Tip/images/tip-02-glm-코딩플랜-활용-venn.svg
Z.ai GLM은 Claude 급 코딩 능력을 1/7 가격으로 사용할 수 있는 숨은 꿀 모델이다!
🔥 왜 GLM인가?
가성비 비교 (2026년 2월 기준)
| 모델 | Input (1M 토큰) | Output (1M 토큰) | 특징 |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | $0.6 | $2.2 | 최신 플래그십, 코딩 특화 |
| GLM-4.7-Flash | 무료 | 무료 | 가벼운 작업에 최적 |
| GLM-4.5 | $0.6 | $2.2 | 안정적인 범용 모델 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3 | $15 | 5~7배 비쌈 |
| GPT-5 | $2.5 | $10 | 4~5배 비쌈 |
결론: Claude/GPT 대비 5~7배 저렴하면서 코딩 벤치마크는 비슷하거나 더 좋음!
GLM-4.7 벤치마크 성과
- SWE-bench Verified: 73.8% (Claude Sonnet 4.5: 77.2%)
- Terminal Bench 2.0: 41% (Claude Sonnet 4.5: 42.8%)
- τ²-Bench (Agent): 87.4% (Claude Sonnet 4.5: 87.2%) ← 에이전트 작업 더 우수!
💡 GLM 활용 꿀팁
1. Thinking 모드 활용하기
GLM-4.7의 킬러 기능! 세 가지 Thinking 모드 지원:
| 모드 | 설명 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| Interleaved Thinking | 응답/도구 호출 전마다 생각 | 기본값, 품질 향상 |
| Preserved Thinking | 멀티턴에서 이전 추론 유지 | 복잡한 코딩 작업 |
| Turn-level Thinking | 턴별로 Thinking on/off 제어 | 비용/속도 최적화 |
꿀팁: 간단한 질문은 Thinking OFF → 속도↑ 비용↓
{
"model": "glm-4.7",
"messages": [...],
"extra_body": {
"thinking": false // 간단한 작업엔 끄기
}
}2. 무료 모델 적극 활용
GLM-4.7-Flash와 GLM-4.5-Flash는 완전 무료!
- 코드 리뷰, 간단한 수정
- 문서 요약, 번역
- 테스트 코드 생성
→ 복잡한 건 GLM-4.7, 간단한 건 Flash로 분기하면 비용 0원 가능!
3. Cached Input 활용
반복되는 시스템 프롬프트나 컨텍스트가 있다면 캐싱 활용:
- 일반 Input: $0.6/1M
- Cached Input: $0.11/1M (82% 절감!)
- Cache Storage: 현재 무료
→ 긴 시스템 프롬프트는 캐싱해서 비용 대폭 절감!
4. 코딩 에이전트 연동
GLM Coding Plan은 주요 코딩 에이전트 모두 지원:
- Claude Code - 공식 지원
- Cursor - API 연동
- Cline - 공식 지원
- Kilo Code - 공식 지원
- Roo Code - 공식 지원
설정법: ~/.claude/settings.json에서 모델명만 glm-4.7로 변경!
⚙️ n8n 연동 설정
1. Credential 생성 (OpenAI 타입)
| 항목 | 값 |
|---|---|
| API Key | Z.ai 콘솔에서 발급받은 키 |
| Base URL | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| Organization ID | 비움 |
2. 노드 설정
| 항목 | 값 |
|---|---|
| Model | glm-4.7, glm-4.7-flashx, glm-4.5 등 |
| Endpoint | 입력 안 함 (n8n이 자동으로 /chat/completions 호출) |
3. 테스트
워크플로우 실행 → Credential 테스트 버튼 → 성공 시 모델 목록 로드됨
에러 시: HTTP Request 노드로 직접 curl 테스트
curl -X POST https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "glm-4.7", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'🎨 GLM 특화 기능들
Vibe Coding (UI 생성)
GLM-4.7은 프론트엔드 코드 품질이 특히 뛰어남:
- 더 깔끔하고 모던한 웹페이지 생성
- 슬라이드 레이아웃/사이징 정확도 향상
이미지/비디오 생성
| 모델 | 가격 | 용도 |
|---|---|---|
| GLM-Image | $0.015/장 | 이미지 생성 |
| CogView-4 | $0.01/장 | 저렴한 이미지 |
| CogVideoX-3 | $0.2/영상 | 비디오 생성 |
| Vidu2 | $0.2~0.4/영상 | 고급 비디오 |
슬라이드/포스터 Agent
GLM Slide/Poster Agent: $0.7/1M 토큰으로 프레젠테이션 자동 생성!
🔧 고급 설정
OpenRouter 통해 사용
Z.ai 직접 연동 외에 OpenRouter에서도 사용 가능:
- URL:
https://openrouter.ai/api/v1 - Model:
z-ai/glm-4.7
Vision 모델 활용
| 모델 | Input | Output | 용도 |
|---|---|---|---|
| GLM-4.6V | $0.3 | $0.9 | 이미지 분석 |
| GLM-OCR | $0.03 | $0.03 | OCR 특화 |
| GLM-4.6V-Flash | 무료 | 무료 | 가벼운 이미지 작업 |
💰 비용 최적화 전략
모델 선택 가이드
간단한 질문/수정 → GLM-4.7-Flash (무료)
↓ 복잡도 증가
일반 코딩 작업 → GLM-4.7-FlashX ($0.07)
↓ 복잡도 증가
복잡한 에이전트 → GLM-4.7 ($0.6)
↓ 최고 성능 필요
추론 특화 작업 → GLM-4.5-X ($2.2)
월간 예상 비용
| 사용량 | GLM-4.7 | Claude Sonnet |
|---|---|---|
| 가벼운 사용 (1M 토큰) | ~$3 | ~$18 |
| 중간 사용 (10M 토큰) | ~$28 | ~$180 |
| 헤비 사용 (100M 토큰) | ~$280 | ~$1,800 |
결론: 헤비 유저일수록 GLM이 압도적으로 유리!
📚 공식 문서
- n8n 연동: https://docs.z.ai/scenario-example/develop-tools/n8n
- GLM-4.7 가이드: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7
- Thinking 모드: https://docs.z.ai/guides/capabilities/thinking-mode
- 가격표: https://docs.z.ai/guides/overview/pricing
- 코딩 에이전트 설정: https://docs.z.ai/devpack/tool/claude
📚 다음 읽기
- 08. 로컬 LLM 7계열 실전 치환 가이드 — GLM 외 로컬 모델 비교
- 05. n8n 벤치마킹 API — n8n에서 GLM 연동
- 🦞 03. 핵심개념 — OpenClaw에서 모델 설정 구조
마지막 업데이트: 2026-02-03