GLM 4.1V 9B Thinking API 제공자: 알아야 할 모든 것

GLM 4.1V 9B의 출시는 인공지능 진화의 중대한 전환점입니다. 진정한 추론 능력을 갖춘 세계 최초의 시각-언어(VL) 모델로서 GLM 4.1V 9B는 단순한 이미지 인식이나 캡션 생성 수준을 넘어섭니다. 시각적 장면을 분석하고, 복잡한 관계를 해석하며, 맥락을 논리적으로 추론하여 인식과 이해 사이의 간극을 메웁니다.

접근 가능한 API 덕분에 모델의 강력한 추론 능력을 직접 빠르게 경험할 수 있습니다. 하지만 여러 API 제공자와 통합 옵션이 있는 상황에서 시작하기 위한 최적의 방법은 무엇일까요? 제공자를 평가할 때 무엇을 확인해야 할까요? 이 글에서는 이러한 질문에 답하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도와드리며, GLM 4.1V 9B의 전체 잠재력을 자신 있게 활용할 수 있게 해드립니다.

왜 GLM 4.1V 9B가 유명할까요?

GLM 4.1V 9B의 추론 능력

Prompt: Please describe this video in detail.
Model Response:
thinking Got it, let’s analyze the video step by step. First, observe the scene: two people interacting in a room with white curtains. The setting is indoors, likely a living space or bedroom.
First character (sitting): wearing a dark blue shirt with green and yellow stripes. They are holding what looks like a piece of clothing (maybe a baby outfit) and a needle, so they might be sewing or mending. Their posture suggests focus on the task.
Second character (standing behind): wearing a teal sweater. They have their hands on the seated person’s shoulders and back, showing a supportive gesture—maybe guiding or comforting. Their body language indicates closeness and care. Now, track the interaction over time: - Initial frames: Both are focused; standing person has hands on shoulder, seated person is sewing.As frames progress, standing person adjusts their hand position (from shoulder to head), showing affection (like touching hair). Seated person occasionally glances at them, indicating communication. - Expressions: Seated person seems engaged in conversation, maybe explaining something about the sewing. Standing person listens attentively, then smiles, suggesting a positive exchange. Objects: On the table, there’s a plaid bag and some colorful items, adding to the domestic feel. The lighting is soft from the curtains, creating a warm atmosphere. Overall mood: Intimate, caring, collaborative. The interaction suggests a close relationship, possibly family (like parent - child or romantic partners) sharing a quiet moment together while doing a craft activity. Need to make sure all details are covered: characters’ actions, expressions, environment, objects, and the overall tone. response The video depicts an intimate indoor scene featuring two individuals engaged in a collaborative moment while doing a craft activity. In a room with white curtains creating a warm, domestic atmosphere, one person sits, focused on sewing a piece of clothing (possibly a baby outfit) in a dark - striped shirt. The other, standing behind in a teal sweater, offers support—starting with hands on shoulders, then gently adjusting to the seated person’s head, showing care. They communicate through glances and listening, with the standing individual smiling positively. A plaid bag and colorful table items enhance the cozy, familial or romantic vibe, resulting in an intimate, caring interaction.

평가:

• 세부 사항에 대한 포괄적 관찰: 인물의 옷차림(줄무늬가 있는 짙은 파란 셔츠를 입은 앉은 사람, 청록색 스웨터를 입은 선 사람), 동작(어깨에서 머리로 손을 옮기는 변화, 바느질 동작 등), 표정(앉은 사람의 대화 태도, 선 사람의 미소), 환경(흰 커튼, 테이블 위의 물건 등)을 꼼꼼하게 묘사하여 풍부한 장면을 구성합니다.
• 일관된 논리: 장면 관찰, 인물 분석, 시간 경과에 따른 상호 작용 추적(프레임이 진행됨에 따른 동작 변화), 물건과 분위기 요약의 단계를 따라 체계적으로 추론합니다. 행동에서 관계(예: 가족 또는 연인 관계일 가능성)를 추론하며 논리적 사슬이 완벽합니다.
• 감정과 관계의 합리적 해석: 행동(손의 위치, 의사소통 및 상호 작용)과 환경(따뜻한 조명, 가정용품)을 기반으로 친밀감, 배려, 협력의 분위기와 가능한 인물 관계를 정확하게 해석하며, 장면이 제시하는 감정적 어조와 일치합니다.

AI API 제공자 평가 방법: 5가지 핵심 지표

1. 컨텍스트 길이 (Context Length)

모델이 한 번의 요청에서 처리할 수 있는 최대 토큰 수입니다.
컨텍스트 길이가 길수록 모델이 단일 상호 작용에서 더 긴 텍스트나 더 복잡한 대화를 처리할 수 있습니다.

2. 토큰 비용 (Token Cost)

백만 개의 입력 및 출력 토큰을 처리하는 데 부과되는 가격입니다.
토큰 비용은 특히 대규모 또는 고빈도 애플리케이션에서 전체 사용 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.

3. 지연 시간 (Latency)

요청을 보내고 첫 번째 응답을 받는 데 걸리는 시간으로, 일반적으로 밀리초 또는 초 단위로 측정됩니다.
지연 시간이 낮을수록 특히 실시간 또는 대화형 애플리케이션에서 더 부드러운 사용자 경험을 제공합니다.

4. 처리량 (Throughput)

API가 초당 처리할 수 있는 요청 수입니다.
처리량이 높으면 API가 동시에 더 많은 사용자 또는 작업을 처리할 수 있어 높은 동시성을 가진 애플리케이션에 중요합니다.

5. 통합 능력 (Integration Capability)

다양한 애플리케이션, 프레임워크 및 개발 환경과의 API 호환성 및 통합 용이성입니다.
강력한 통합 능력은 SDK 제공, 포괄적인 문서, 코드 샘플 및 널리 사용되는 프로그래밍 언어나 플랫폼 지원을 통해 드러납니다.

GLM 4.1V 9B Thinking API 제공자

OpenRouter에 따르면 GLM‑4.1V 9B Thinking은 현재 Novita AI에서만 제공됩니다. 그러나 저희 조사 결과 다른 API 제공자도 있는 것으로 나타났습니다. 이에 대해 자세히 비교해 보겠습니다.

1. Novita AI

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하고, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.

Novita AI를 선택해야 하는 이유는?

1. 개발 효율성

• 내장된 멀티모달 모델: DeepSeek V3, DeepSeek R1, LLaMA 3.3 70B와 같은 고급 모델이 이미 통합되어 추가 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.
• 간소화된 배포: 개발자는 전문 AI 팀이나 복잡한 절차 없이 AI 모델을 빠르고 쉽게 시작할 수 있습니다.

2. 비용 이점

• 자체 최적화: 독자적인 최적화 기술을 통해 주요 제공자 대비 추론 비용을 30%~50% 절감하여 AI를 더 저렴하게 만듭니다.

Novita API를 통해 GLM 4.1V 9B Thinking에 접근하는 방법?

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근

계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.

지금 GLM 4.1V9B 사용해보기!

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택합니다.

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작합니다.

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공합니다. 설정 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사합니다.

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.

설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 임포트합니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)

model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

2. SiliconFlow

SiliconFlow API 제공자는 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다:

• 속도: 언어 및 멀티모달 모델 모두에서 매우 빠른 추론.
• 유연성: 서버리스, 전용 또는 사용자 맞춤 배포 옵션 - 원하는 방식으로 모델 실행.
• 효율성: 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 비용 효율적인 가격.
• 프라이버시: 데이터가 절대 저장되지 않으며, 모델과 데이터는 비공개로 유지.
• 개발자 친화적: SDK, 관찰 가능성, 바로 사용 가능한 쉬운 확장성 제공.
• 단순성: 모든 모델에 대해 단일 API, OpenAI 표준과 완벽 호환.

이러한 이점은 속도, 신뢰성, 프라이버시 및 개발자 친화적 기능에 초점을 맞추어 개발자가 가장 중요하게 생각하는 부분을 해결합니다.

API Python 가이드

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking",
    "stream": False,
    "max_tokens": 512,
    "enable_thinking": True,
    "thinking_budget": 4096,
    "min_p": 0.05,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 50,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "n": 1,
    "stop": [],
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "image_url": {
                        "detail": "auto",
                        "url": "data:image/png;base64,XXX"
                    },
                    "type": "image_url"
                }
            ]
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

GLM 4.1V 9B Thinking API 가격

Novita AI

• 입력 가격: $0.035 / 백만 토큰
• 출력 가격: $0.138 / 백만 토큰

Silicon Flow

• 입력 가격: $0.035 / 백만 토큰
• 출력 가격: $0.14 / 백만 토큰

이 가격은 Novita AI와 Silicon Flow가 입력 토큰에 대해 정확히 동일한 요금을 부과하고, 출력 토큰 가격은 거의 동일하며(Novita AI는 백만 토큰당 $0.138, Silicon Flow는 백만 토큰당 $0.14) 약간의 차이만 있음을 보여줍니다. 따라서 제공자 간 비용을 쉽게 비교하고 요구 사항에 가장 적합한 제공자를 선택할 수 있습니다.

Hugging Face에서 GLM 4.1V 9B Thinking API 접근

Novita AI는 서버리스 추론 제공자로 Hugging Face Hub에 합류하게 되어 기쁩니다. 이 통합을 통해 Hugging Face를 통한 직접 API 접근이 가능해지며, Hub 모델 페이지에 강력한 추론 기능을 제공합니다.

Novita AI는 또한 다음과 같은 통합을 제공합니다:

• 에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: 공식 커넥터와 단계별 통합 가이드를 통해 Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify, Langflow와 같은 파트너 플랫폼에 Novita AI를 쉽게 연결할 수 있습니다.
• OpenAI 호환 API: OpenAI API 표준에 맞춰 설계된 Cline 및 Cursor와 같은 도구와의 번거로움 없는 마이그레이션 및 통합을 제공합니다.

GLM 4.1V 9B Thinking API 무료 티어 접근

Novita AI는 사용자가 API Playground에서 직접 모델을 무료로 체험할 수 있도록 하여, 즉시 기능을 직접 실험할 수 있게 합니다.

GLM 4.1V 9B API with SDK

OpenAI Agents SDK와 Novita AI를 통합하여 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요:

함수 호출(Function Calling): 콘솔 페이지에서 각 모델이 함수 호출을 지원하는지 직접 확인할 수 있습니다. 모델이 이 기능을 지원하지 않는 경우에도 당사의 튜토리얼을 따라 LangChain과 Novita AI를 통합하여 함수 호출을 구현할 수 있습니다.

플러그 앤 플레이: 모든 OpenAI Agents 워크플로에서 Novita AI의 LLM을 사용하세요.

핸드오프, 라우팅 및 도구 사용 지원: Novita AI 모델을 기반으로 위임, 분류 또는 함수 실행이 가능한 에이전트를 설계하세요.

GLM 4.1V 9B는 시각-언어 모델에 진정한 추론을 도입함으로써 AI의 새로운 기준을 세웠습니다. 이미지와 텍스트 모두에서 관계를 관찰, 분석 및 추론하는 능력은 더 자연스럽고 통찰력 있으며 인간과 유사한 상호 작용을 가능하게 합니다. 접근 가능한 API, 개발자 친화적인 SDK 및 인기 있는 에이전트 프레임워크 지원을 통해 GLM 4.1V 9B는 사용자와 조직이 세상을 더 풍부하고 미묘한 방식으로 이해하는 고급 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 지금 Novita AI의 무료 API 플레이그라운드에서 그 기능을 살펴보세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

GLM 4.1V 9B가 다른 VL 모델과 차별화되는 점은 무엇인가요?

GLM 4.1V 9B는 고급 추론을 보여주는 최초의 VL 모델입니다. 보이는 것을 설명할 뿐만 아니라 관계를 분석하고, 감정과 의도를 추론하며, 복잡한 장면에 대한 논리적 설명을 구성합니다.

GLM 4.1V 9B의 추론 능력을 어떻게 체험할 수 있나요?

Novita AI API 플레이그라운드를 방문하여 GLM 4.1V 9B를 무료로 사용해 보세요. 로그인하고 모델을 선택한 후 자세한 동영상 또는 이미지 설명과 같은 프롬프트를 입력하면 단계별 분석 추론을 경험할 수 있습니다.

GLM 4.1V 9B는 어떤 종류의 추론 작업을 수행할 수 있나요?

이 모델은 시각적 질문 응답, 장면 분석, 관계 추론, 그리고 시각적 및 텍스트 신호를 모두 반영하는 상세하고 논리적으로 구조화된 설명 생성과 같은 작업에 탁월합니다.

Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고, 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.

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