GLM 4.7: Claude Sonnet을 뚫어버린 너무 저렴한 모델

개요

GLM 4.7은 Claude Sonnet 4.5와 유사한 성능을 보이면서도 가격은 5분의 1 수준인 혁신적인 AI 모델입니다. 밀리언 토큰당 0.6달러로 Gemini 3 Flash와 경쟁하는 가격대에서 상위 모델급 성능을 제공하며, 특히 코딩과 3D 그래픽 생성에서 눈에 띄는 향상을 보입니다. 오픈 웨이트 모델로 공개되어 충분한 인프라만 있다면 누구나 자체 서빙이 가능하다는 점에서 비용 민감도가 높은 개발자와 기업에게 주목받고 있습니다.

이 영상은 코드팩토리(기모링) 채널이 AI 모델과 프로그래밍 분야의 전문성을 바탕으로 제작한 콘텐츠입니다. 해당 채널은 NestJS, Flutter, TypeScript 등 실무 중심의 기술 강의로 개발자 커뮤니티에서 신뢰를 얻고 있으며, 최신 AI 기술 트렌드를 빠르게 분석하여 전달하는 것으로 알려져 있습니다.

핵심 내용

GLM 4.7의 성능 벤치마크와 경쟁 모델 비교

GLM 4.7은 전 세대인 GLM 4.6 대비 모든 벤치마크에서 향상된 성능을 보입니다. 특히 SWE-bench Verified에서 상당한 개선이 있었으며, Claude Sonnet 4.5와 GPT-4.5.1 하이와 비교하여 경쟁력 있는 수치를 기록했습니다.

실제로 영상에서는 GLM 4.7의 공식 프레스 릴리스를 통해 코어 코딩, 바이코딩(vision + coding), 툴 콜링, 복잡한 추론(complex reasoning) 기능을 강조했습니다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어서 개발자가 실제 프로덕션 환경에서 필요로 하는 다양한 작업을 지원한다는 의미입니다.

벤치마크 수치만 보면 Claude나 GPT보다 약간 낮을 수 있지만, 가격 대비 성능을 고려하면 경쟁력이 뛰어납니다. GLM 4.7의 API 가격은 인풋 밀리언 토큰당 0.6달러로, Claude Sonnet의 3달러 대비 5분의 1 수준입니다. 월간 구독 플랜으로는 에이전트 코딩 플랜이 3달러로 제공되는데, Claude Pro가 20달러인 점을 고려하면 약 6.7배 저렴합니다.

실무에 적용할 때는 코드 생성, 자동화 스크립트 작성, API 호출 코드 생성 등 반복적인 코딩 작업에 활용하면 효과적입니다. 다만 최고 수준의 정확도가 필요하거나 매우 복잡한 컨텍스트를 다루는 경우에는 여전히 Claude Opus나 GPT-4o 같은 최상위 모델이 더 나은 선택일 수 있습니다.

3D 그래픽과 UI/UX 디자인 생성 능력의 비약적 향상

GLM 4.7은 단일 프롬프트(single-shot)로 인터랙티브한 3D 그래픽과 세련된 UI를 생성할 수 있습니다. 영상에서 소개된 복셀 가든(Voxel Garden), 루빅스 큐브, 파티클 갤럭시(Particle Galaxy) 같은 데모는 사용자가 슬라이더를 조작하거나 마우스로 직접 인터랙션할 수 있는 수준입니다.

특히 흥미로운 점은 GLM 4.6에서는 마우스 인터랙션이 불가능하거나 버튼 기반 회전만 가능했던 루빅스 큐브가, 4.7에서는 실시간으로 드래그하여 회전시킬 수 있고 애니메이션이 매끄럽게 작동한다는 것입니다. 복셀 가든의 경우, 새로운 정원을 생성할 때 레이턴시가 거의 없고 코드 최적화가 잘 되어 있다는 평가를 받았습니다.

디자인 측면에서는 “라이브 스타일”로 포스터나 파워포인트 슬라이드를 생성하는 데모가 인상적이었습니다. 영상에서는 주토피아 주간 보고서를 주제로 한 6페이지 프레젠테이션을 GLM 4.7이 생성한 사례를 보여줬는데, 4.6이 “AI가 만든 티가 나는” 난잡한 디자인을 보여준 것과 달리, 4.7은 실제 디자이너가 작업한 것처럼 보이는 레이아웃과 색상 조합을 제공했습니다.

이를 [주간 미팅 준비] 상황에 적용하면 GLM 4.7로 초안 슬라이드를 만들고 고해상도 이미지만 교체하는 방식으로 빠르게 프레젠테이션을 완성할 수 있습니다. [프로토타입 개발] 상황에서는 인터랙티브한 웹 애플리케이션 데모를 즉시 생성하여 클라이언트에게 보여줄 수 있습니다. [교육 자료 제작] 상황에서는 복잡한 3D 개념을 시각화하는 인터랙티브 콘텐츠를 손쉽게 만들 수 있습니다.

오픈 웨이트 모델의 전략적 가치

GLM 4.7은 오픈 웨이트(open-weight) 모델로 공개되어, 충분한 인프라가 있다면 자체 환경에서 직접 서빙할 수 있습니다. 이는 클라우드 API에 의존하지 않고 온프레미스나 프라이빗 클라우드에서 운영할 수 있다는 뜻입니다.

영상에서는 중국 정부의 오픈 웨이트 장려 정책을 언급하며, 이것이 중국 AI 기업들이 경쟁적으로 오픈 모델을 공개하는 배경이라고 설명합니다. 기업 입장에서는 민감한 데이터를 외부 API로 전송하지 않고 자체 서버에서 처리할 수 있어 보안과 프라이버시 측면에서 유리합니다.

또한 Claude Code, Cursor, Windsurf 같은 에이전트 툴을 사용하는 개발자들은 환경 변수만 변경하면 기존 워크플로우에서 GLM 4.7을 바로 사용할 수 있습니다. 이는 API 호출 비용이 큰 프로젝트나 대량의 코드 생성이 필요한 경우 비용을 크게 절감할 수 있는 방법입니다.

실전 가이드

GLM 4.7을 실제 프로젝트에 적용하려면 다음 과정을 따라해볼 수 있습니다:

먼저 GLM 계정을 생성하고 API 키를 발급받습니다. 이 단계에서는 GLM 공식 웹사이트(https://www.glm.ai)에 접속하여 회원가입을 완료하고, API 섹션에서 키를 생성합니다. 월간 3달러 에이전트 코딩 플랜 또는 종량제 API 플랜 중 선택할 수 있으며, 테스트 목적이라면 무료 티어로 시작할 수 있습니다. 이 단계는 약 5-10분 정도 소요됩니다.

다음으로 개발 환경에 GLM을 통합합니다. Claude Code를 사용하는 경우 .env 파일이나 설정 파일에서 API 엔드포인트와 키를 GLM으로 변경하면 됩니다. 예를 들어 MODEL_PROVIDER=glm, GLM_API_KEY=your_key_here 같은 형태로 환경 변수를 설정합니다. Cursor나 Windsurf 같은 IDE를 사용한다면 설정 메뉴에서 모델 제공자를 변경할 수 있습니다. 이 과정에서 기존 Claude API와 동일한 OpenAI 호환 포맷을 사용할 수 있는지 확인하면 마이그레이션이 더 쉬워집니다.

마지막으로 실제 작업에서 성능과 비용을 테스트합니다. 간단한 코드 생성 작업부터 시작하여 점차 복잡한 태스크로 확장합니다. 특히 코드 리뷰, 리팩토링, 단위 테스트 생성 같은 반복 작업에서 GLM 4.7의 효율성을 측정해보세요. API 사용량 대시보드를 통해 실제 비용을 추적하고, Claude나 GPT 대비 절감 효과를 계산합니다. 품질이 요구 수준에 미치지 못하는 특정 작업이 있다면 해당 부분만 상위 모델로 전환하는 하이브리드 전략을 고려할 수 있습니다.

심층 분석

GLM 4.7은 가격 대비 성능 면에서 매우 경쟁력이 있지만, 몇 가지 고려할 점이 있습니다.

영상에서 제작자는 “저는 클로드 코드 빠돌이고 돈을 잘 벌기 때문에 실제로 저는 항상 가장 비싸고 가장 강력한 모델을 사용할 예정”이라고 명확히 밝혔습니다. 이는 최상위 성능이 필요한 프로덕션 환경이나 고가치 프로젝트에서는 여전히 Claude Opus나 GPT-4o 같은 프리미엄 모델이 더 적합할 수 있음을 시사합니다.

특히 GLM 4.7의 벤치마크는 Claude Sonnet 4.5와 비교되지만, Opus 모델과는 격차가 있을 것으로 예상됩니다. 복잡한 추론이 필요하거나 매우 긴 컨텍스트를 다루는 경우, 또는 높은 정확도가 필수적인 의료, 법률, 금융 분야의 애플리케이션에서는 최상위 모델이 더 안전한 선택입니다.

또 다른 아쉬운 점은 영상에서 실제 코딩 작업의 상세한 비교나 실패 사례가 제시되지 않았다는 것입니다. 3D 그래픽과 UI 생성의 인상적인 데모는 많았지만, 실제 백엔드 API 개발, 복잡한 알고리즘 구현, 레거시 코드 리팩토링 같은 일상적인 개발 작업에서의 성능은 직접 테스트가 필요합니다.

오픈 웨이트 모델의 장점은 분명하지만, 자체 서빙을 위해서는 GPU 인프라 비용과 유지보수 인력이 필요합니다. 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 API 방식이 더 경제적일 수 있습니다. 현재 AI 모델 시장은 빠르게 발전하고 있으며, Gemini, DeepSeek, Qwen 같은 다른 저가 고성능 모델들도 지속적으로 등장하고 있습니다. 향후 GLM이 이러한 경쟁 속에서 어떻게 차별화를 유지할지, 그리고 성능 개선 속도를 따라잡을 수 있을지 지켜봐야 합니다.

데이터 기반 인사이트

영상에서 제시된 구체적인 수치와 비교 데이터를 정리하면 다음과 같습니다:

가격 비교 (밀리언 토큰당):

GLM 4.7: $0.6 (인풋)
Claude Sonnet 4.5: $3 (GLM 대비 5배)
Gemini 3 Flash: $0.5 (GLM의 직접 경쟁 모델)

월간 구독 플랜:

GLM 에이전트 코딩 플랜: $3/월
Claude Pro: $20/월 (GLM 대비 6.7배)

성능 벤치마크: 영상에서는 GLM 4.7이 전 세대인 4.6 대비 모든 지표에서 향상되었으며, 특히 SWE-bench Verified에서 눈에 띄는 개선이 있었다고 합니다. Claude Sonnet 4.5, GPT-4.5.1 하이와 비교할 때 경쟁력 있는 수준의 성능을 보여줍니다.

커뮤니티 반응: 영상 초반에 “지금 GLM 4.7 버전이 나와 가지고 아주 그냥 커뮤니티가 난리”라고 표현하며, 실제 체감이 “오퍼스보다 낫다”는 의견까지 나오고 있다고 언급했습니다. 이는 가격 대비 성능에 놀란 사용자들의 반응으로 해석됩니다.

출처 신뢰도: 영상에서 참조한 정보는 GLM 4.7 공식 프레스 릴리스와 공식 데모 페이지(아티팩트 쇼케이스)입니다. 제작자는 실제 화면을 캡처하여 보여주며, 4.6과 4.7의 결과물을 직접 비교했습니다. 벤치마크 차트와 가격 정보는 공식 발표 자료에서 가져온 것으로 보입니다.

실무 적용 사례: 영상에서는 복셀 가든, 루빅스 큐브, 파티클 갤럭시, 포스터 디자인, 6페이지 주토피아 주간 보고서 프레젠테이션 등 구체적인 생성 결과물을 시연했습니다. 이들은 모두 싱글샷 프롬프트로 생성되었으며, 인터랙티브한 기능과 세련된 디자인이 특징입니다.

핵심 인사이트

영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:

GLM 4.7은 Claude Sonnet 4.5와 유사한 성능을 5분의 1 가격에 제공하는 게임 체인저입니다. API 비용이 밀리언 토큰당 0.6달러로, 대규모 코드 생성이나 자동화 작업에서 비용 효율성이 뛰어납니다. 실제로 API 호출이 많은 프로젝트에서 GLM으로 전환하면 월간 수백 달러를 절약할 수 있으며, 이는 특히 스타트업이나 예산이 제한된 팀에게 중요한 요소입니다.
3D 그래픽과 UI/UX 생성 능력의 비약적 향상으로 프로토타입 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다. 싱글샷으로 인터랙티브한 복셀 가든, 루빅스 큐브, 파티클 갤럭시를 생성하고, 실제 디자이너 수준의 파워포인트 슬라이드를 만들 수 있습니다. 이는 클라이언트 미팅 전 빠른 데모 제작이나 아이디어 시각화에 즉시 활용할 수 있으며, 디자인 리소스가 부족한 개발 팀에게 특히 유용합니다.
오픈 웨이트 모델로 공개되어 데이터 보안이 중요한 기업에게 전략적 선택지를 제공합니다. 충분한 GPU 인프라가 있다면 온프레미스나 프라이빗 클라우드에서 직접 서빙할 수 있어, 민감한 코드나 데이터를 외부 API로 전송하지 않아도 됩니다. 이는 금융, 의료, 정부 프로젝트처럼 데이터 주권과 컴플라이언스가 중요한 환경에서 큰 장점이며, 장기적으로는 API 비용 의존도를 완전히 제거할 수 있습니다.
기존 AI 코딩 툴(Claude Code, Cursor, Windsurf)과의 호환성 덕분에 전환 비용이 거의 없습니다. 환경 변수만 변경하면 바로 사용할 수 있어, 새로운 워크플로우를 익힐 필요가 없습니다. 이는 팀 전체가 동시에 마이그레이션하는 것이 아니라, 특정 프로젝트나 작업에서 선택적으로 GLM을 도입하는 하이브리드 전략을 가능하게 하며, 리스크를 최소화하면서 비용 절감 효과를 테스트할 수 있습니다.
최상위 성능이 필수적인 고가치 프로젝트에서는 여전히 프리미엄 모델이 더 적합할 수 있습니다. 제작자 자신도 “가장 비싸고 가장 강력한 모델을 계속 사용할 것”이라고 밝혔듯이, GLM 4.7은 비용 효율적인 대안이지만 절대적 성능에서는 Claude Opus나 GPT-4o에 미치지 못할 가능성이 있습니다. 따라서 코드 리뷰나 단순 작업은 GLM으로, 핵심 아키텍처 설계나 복잡한 디버깅은 프리미엄 모델로 처리하는 이원화 전략이 실용적이며, 이를 통해 성능과 비용의 최적 균형을 찾을 수 있습니다.

요약자 노트

이 영상은 GLM 4.7의 가격 대비 성능과 3D/UI 생성 능력을 중심으로 소개하고 있으며, 실제 코딩 작업에서의 상세한 성능 비교나 한계점에 대한 분석은 제한적입니다. 제작자가 직접 “가장 강력한 모델을 계속 사용할 것”이라고 밝힌 점은, GLM 4.7이 비용 효율적인 대안이지만 모든 상황에서 최선의 선택은 아닐 수 있음을 시사합니다.

특히 벤치마크 수치는 공식 발표 자료에 기반했지만, 실제 프로덕션 환경에서의 성능, 에러율, 장시간 대화에서의 컨텍스트 유지 능력 같은 실전 지표는 직접 테스트가 필요합니다. 또한 오픈 웨이트 모델의 장점은 명확하지만, 자체 서빙을 위한 인프라 비용과 유지보수 부담을 고려해야 합니다.

GLM 4.7은 API 비용이 큰 부담이 되는 개발자나 대량의 코드 생성이 필요한 프로젝트, 데이터 보안이 중요한 기업 환경에서 매우 매력적인 선택지입니다. 다만 미션 크리티컬한 작업이나 최고 수준의 정확도가 요구되는 경우에는 프리미엄 모델과의 하이브리드 전략을 권장합니다.

복잡한 추론이 필요한 아키텍처 설계, 보안이 중요한 코드 리뷰, 법률/의료 분야의 정확성이 필수적인 애플리케이션에서는 GLM 4.7의 한계를 인지하고 신중하게 사용해야 합니다.