GLM-4.6 API 사용법: 개발자 완벽 가이드 (2026)

GLM-4.6 API 사용 방법: 개발자 완벽 가이드 (2026)

Zhipu AI의 GLM-4.6은 중국에서 출시된 가장 유능한 대규모 언어 모델 중 하나로, 주요 벤치마크에서 GPT-4o 및 Claude Sonnet과 경쟁하고 있습니다. 중국어와 영어를 네이티브로 지원하며, 경쟁력 있는 가격과 마이그레이션이 간편한 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 이 가이드는 시작하는 데 필요한 모든 내용을 다룹니다.

GLM-4.6이란 무엇인가요?

GLM-4.6은 Zhipu AI의 GLM (General Language Model) 제품군의 최신 모델입니다. 텍스트 생성, 코드, 추론, 도구 사용 및 시각(Vision) 작업을 처리하는 대규모 멀티모달 모델입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 강력한 이국어 성능 (중국어 및 영어)
• 128K 컨텍스트 윈도우
• Function calling 및 도구 사용 지원
• 시각 기능 (이미지 이해)
• OpenAI 호환 API 형식
• 경쟁력 있는 가격 (GPT-4o보다 훨씬 저렴함)

GLM 모델 라인업

모델	컨텍스트 윈도우	강점	가격 (1M 토큰당)
GLM-4.6	128K	최고의 종합 성능	약 $2.00 입력 / $6.00 출력
GLM-4.6-Flash	128K	빠르고 비용 효율적	약 $0.10 입력 / $0.30 출력
GLM-4V-Plus	8K	시각 + 텍스트	약 $3.00 입력 / $9.00 출력
GLM-4.6-Long	1M	초장문 컨텍스트	약 $1.00 입력 / $3.00 출력

가격은 근사치이며 변동될 수 있습니다. 현재 요율은 Zhipu AI 플랫폼에서 확인하세요.

1단계: Zhipu AI 계정 생성

1. open.bigmodel.cn (Zhipu AI 개발자 플랫폼)에 접속합니다.
2. "Sign Up"을 클릭하고 이메일 또는 전화번호로 등록합니다.
3. 본인 인증을 완료합니다 (API 액세스에 필요).
4. 신규 계정에는 무료 체험 크레딧이 제공되며, 이는 일반적으로 수천 번의 API 호출에 충분한 양입니다.

2단계: API Key 생성

1. Zhipu AI 개발자 콘솔에 로그인합니다.
2. 왼쪽 사이드바에서 API Keys로 이동합니다.
3. "Create API Key"를 클릭합니다.
4. 키를 복사하여 안전한 곳에 저장합니다.

export ZHIPU_API_KEY="your-api-key-here"

3단계: 첫 번째 API 호출하기

GLM-4.6 API는 OpenAI chat completions 형식을 따르므로, 이미 OpenAI 또는 기타 호환 API를 사용 중이라면 통합하기 매우 쉽습니다.

Python 예제

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ZHIPU_API_KEY"],
    base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a Python function to find the longest palindromic substring in a string. Use dynamic programming."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"Tokens used: {response.usage.total_tokens}")

JavaScript / TypeScript 예제

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-4.6",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful coding assistant." },
      {
        role: "user",
        content:
          "Write a TypeScript function to debounce API calls with proper generic typing.",
      },
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 2048,
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  console.log(`Tokens used: ${response.usage?.total_tokens}`);
}

main();

cURL 예제

curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ZHIPU_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-4.6",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain how transformer attention mechanisms work."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024
  }'

4단계: 스트리밍 응답 사용하기

실시간 애플리케이션의 경우, 토큰이 생성되는 대로 받을 수 있는 스트리밍을 사용하세요.

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a comprehensive guide to Rust error handling."}
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

5단계: Function Calling 사용하기

GLM-4.6은 Function calling(도구 사용)을 지원하여 모델이 외부 API 및 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather for a location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "City name, e.g., Beijing, San Francisco"
                    },
                    "unit": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the weather like in Shanghai today?"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 모델이 함수 호출을 원하는지 확인
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print(f"Function: {tool_call.function.name}")
        print(f"Arguments: {tool_call.function.arguments}")

6단계: 시각(Vision) 기능 사용하기

GLM-4V-Plus는 이미지 이해를 지원합니다. 이미지를 base64 또는 URL로 전송하세요.

import base64

with open("diagram.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4v-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Describe this system architecture diagram in detail."},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}
                }
            ]
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

GLM-4.6 vs. 기타 LLM API

기능	GLM-4.6	GPT-4o	Claude Sonnet	Gemini 2.0 Flash
입력 가격 (1M 토큰당)	약 $2.00	$2.50	$3.00	$0.10
출력 가격 (1M 토큰당)	약 $6.00	$10.00	$15.00	$0.40
컨텍스트 윈도우	128K	128K	200K	1M
중국어 품질	탁월함	좋음	좋음	좋음
영어 품질	매우 좋음	탁월함	탁월함	좋음
코딩 능력	강함	탁월함	탁월함	좋음
Function calling	지원	지원	지원	지원
시각(Vision)	지원 (GLM-4V)	지원	지원	지원
OpenAI 호환 API	지원	네이티브	미지원 (자체 형식)	미지원 (자체 형식)

GLM-4.6은 강력한 중국어 지원이 필요한 애플리케이션에 대해 최고의 가성비를 제공합니다. 영어 전용 애플리케이션의 경우, GPT-4o와 Claude Sonnet이 여전히 추론 및 코딩 분야에서 우위에 있습니다.

오류 처리 모범 사례

통합 시 견고한 오류 처리를 구축하세요.

from openai import OpenAI, APIError, RateLimitError, APIConnectionError
import time

def call_glm(messages, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="glm-4.6",
                messages=messages,
                timeout=30
            )
            return response.choices[0].message.content
        except RateLimitError:
            wait = 2 ** attempt
            print(f"Rate limited, waiting {wait}s...")
            time.sleep(wait)
        except APIConnectionError:
            print("Connection error, retrying...")
            time.sleep(1)
        except APIError as e:
            print(f"API error: {e}")
            break
    return None

최상의 결과를 얻기 위한 팁

단순한 작업에는 GLM-4.6-Flash를 사용하세요. 전체 GLM-4.6보다 20배 저렴하며 간단한 생성, 요약 및 분류를 잘 처리합니다.

대상 언어로 프롬프트를 작성하세요. GLM-4.6은 이국어를 지원하지만, 예상되는 출력과 동일한 언어로 프롬프트를 작성하는 것이 더 좋은 결과를 냅니다. 필요한 경우에만 언어를 혼합하세요.

긴 컨텍스트를 활용하세요. GLM-4.6-Long은 최대 1M 토큰의 컨텍스트를 지원합니다. 전체 코드베이스 분석, 긴 문서 또는 다중 문서 검색에 사용하세요.

시스템 프롬프트를 효과적으로 사용하세요. GLM-4.6은 시스템 프롬프트를 잘 따릅니다. 출력 형식, 언어 및 스타일에 대한 명확한 지침을 미리 설정하세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

가입 시 중국 전화번호가 필요한가요? 해외 사용자는 이메일 등록이 가능하지만, 일부 기능은 추가 인증이 필요할 수 있습니다. API 자체는 전 세계적으로 작동합니다.

GLM-4.6은 검열되나요? 이 모델은 중국의 콘텐츠 규정을 따릅니다. 특정 정치적 및 민감한 주제에 대해서는 필터링된 응답을 받을 수 있습니다. 기술 및 비즈니스 유즈케이스에서는 거의 문제가 되지 않습니다.

OpenAI Python 라이브러리를 사용할 수 있나요? 네. API가 OpenAI 형식을 따르므로 base URL과 API Key를 변경하여 공식 openai Python 패키지를 사용할 수 있습니다.

GPT-4o와 비교했을 때 지연 시간(Latency)은 어떤가요? 지연 시간은 위치에 따라 다릅니다. 아시아에서는 GLM-4.6이 일반적으로 더 빠릅니다. 북미 및 유럽에서는 서버 근접성으로 인해 GPT-4o의 지연 시간이 대개 더 낮습니다.

마치며

GLM-4.6은 성능이 뛰어나고 저렴한 LLM API가 필요한 개발자, 특히 중국어 사용자를 대상으로 하는 애플리케이션에 강력한 선택지입니다. OpenAI 호환 형식 덕분에 마이그레이션이 고통스럽지 않으며 가격 경쟁력도 갖추고 있습니다. 무료 체험 크레딧으로 시작하여 유즈케이스를 테스트하고 규모를 확장해 보세요.

LLM 통합과 함께 이미지, 비디오 또는 아바타 생성과 같은 AI 미디어 생성 기능도 필요하다면 통합 플랫폼을 고려해 보세요.

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