어 이전 버전을 기반으로 구축되었습니다. 200K 토큰 컨텍스트 창을 지원하여 방대한 대화나 코드베이스를 놓치지 않고 처리할 수 있습니다. Z.ai는 GLM-4.7을 특히 다국어 및 에이전트 시나리오에서 OpenAI 및 Anthropic의 독점 모델에 대한 경쟁력 있는 대안으로 자리매김하고 있습니다.
GLM-4.7이란 무엇인가요? 주요 기능 및 역량
GLM-4.7은 3,580억 개의 매개변수를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. SWE-bench(73.8%) 및 Terminal Bench 2.0(41%)과 같은 벤치마크에서 높은 점수를 달성하며 핵심 코딩 작업에서 탁월한 성능을 보입니다. 이 모델은 제어된 추론 깊이를 허용하는 사고 모드를 지원합니다. 복잡한 문제에는 활성화하고 빠른 응답에는 비활성화할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 네이티브 도구 호출 및 웹 브라우징을 통한 향상된 에이전트 기능.
- 현대적이고 깔끔한 인터페이스를 위한 개선된 UI 생성.
- 강력한 다국어 코딩을 지원하는 이중 언어 지원(영어 및 중국어).
- 안정적인 장기 작업을 위한 턴 레벨 사고 제어.
Z.ai는 MIT 라이선스 하에 Hugging Face에 모델 가중치를 공개하여 로컬 배포를 허용합니다. API 사용자에게는 확장성을 위해 클라우드 접근에 중점을 둡니다.
Z.ai 공식 플랫폼: GLM-4.7 API 직접 접근
Z.ai는 GLM-4.7에 대한 주요 접근 지점을 제공합니다. API 키를 얻으려면 Z.ai 개발자 플랫폼에 등록하십시오. 이 과정은 몇 분밖에 걸리지 않으며 모든 기능을 잠금 해제합니다.
Z.ai 단계별 설정
Z.ai 개발자 포털을 방문하여 계정을 생성하십시오.
API 섹션으로 이동하여 API 키를 생성하십시오.
공식 엔드포인트를 사용하십시오: https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions.
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 헤더를 사용하여 요청을 인증하십시오.
API는 OpenAI 호환 형식을 따릅니다. model: "glm-4.7", messages 배열, 그리고 temperature, max_tokens, thinking 모드와 같은 선택적 필드를 포함하여 POST 요청을 보내십시오.
공식 SDK를 사용한 Python 요청 예시:
from zai import ZaiClient
client = ZaiClient(api_key="your-api-key")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.7",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python script for data analysis."}],
thinking={"type": "enabled"},
max_tokens=4096,
temperature=1.0
)
print(response.choices[0].message.content)
Z.ai는 실시간 출력 및 구조화된 응답을 위한 스트리밍을 지원합니다. GLM 코딩 플랜 구독은 월 3달러부터 시작하며, 할인된 비용으로 3배 사용량을 제공합니다(기간 한정). 이 플랜은 Claude Code 및 Cline과 같은 도구와 원활하게 통합됩니다.
OpenRouter를 통해 GLM-4.7에 접근: 유연하고 비용 효율적
OpenRouter는 Z.ai, AtlasCloud, Parasail을 포함한 여러 공급업체의 GLM-4.7을 통합합니다. 이 경로는 안정성을 위한 대체 옵션과 경쟁력 있는 가격을 제공합니다.
OpenRouter 단계별 설정
OpenRouter에 가입하고 크레딧을 추가하십시오.
API 키를 생성하십시오.
모델 식별자를 사용하십시오: z-ai/glm-4.7.
OpenRouter의 엔드포인트(https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions)로 요청을 보내십시오.
OpenRouter는 응답을 정규화하고 추론 모드를 지원합니다. `reasoning` 매개변수를 사용하여 활성화하면 단계별 사고 세부 정보에 접근할 수 있습니다.
Curl 요청 예시:
curl -X POST "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_OPENROUTER_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-4.7",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing basics."}],
"reasoning": true
}'
가격 비교: Z.ai 대 OpenRouter
Z.ai의 GLM 코딩 플랜은 개발자를 위한 번들 혜택과 함께 합리적인 가격의 접근을 제공합니다. OpenRouter는 공급업체별로 다른 토큰당 가격 책정을 제공합니다.
| 플랫폼/공급업체 | 입력 ($/M 토큰) | 출력 ($/M 토큰) | 비고 |
|---|---|---|---|
| Z.ai (GLM 코딩 플랜) | ~$0.60 (플랜 적용 시) | ~$2.20 (플랜 적용 시) | 구독료 월 $3부터 시작; 3배 사용량 |
| OpenRouter (AtlasCloud) | $0.44 | $1.74 | 최저 기본 요율; 높은 가동 시간 |
| OpenRouter (Z.ai) | $0.60 | $2.20 | 직접 Z.ai 공급업체 |
| OpenRouter (Parasail) | $0.45 | $2.10 | 균형 잡힌 가격 |
OpenRouter는 유연성이 필요한 사용자에게 적합하며, Z.ai는 생태계에 전념하는 사용자에게 매력적입니다. 둘 다 200K 이상의 컨텍스트를 지원합니다.
Apidog로 GLM-4.7 API 테스트: 실용적인 통합 팁
Apidog는 시각적 요청 빌더와 자동화된 테스트를 통해 API 작업을 간소화합니다. GLM-4.7 OpenAPI 사양을 가져오거나 컬렉션을 수동으로 생성할 수 있습니다.
Apidog는 지연 시간과 오류를 추적하여 프롬프트 최적화를 돕습니다. OpenAI 호환 API를 지원하므로 Z.ai와 OpenRouter 간 전환이 몇 초밖에 걸리지 않습니다.
고급 사용법 및 모범 사례
복잡한 작업의 정확성을 높이려면 사고 모드를 활성화하십시오. 코딩에서 결정론적 출력을 위해 낮은 온도(0.7)를 사용하십시오. 토큰 사용량을 모니터링하여 제한 범위 내에 유지하십시오.
로컬 배포의 경우, Hugging Face에서 가중치를 다운로드하고 vLLM 또는 SGLang을 사용하십시오. 이 옵션은 대량 사용 시 API 비용을 없애줍니다.
결론: 오늘 GLM-4.7로 구축을 시작하세요
GLM-4.7은 현대 AI 애플리케이션을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 통합 기능을 위해 Z.ai에서 직접 접근하거나, 비용 절감을 위해 OpenRouter를 통해 접근하세요. Apidog를 사용하여 통합 작업을 빠르게 개선해 보십시오.
지금 Apidog를 무료로 다운로드하고 몇 분 안에 GLM-4.7 요청을 테스트하십시오. 올바른 도구는 복잡한 API를 관리하기 쉽게 만들고 개발 속도를 높입니다.
