2026년에 OpenClaw에서 GLM-5 API를 사용하는 방법

2026년에 OpenClaw에서 GLM-5 API를 사용하는 방법

OpenClaw는 모듈화된 조합 가능한 노드를 사용하여 AI 기반 워크플로를 구축할 수 있는 인기 있는 오픈소스 자동화 프레임워크입니다. 128K 컨텍스트를 가진 ZAI의 강력한 코딩 모델 GLM-5와 결합하면, 코드 생성, 문서 분석, 복잡한 추론 작업을 위한 비용 효율적인 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Hypereal을 API 제공업체로 사용하여 OpenClaw에서 GLM-5를 설정하는 과정을 안내합니다.

사전 요구사항

• OpenClaw 설치 (v2.0 이상)
• Hypereal API 키 -- hypereal.ai에서 무료 가입 (35 크레딧, 신용카드 불필요)
• OpenClaw 워크플로에 대한 기본적인 이해

1단계: Hypereal API 키 받기

1. hypereal.ai에 접속하여 계정 생성
2. 대시보드의 API Keys 섹션으로 이동
3. 새로운 API 키를 생성하고 복사

가입 시 35개의 무료 크레딧이 제공되며, GLM-5의 광범위한 테스트에 충분합니다.

2단계: OpenClaw에서 API 제공업체 구성

OpenClaw는 설정 패널을 통해 커스텀 LLM 제공업체를 지원합니다. Hypereal을 새로운 제공업체로 추가하세요:

{
  "providers": {
    "hypereal": {
      "type": "openai-compatible",
      "baseURL": "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
      "apiKey": "your-hypereal-api-key",
      "models": ["glm-5"]
    }
  }
}

또는 OpenClaw UI를 통해 구성할 수도 있습니다:

1. Settings > LLM Providers 열기
2. Add Provider 클릭
3. 제공업체 유형으로 OpenAI-Compatible 선택
4. Base URL 입력: https://hypereal.tech/api/v1/chat
5. Hypereal API 키 붙여넣기
6. 모델 목록에 glm-5 추가

3단계: GLM-5 워크플로 생성

GLM-5를 사용하여 코드를 분석하고 개선 사항을 제안하는 간단한 OpenClaw 워크플로입니다:

name: code-review-pipeline
nodes:
  - id: input
    type: text-input
    config:
      label: "코드를 붙여넣으세요"

  - id: analyze
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: |
        당신은 시니어 코드 리뷰어입니다. 제공된 코드를 다음 관점에서 분석하세요:
        1. 버그 및 잠재적 문제
        2. 성능 개선 사항
        3. 코드 스타일 및 가독성
        구체적이고 실행 가능한 피드백을 제공하세요.
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096

  - id: output
    type: text-output
    config:
      label: "리뷰 결과"

edges:
  - from: input
    to: analyze
  - from: analyze
    to: output

4단계: 코드 노드에서 GLM-5 사용

더 세밀한 제어가 필요한 경우, OpenClaw 코드 노드에서 GLM-5를 직접 사용할 수 있습니다:

import openai

def run(inputs):
    client = openai.OpenAI(
        api_key=inputs["api_key"],
        base_url="https://hypereal.tech/api/v1/chat"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-5",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": inputs["prompt"]}
        ],
        max_tokens=4096,
        temperature=0.3
    )

    return {"result": response.choices[0].message.content}

import OpenAI from "openai";

export async function run(inputs: { apiKey: string; prompt: string }) {
  const client = new OpenAI({
    apiKey: inputs.apiKey,
    baseURL: "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-5",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: inputs.prompt },
    ],
    max_tokens: 4096,
    temperature: 0.3,
  });

  return { result: response.choices[0].message.content };
}

고급: 멀티 스텝 파이프라인

GLM-5의 128K 컨텍스트 윈도우는 노드 간에 컨텍스트가 누적되는 멀티 스텝 워크플로에 이상적입니다:

name: document-to-code
nodes:
  - id: doc-input
    type: file-input
    config:
      accept: [".md", ".txt", ".pdf"]

  - id: extract-requirements
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "이 문서에서 모든 기능 요구사항을 번호 매긴 목록으로 추출하세요."
      temperature: 0.2
      max_tokens: 4096

  - id: generate-code
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "주어진 요구사항을 구현하는 깔끔하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 Python 코드를 생성하세요. 타입 힌트와 docstring을 포함하세요."
      temperature: 0.3
      max_tokens: 8192

  - id: generate-tests
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "제공된 코드에 대한 포괄적인 pytest 테스트를 작성하세요. 엣지 케이스도 포함하세요."
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096

  - id: output
    type: text-output

edges:
  - from: doc-input
    to: extract-requirements
  - from: extract-requirements
    to: generate-code
  - from: generate-code
    to: generate-tests
  - from: generate-tests
    to: output

왜 GLM-5 + OpenClaw + Hypereal인가?

• 비용 효율적 -- Hypereal을 통한 GLM-5는 ZAI 직접 가격 대비 40% 저렴 (입력/출력 100만 토큰당 $0.60/$2.70)
• 128K 컨텍스트 -- 대용량 문서와 멀티 스텝 워크플로를 잘림 없이 처리
• OpenAI 호환 -- 커스텀 SDK 불필요, 표준 OpenAI 클라이언트 라이브러리로 동작
• 무료로 시작 -- Hypereal에서 35 크레딧 제공, 신용카드 불필요
• 우수한 코딩 능력 -- GLM-5는 코드 생성, 리뷰, 리팩토링 작업에서 탁월한 성능

문제 해결

• 401 Unauthorized -- 제공업체 설정의 API 키를 다시 확인하세요
• Model not found -- 모델 이름으로 glm-5를 사용하고 있는지 확인하세요 (대소문자 구분)
• 타임아웃 오류 -- 긴 출력의 경우, OpenClaw 노드 설정에서 타임아웃을 늘리세요
• 속도 제한 -- Hypereal의 속도 제한은 관대한 편이지만, 제한에 도달하면 LLM 호출 사이에 딜레이 노드를 추가하세요

시작하기

Hypereal AI 무료 체험 -- 35 크레딧, 신용카드 불필요.

API 키를 설정하고 OpenClaw에서 제공업체를 구성하면, 몇 분 안에 GLM-5를 사용한 강력한 AI 워크플로를 구축할 수 있습니다.