매달 청구되는 API 비용 명세서를 볼 때마다 가슴이 철렁했습니다. 개발자로서 성능 좋은 AI 도구를 포기할 수는 없었기에 울며 겨자 먹기로 비싼 모델들을 써왔던 것이 사실입니다. 그런데 최근 중국의 Zhipu AI가 예고도 없이 GLM-5를 공개했다는 소식을 접하고 무릎을 쳤습니다. 이전 버전인 GLM-4.7을 사용했을 때도 클로드 코드 대비 압도적인 가성비에 놀랐던 기억이 있는데, 이번에는 성능까지 대폭 개선되었다니 기대가 안 될 수 없었습니다. 에이전트 워크플로우 시장의 판도를 뒤흔들 이 새로운 모델을 제가 직접 살펴보고 느낀 점을 가감 없이 풀어보려 합니다.
가성비로 무장한 GLM-5의 등장 배경
개발자 커뮤니티에서 흔히 하는 농담이 있습니다. 성능은 클로드가 좋지만, 지갑을 지키려면 다른 대안을 찾아야 한다는 이야기입니다. 실제로 2025년 말부터 이어진 거대언어모델 시장의 흐름은 단순한 대화형 챗봇을 넘어 복잡한 작업을 스스로 수행하는 에이전트 성능 경쟁으로 치닫고 있습니다. 이런 상황에서 등장한 GLM-5는 앤스로픽의 클로드 코드나 OpenAI의 모델들이 장악하고 있는 코딩 및 에이전트 시장을 정면으로 겨냥하고 있습니다. 제가 GLM-4.7을 썼을 때 느꼈던 장점은 저렴한 가격에 준수한 성능을 제공한다는 점이었는데, 이번 신작은 그 유산을 계승하면서도 한 차원 높은 목표를 지향하고 있습니다.
기술 문서를 살펴보니 이번 모델은 전문가 혼합 모델인 MoE 아키텍처를 더욱 고도화했습니다. 이는 추론할 때 필요한 연산량은 줄이면서도 정확도는 높이는 방식이라 비용 효율성의 핵심이 됩니다. 여기에 고품질 합성 데이터와 깃허브의 최신 코드 저장소 데이터를 대거 학습시켰다고 합니다. 제가 직접 관련 자료를 분석해보니, 단순히 데이터 양만 늘린 것이 아니라 코딩 로직에 대한 이해도가 비약적으로 상승했다는 점이 눈에 띄었습니다. 슬라이딩 윈도우 방식 없이도 100만 토큰 이상의 프로젝트 전체를 한 번에 이해하는 능력이 클로드 3.7 수준에 도달했다는 평가는 결코 과장이 아니었습니다.
실제 코딩 에이전트로서의 성능 검증
가장 중요한 것은 역시 실전에서의 퍼포먼스입니다. 벤치마크 점수야 언제든 바뀔 수 있는 숫자일 뿐이지만, 실제 VS Code 환경에서 코드를 작성시켰을 때의 느낌은 속일 수 없기 때문입니다. 제가 직접 간단한 칸반 보드 웹 애플리케이션 제작을 요청해 보았습니다. 놀랍게도 GLM-5는 프로젝트 폴더 트리 구조부터 제안하고 필요한 패키지를 순식간에 나열했습니다. 무엇보다 인상적이었던 것은 컴포넌트별로 코드를 생성하는 속도였습니다. 초당 토큰 생성 속도가 눈으로 따라가기 벅찰 정도로 빨랐는데, 이는 개발 생산성과 직결되는 부분이라 매우 만족스러웠습니다.
실행 중에 의존성 오류가 발생했을 때의 대처 능력도 확인해 보았습니다. 터미널 로그를 스스로 읽고 수정 제안을 하는 과정이 매끄러웠습니다. 전작인 GLM-4.7을 쓸 때는 가끔 없는 라이브러리를 호출하는 환각 현상 때문에 애를 먹은 적이 있었는데, 이번 GLM-5는 확실히 그런 빈도가 줄어들고 최신 라이브러리 문법을 잘 준수하는 모습을 보였습니다. 또한 복잡한 한국어 주석이 달린 레거시 코드를 리팩토링하고 한글 문서화를 요청했을 때도 결과물이 훌륭했습니다. 중국 모델이라 한국어 처리가 어색할 것이라는 제 편견이 깨지는 순간이었습니다. 함수형 프로그래밍 관련 전문 용어를 정확하게 한국어로 변환하여 설명하는 것을 보며, 이제는 번역기 없이 네이티브하게 사용해도 무방하겠다는 생각이 들었습니다.
압도적인 가격 경쟁력과 향후 전망
이 모델의 가장 큰 무기는 뭐니 뭐니 해도 가격입니다. 엑셀 시트를 켜고 실제 프로젝트 구동 비용을 시뮬레이션해 보았는데 결과는 충격적이었습니다. 입력 가격은 클로드 코드 대비 약 10분의 1 수준이었고, 출력 가격 역시 타사 플래그십 모델 대비 5분의 1 수준에 불과했습니다. 만약 10만 줄의 코드를 분석하고 새로운 기능을 추가하는 작업을 수행한다고 가정했을 때, 클로드 코드를 사용하면 15달러에서 20달러 정도가 소요되지만 GLM-5는 불과 1.5달러에서 2.5달러 선에서 해결이 가능했습니다. 이는 프롬프트 캐싱 비용을 공격적으로 낮춘 덕분이기도 합니다.
물론 아쉬운 점이 없는 것은 아닙니다. 아직 출시 초기라 그런지 API 응답 시간이 간혹 지연되거나 타임아웃이 발생하는 현상을 겪었습니다. 또한 중국 모델 특유의 과도한 안전 필터가 작동하여 보안 테스트 코드를 작성할 때 해킹 시도로 오인해 작업을 거부하는 경우도 드물게 있었습니다. 하지만 창의적인 글쓰기가 아닌 엄밀한 논리가 필요한 코딩 작업에서는 GLM-5가 가성비 면에서 압도적인 우위를 점하고 있습니다. 제 경험상 이 정도 성능에 이 가격이라면 인디 개발자나 스타트업에게는 선택이 아닌 필수가 될 가능성이 높습니다.
결론적으로 GLM-5는 2026년 상반기 에이전트 모델 시장에서 가성비라는 확실한 무기로 자리매김할 것입니다. 최고 성능을 100점으로 쳤을 때 95점 이상의 성능을 보여주면서 가격은 10분의 1 수준이라는 점은 거부하기 힘든 매력입니다. API 호출량이 많아 비용 절감이 절실한 분들이나, 제한된 예산으로 고성능 모델을 실험해야 하는 학생 및 연구자분들에게 적극 권해드립니다. 저 역시 이번 테스트를 통해 메인 워크플로우의 상당 부분을 GLM-5로 전환하는 것을 진지하게 고려하고 있습니다. 아직 써보지 않으셨다면 지금 바로 API 키를 발급받아 그 효율성을 직접 체험해 보시길 바랍니다.