GLM-4.7 사용 방법과 활용 가이드
개요
GLM-4.7은 중국 Zhipu AI가 공개한 오픈소스 계열 코딩 특화 대형 언어 모델로, 코드 작성과 디버깅, 수학적 추론, 에이전트형 작업에서 강력한 성능을 보이는 모델이다.2 특히 "생각한 뒤 실행하는(thinking before acting)" 방식과 요청마다 사고(thinking) 강도를 조절할 수 있는 설계 덕분에, 속도와 정확도 사이에서 상황에 맞는 균형을 선택할 수 있다는 점이 특징으로 언급된다.3
이 모델은 최대 128K~200K 수준의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있어, 대규모 코드베이스나 긴 기술 문서를 한 번에 다루는 작업에 적합하다.23 파라미터 규모는 약 3580억 개(358B)로 알려져 있으며, 공개 가중치와 MIT 라이선스를 통해 로컬 배포 및 기업 내 프라이빗 환경에서의 활용이 가능하도록 설계되었다.3 또한 Hugging Face와 ModelScope 등에서 가중치를 내려받아 vLLM, SGLang과 같은 고성능 추론 프레임워크 위에 올려서 사용할 수 있고, 상용 API는 Novita 등을 통해 제공될 예정이다.3
358B이면 일반 소비자 컴퓨터에서 돌리기는 힘들 듯하다.
실제 사용 관점에서 GLM-4.7은 크게 세 가지 방식으로 접근할 수 있다. 첫째, Zhipu/Z.ai 및 파트너사의 호스팅 API를 호출하는 방식, 둘째, 공개 가중치를 받아 로컬 서버에 배포해 사용하는 방식, 셋째, 다양한 오픈소스 코딩 에이전트에 "백엔드 모델"로 연결하는 방식이다.23 이 글에서는 API 호출과 로컬 배포, 코딩에이전트로, 실무에서 GLM-4.7을 효과적으로 사용하는 방법을 개념 위주로 정리한다.
GLM-4.7의 핵심 특징 이해하기
GLM-4.7은 "코딩 중심(coding-centric)" 모델이라는 점이 가장 크게 강조된다.3 즉 일반 대화형 모델처럼 자연어 처리도 수행하지만, 특히 코드 생성·수정·리팩터링·버그 분석 같은 프로그래밍 관련 작업에서 높은 점수를 얻도록 설계되었다.2 국내외 벤치마크 평가에서는 코딩 영역에서 GPT-5.2를 포함한 여러 폐쇄형 모델을 능가한다는 소개가 있을 정도로, 오픈소스 계열 중 최상위권 성능을 목표로 한다.2
또 하나의 핵심 특징은 "생각 단계의 명시적 관리"다. GLM-4.7은 답을 바로 내놓기보다 내부적으로 여러 단계를 거쳐 추론하고, 이 과정 일부를 외부에서 제어하거나, 이전 대화에서 했던 추론을 이어받을 수 있는 구조를 제공한다고 알려져 있다.3 이를 통해 사용자는 간단한 질의에는 빠른 응답 모드를, 복잡한 수학·알고리즘 문제나 다단계 코드 리팩터링에는 느리지만 깊게 생각하는 모드를 선택할 수 있다.
성능 측면에서 GLM-4.7은 수학적 추론에서도 강점을 보인다. AIME 2025 기준의 수학 추론 능력이 오픈소스 모델 중 최고 수준이라는 평가가 소개되며,2 이는 알고리즘 문제 풀이, 수학적 모델링, 과학·공학 계산을 포함한 고난도 작업에 유리함을 의미한다. 동시에, 128K 길이의 입력을 효율적으로 처리할 수 있고, 주류 추론 프레임워크와의 호환성을 강조하고 있어, 대규모 코드/문서 환경에서의 실무 적용 가능성도 높다.2
접근 방식 개관: API vs 로컬 배포
실제로 GLM-4.7을 활용하려면 우선 어떤 형태로 접근할지 결정해야 한다. 가장 간단한 방법은 클라우드 API를 사용하는 것이며, 보다 높은 제어권과 데이터 프라이버시가 필요하다면 로컬 배포를 고려할 수 있다.
클라우드 API의 대표적인 진입점으로는 Zhipu AI의 공식 서비스인 Z.ai가 있다. 관련 안내는 Z.ai의 구독 페이지와 GLM-4.7 가이드 문서에서 확인할 수 있으며,2 문서를 참고하면 API 키 발급, 엔드포인트 주소, 요청 형식, 요금 체계를 파악할 수 있다. 또 다른 루트로는 Novita 같은 제3자 API 게이트웨이가 있는데, 여기서는 GLM-4.7을 포함한 여러 모델을 통합된 인터페이스로 제공하며, 입력/출력 토큰 단가와 최대 컨텍스트 크기 등을 모델별로 정리해 두고 있다.3
Novita AI 는 여러 모델들을 API로 사용할 수 있는 서비스.
로컬 배포를 선호하는 경우에는 Hugging Face나 ModelScope에서 공개 가중치를 내려받은 뒤, vLLM이나 SGLang 같은 추론 엔진 위에 올려서 사용할 수 있다.3 이 경우 GPU 자원 요구량이 상당하기 때문에, 중소 규모 팀은 완전한 원본 모델 대신 양자화된 버전이나 경량 변형 모델을 선택하기도 한다. 로컬 배포의 장점은 데이터가 외부로 나가지 않고, 프롬프트나 응답 로그를 자유롭게 저장·가공할 수 있으며, 커스텀 파인튜닝과 에이전트 프레임워크 통합도 쉽게 할 수 있다는 점이다.
클라우드 API로 GLM-4.7 사용하기
클라우드 API를 사용하는 기본 흐름은 다른 대형 언어 모델과 크게 다르지 않다. 먼저 Z.ai 또는 Novita 등에서 계정을 만들고, 구독/과금 정책에 맞춰 API 키를 발급받는다.23 이후 REST 기반의 HTTP 요청을 통해 모델 엔드포인트로 프롬프트와 옵션을 전송하면, 응답으로 모델의 출력 텍스트를 받는 구조다.
Novita에서 제공하는 요금 정보에 따르면 GLM-4.7의 입력 토큰 가격과 출력 토큰 가격은 각각 100만 토큰 단위 기준으로 별도로 책정되어 있으며, 최대 입력은 약 204.8K 토큰, 최대 출력은 약 131.1K 토큰 수준으로 안내된다.3 이는 하나의 요청에서 상당히 긴 코드나 문서를 처리할 수 있다는 뜻이지만, 동시에 토큰 수가 곧 비용과 지연 시간에 영향을 주므로, 코딩 어시스턴트를 설계할 때는 작업 단위를 적절히 분할하는 것이 중요하다.
API 옵션 중에서 특히 눈여겨볼 만한 것은 "사고(Thinking) 관련 설정"이다. GLM-4.7은 요청마다 생각의 깊이 또는 모드(예: 빠른 모드 vs 정확성 우선 모드)를 조절하게 설계되었다고 소개되므로,3 프롬프트/파라미터 레벨에서 이러한 모드를 구분해 호출하면, 단순 자동완성과 복잡한 분석·설계 작업을 같은 모델로 효율적으로 처리할 수 있다. 예를 들어 IDE 플러그인에서 실시간 자동완성에는 빠른 모드를, "프로젝트 전반 구조 리팩터링" 같은 기능에는 깊은 사고 모드를 쓰는 식의 구성이 가능하다.
로컬에서 GLM-4.7 실행하기
로컬 실행의 첫 단계는 모델 가중치를 확보하는 것이다. GLM-4.7의 가중치는 Hugging Face와 ModelScope 같은 공개 허브에 공개된 것으로 알려져 있으며,3 이를 내려받은 뒤 자신의 GPU 서버에 배포한다. 배포 시에는 직접 PyTorch 코드로 로딩하는 방법도 있지만, 보통은 vLLM이나 SGLang과 같은 고성능 추론 엔진을 사용하는 것이 일반적이다.3
이러한 추론 엔진을 사용하면, 긴 컨텍스트를 효율적으로 처리하기 위한 KV 캐시 최적화, 배치 추론, 스트리밍 응답 등 복잡한 최적화 기능을 비교적 쉽게 활용할 수 있다. 반면 GLM-4.7은 파라미터 수가 358B 규모로 상당히 크기 때문에,3 고성능 GPU 여러 장을 병렬로 사용하는 구성이 필요하다. 따라서 개인 개발자나 소규모 팀은 완전한 원본 모델 대신, 향후 제공될 수 있는 양자화/경량화 버전 또는 클라우드 API 사용을 병행하는 전략을 고려하는 것이 현실적이다.
로컬 환경을 갖춘 뒤에는, 보통 HTTP 서버를 띄워 자체 API를 만들고, 내부 서비스나 에이전트 프레임워크에서 이 API를 호출한다. 이 방식은 사내 코드 리포지터리와 직접 통합하거나, 회사 전용 지식베이스와 함께 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구성하는 데 유리하다. 특히 GLM-4.7은 긴 컨텍스트와 강력한 코딩·수학 능력을 겸비하므로, "사내 코드베이스＋위키＋티켓 로그" 등을 한 번에 넣고 분석·요약·리팩터링 제안을 받는 시나리오에 잘 맞는다.23
코딩 작업에서 GLM-4.7 활용하기
GLM-4.7은 코딩 영역에서 GPT-5.2를 능가하는 성능을 보였다고 소개될 만큼, 소프트웨어 개발 지원에 초점을 맞추고 있다.2 실무에서 활용할 수 있는 대표적인 패턴으로는 코드 생성, 버그 디버깅, 리팩터링, 테스트 코드 자동 생성, 언어 간 변환, 멀티 모듈 구조 설계 등이 있다.
코드를 생성할 때는, 단순히 "이 기능을 구현해줘"라고 요청하기보다, 입력에 요구사항, 현재 프로젝트의 언어·프레임워크, 스타일 가이드(예: 코딩 컨벤션), 성능/보안 제약 등을 명시하는 것이 중요하다. GLM-4.7은 긴 프롬프트를 잘 처리할 수 있으므로, 관련 요구사항 문서나 기존 함수/클래스를 충분히 포함하여 맥락을 제공하는 편이 더 좋은 결과를 낳는다.23
디버깅이나 리팩터링에서는 "생각 모드"를 적극 활용하는 방식을 고려할 수 있다. 예를 들어 복잡한 동시성 버그나 메모리 누수 문제를 다룰 때, "코드를 단계별로 분석하고, 의심되는 부분을 추론 과정과 함께 설명해달라"고 요청하면, 모델이 내부 추론을 바탕으로 상세한 설명과 개선 제안을 줄 가능성이 높다.3 또한 GLM-4.7은 여러 언어를 아우르는 멀티링구얼 코딩 능력이 강화되었다고 알려져 있으므로,3 서로 다른 언어 간 포팅 작업이나, 한 프로젝트에서 여러 언어를 섞어 쓰는 환경에서도 유용하다.
수학·추론 및 에이전트형 워크플로우
GLM-4.7은 AIME 2025 기준 수학 추론에서 오픈소스 모델들 가운데 최고 수준의 성능을 보인다고 소개된다.2 이는 단순 계산을 넘어, 올림피아드 스타일의 서술형 문제나 알고리즘 분석, 수학적 모델링에 적합하다는 뜻이다. 이러한 작업에서는, 모델에게 중간 추론 과정을 자세히 서술하도록 요구하고, 필요하다면 "먼저 풀이 전략을 나열한 뒤, 각 전략을 검토하고 최종 풀이를 선택하라"는 식으로 프롬프트를 설계하면 좋다. GLM-4.7의 "생각 후 행동" 특성을 활용하는 셈이다.3
에이전트형 워크플로우에서도 GLM-4.7은 강점을 가지고 있다. 공식 설명에서는 다단계 도구 사용, 터미널 작업, 멀티스텝 코딩 도구와의 연계가 이전 버전보다 강화되었다고 강조한다.3 예를 들어, 한 에이전트가 검색 도구와 코드 실행 환경, 내부 API 호출 도구를 차례로 사용하며 복잡한 업무를 수행해야 할 때, GLM-4.7은 각 단계에서 무엇을 해야 하는지 계획하고, 도구 사용 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정하는 "플래닝＋실행" 루프를 비교적 안정적으로 수행하도록 설계되어 있다.
에이전트 설계 시에는, 모델에게 사용할 수 있는 도구 목록과 각 도구의 입력/출력 형식을 명확하게 설명하고, 응답 형식을 JSON 등 구조화된 형태로 제한하면, 도구 호출을 안정적으로 파싱할 수 있다. GLM-4.7의 강점 중 하나가 "다단계 도구 사용(multi-step tool use)"이므로,3 한 번의 응답에서 여러 도구 사용 계획을 세우게 하거나, 에이전트 프레임워크 차원에서 루프를 돌며 여러 차례 도구 호출을 허용하는 구조가 잘 어울린다.
프롬프트 설계와 모범 사용 패턴
GLM-4.7을 잘 활용하기 위해서는 모델의 특성에 맞는 프롬프트 설계가 중요하다. 먼저, 코딩 특화 모델이라는 점을 활용해, 작업의 목적과 코드 관련 맥락을 구체적으로 제공하는 것이 좋다. 예를 들어 "이 함수는 고성능 서버에서 초당 수천 건의 요청을 처리해야 한다"거나, "이 코드는 금융권 규제에 따라 특정 보안 규칙을 지켜야 한다"는 식의 상황을 명시하면, 모델이 단순히 맞게 돌아가는 코드 수준을 넘어, 성능과 보안을 고려한 코드를 제안할 가능성이 높아진다.
또 하나 중요한 패턴은 사고 모드 제어다. 복잡한 문제에서는 "먼저 충분히 생각한 뒤, 최종 답만 출력하라"거나, "중간 추론을 자세히 설명하라"는 지시를 통해 모델의 추론 과정을 끌어내는 것이 도움이 된다.3 반대로 실시간 자동완성이나 간단한 질답에서는, "빠른 응답을 우선한다"거나 "추론 설명 없이 코드만 출력해달라"고 명시해, 지연 시간을 줄일 수 있다. 이렇게 프롬프트에 "속도 vs 정확도"에 대한 의도를 담는 것이 GLM-4.7의 설계 철학과 잘 맞는다.
대화형 사용에서는, 이전 턴에서 모델이 수행한 추론과 결론을 요약해 다음 요청에 재사용하도록 하는 것도 유용하다. GLM-4.7은 "추론 상태를 여러 턴에 걸쳐 유지하는 능력"이 개선되었다고 알려져 있으므로,3 한 프로젝트를 장기간 다룰 때는, 중요한 결정이나 가정들을 프롬프트에 계속 포함시켜 일관성을 유지하게 할 수 있다.
CLI·코드 도구에서 GLM-4.7 사용하기
GLM-4.7은 단순 웹 UI뿐 아니라, 터미널에서 쓰는 코드 도우미(CLI 에이전트, claude-code 같은 툴)와도 연동해서 사용할 수 있다. Z.ai가 제공하는 GLM CODING PLAN 구독은 GLM-4.7을 "백엔드 모델"로 노출해 주며, Claude Code, Cline, Roo Code 등 10개 이상 코딩 툴에서 공통으로 쓸 수 있도록 설계되어 있다.5 즉, 이미 사용하는 코드 도구가 외부 LLM을 선택할 수 있는 구조라면, 대체로 GLM-4.7을 새 프로바이더/모델로 등록하는 식으로 통합할 수 있다.6
CLI 환경에서 대표적인 예는 Claude Code CLI다. Claude Code는 기본적으로 Anthropic API를 사용하지만, 오픈소스 라우터를 통해 다른 모델로 요청을 우회(route)할 수 있다. 예를 들어 claude-code-router 같은 프로젝트는 Claude Code에서 나가는 요청을 받아 OpenRouter, DeepSeek, Ollama, ModelScope 등 다양한 프로바이더로 전달하는 기능을 제공하며,5 이 때 Z.ai의 GLM-4.7 API를 하나의 프로바이더로 등록해 사용할 수 있다. 이렇게 설정하면 터미널에서 claude 명령어로 작업하면서, 실제 코드는 GLM-4.7이 생성·분석하는 구조를 만들 수 있다.5
또 다른 패턴은 OpenAI 호환 REST API를 쓰는 일반 CLI와 연결하는 것이다. 많은 에이전트형 코드 CLI(Droid, KiloCode CLI 등)는 OpenAI 스타일의 chat/completions 엔드포인트와 API 키만 지정해 주면 다른 모델을 교체해 쓸 수 있도록 만들어져 있다.6 GLM-4.7도 Novita나 Z.ai 쪽에서 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하므로, 해당 CLI의 설정 파일에서 base_url, api_key, model만 GLM-4.7로 바꾸면 터미널 기반 코드 도우미가 곧바로 GLM-4.7을 사용하게 된다.235
직접 CLI를 만들고 싶다면, curl이나 간단한 스크립트(Node.js, Python 등)로 GLM-4.7의 REST API를 호출하는 래퍼를 작성하는 방식도 있다. 이 경우에는 (1) Z.ai/Novita에서 API 키 발급 → (2) OpenAI 호환 chat/completions 호출 코드 작성 → (3) 해당 스크립트를 쉘 함수/alias로 감싸 glm-chat, glm-fix 같은 명령어로 등록하면 된다.23 이렇게 하면 일반 터미널 워크플로우 안에서, 특정 파일이나 Git diff를 GLM-4.7에 넘겨 분석·수정 제안을 받는 "나만의 코드 CLI"를 쉽게 구성할 수 있다.
OpenCode 에서 사용하기
OpenCode 에서 제한된 기간 동안 무료로 제공되고 있다. OpenCode | The open source AI coding agent
주의할 점 하나 GLM 4.7은 현재 OpenCode에서 제한된 기간 동안 무료로 제공되고 있으며, 무료 기간 동안 수집된 데이터가 모델 개선에 사용될 수 있습니다.
npm 으로 설치 후 실행한 모습
참고
1GLM 4.7 : Best Open-Sourced LLM is here !! | by Mehul Gupta | Data ...
3GLM-4.7: Pricing, Context Window, Benchmarks, and More
4GLM 4.7: From Beginner to Expert in 12 Minutes! | Julian Goldie