GLM 4.5는 Z.ai에서 출시한 플래그십 대규모 언어 모델로, 추론, 코딩, 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. Mixture-of-Experts 아키텍처와 확장 컨텍스트 처리와 같은 고급 최적화를 통해 AI 워크플로우에 성능과 효율성 모두가 필요한 개발자들에게 새로운 기준을 제시합니다.
한편 Codex는 대규모 언어 모델 작업을 빠르고 유연하게 만들어주는 가볍지만 강력한 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다. IDE에 종속되지 않고 터미널에서 직접 프롬프트를 실행하고, 코드를 테스트하며, 여러 API 제공업체에 연결할 수 있습니다.
이 가이드는 설치 및 구성부터 첫 번째 코딩 작업 실행까지 Codex 내에서 GLM 4.5를 사용하는 방법을 보여주어, 강력한 모델 기능을 부드러운 개발자 워크플로우로 빠르게 전환할 수 있도록 도와줍니다.
GLM 4.5란 무엇인가: 기본 사항 및 주요 특징
기본 기능
| 기능 | 세부 정보 |
| 매개변수 | 총 355B, 활성화 32B |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts |
| 컨텍스트 창 | 128K 토큰 |
| 추론 모드 | Think + Non-Think |
| 멀티모달 | 텍스트만 지원 |
| 다국어 기능 | 여러 언어 지원; 영어 및 중국어에 강점 |
GLM 4.5 Benchmark
주요 특징
아키텍처 및 학습
- 심화된 MoE 구조 – 더 많은 레이어와 더 얇은 너비로 효율성을 유지하면서 추론 깊이를 향상시킵니다.
- 방대한 사전 학습 코퍼스 – 광범위한 지식 커버리지를 위한 15조 토큰.
- 고급 RL 인프라 – 확장 가능한 강화 학습 및 에이전트 학습을 위한 오픈소스 플랫폼.
- 기술 통합 – 강화 학습 및 지도 학습을 강력한 전문가 모델로 증류했습니다.
에이전트 기능
- 자율 에이전트를 위해 구축되었으며, 네이티브 함수 호출, 컨텍스트 내 웹 검색, 다단계 작업 계획 기능을 갖추고 있습니다.
- 무거운 외부 오케스트레이션 없이 도구 체인을 실행할 수 있어 에이전트 프레임워크에 더 유연합니다.
코딩 강점
- 프론트엔드부터 백엔드, 데이터베이스 처리까지 엔드투엔드 소프트웨어 개발에 뛰어납니다.
- 코드 생성 및 디버깅에 강하며, CLI 환경을 위한 터미널 수준 작업도 지원합니다.
- 알고리즘 설계 및 실제 엔지니어링 작업에서도 견고한 성능을 보이며, 주요 모델 벤치마크와 비교하여 검증되었습니다.
추론 능력
- 수학적 추론(AIME, MATH 벤치마크)을 경쟁력 있는 결과로 처리합니다.
- 과학적 및 논리적 문제 해결에 강하며, 다단계 추론을 지원합니다.
- 긴 컨텍스트 이해에 효과적이며, 확장된 입력에서도 정확도를 유지합니다.
Codex에서 GLM 4.5를 사용하는 이유
GLM 4.5는 단독으로도 인상적이지만, Codex와 결합하면 일상 개발에 이 기능을 더 효율적으로 적용할 수 있습니다. Codex는 단순한 또 다른 인터페이스가 아닙니다. 많은 개발자가 이미 대부분의 시간을 보내는 터미널 내에서 대규모 언어 모델을 자연스럽게 사용할 수 있도록 설계된 명령줄 코딩 에이전트입니다.
개발자의 동반자로서의 Codex
IDE 플러그인이나 브라우저 대시보드와 달리 Codex는 가볍고 터미널 네이티브입니다. 즉, GLM 4.5를 직접 호출하고, 출력을 테스트하며, 도구를 전환하지 않고 여러 API를 관리할 수 있습니다. 속도와 제어를 중시하는 개발자에게 이 CLI 접근 방식은 따라올 수 없습니다.
Codex에서 GLM 4.5를 사용하는 주요 장점
| 장점 | 개발자에게 의미하는 바 |
|---|---|
| 직접 모델 액세스 | 터미널을 떠나지 않고 프롬프트를 실행하고 즉시 결과를 얻을 수 있습니다. |
| 자동화된 워크플로우 | generate → test → commit와 같은 작업을 하나의 파이프라인에서 오케스트레이션할 수 있습니다. |
| 유연한 통합 | 최소한의 설정으로 제공업체 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. |
| 가벼운 설정 | 무거운 IDE 통합이 필요 없으며, 간단한 CLI 도구만 있으면 됩니다. |
기본 Codex 모델 대비 GLM 4.5를 사용하는 이점
기본 Codex 모델은 광범위한 코딩 작업 및 일반 목적 개발에 탁월합니다. 그러나 GLM-4.5는 특정 시나리오에서 귀중한 보완책이 되는 고유한 이점을 제공합니다:
- 특화된 코딩 지원: GLM-4.5는 하이브리드 추론 및 코딩을 고려하여 설계되었습니다. 구조화된 코드 생성, 반복 디버깅, 도구 사용 워크플로우를 처리하여 에이전트 파이프라인을 구축하는 개발자에게 더 일관된 느낌을 제공할 수 있습니다.
- 에이전트 친화적 기능: 함수 호출, 도구 사용, 작업 계획을 위한 내장 모드를 통해 GLM-4.5는 자연스럽게 에이전트 워크플로우를 지원합니다. 이를 통해 자율 에이전트를 실험하거나 다단계 추론을 프로덕션 시스템에 통합하기가 더 쉬워집니다.
함께 사용하면 Codex는 강력한 일반 목적 코딩 기능을 제공하고, GLM-4.5는 개발 워크플로우에서 특화된 추론 및 에이전트 통합에 적합합니다.
실제 사용 시나리오
- 프로토타이핑: 몇 초 만에 Python 스크립트를 작성하고 즉시 실행할 수 있습니다.
- 디버깅: SQL 쿼리 또는 코드 스니펫을 신속한 반복으로 테스트할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 워크플로우: 감사 가능성이 중요한 규제 준수 환경에서 운영할 수 있습니다.
요약하자면, Codex는 GLM 4.5를 강력한 모델 그 이상으로, 코딩, 추론, 에이전트 워크플로우를 위한 실용적인 일상 도구로 만들어줍니다.
Codex에서 GLM 4.5 사용 방법: 사전 요구 사항 개요
Codex 내에서 GLM 4.5를 사용하려면 다음 세 가지가 준비되어야 합니다:
- GLM 4.5용 API 키: Novita AI에서 발급받는 것이 권장되며, 원활한 통합을 위해 구성 파일에 저장합니다.
- Codex CLI: 터미널에서 직접 에이전트를 호출할 수 있도록 전역에 설치합니다.
- 작업 환경: Node.js 18 이상과 패키지 관리를 위한 npm이 필요합니다.
이것들이 준비되면 Codex를 GLM 4.5에 연결하고 실험을 시작하는 데 필요한 모든 것이 갖춰집니다. 설정이 가벼우며 전체 프로세스는 단 몇 분이면 됩니다.
Codex에서 GLM 4.5 사용 방법: 단계별 가이드
1단계: Novita AI에서 API 키 발급받기
Novita AI 계정을 생성하세요 첫 번째 단계는 Novita AI 플랫폼에서 API 키를 생성하는 것입니다. 그 다음 키 관리로 이동하여 새 키 추가를 선택하세요.
이 API 키는 액세스 자격 증명으로 사용됩니다. 한 번만 표시되므로 즉시 복사하여 안전한 곳에 저장하세요. 아래 단계에서 필요합니다.
Novita AI는 최신 모델을 다양하게 지원하는 일류 Codex 지원을 제공합니다:
zai-org/glm-4.5deepseek/deepseek-v3.1qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instructmoonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
2단계: Codex CLI 설치
Node.js 18 이상이 필요합니다
node -v
npm을 통한 설치 (권장)
npm install -g @openai/codex
Homebrew를 통한 설치 (macOS)
brew install codex
설치 확인
codex --version
Novita AI API를 통한 GLM 4.5 구성
Codex 구성 파일을 생성하고 GLM 4.5를 기본 모델로 설정하세요.
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
기본 구성 템플릿
model = "zai-org/glm-4.5"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
3단계: 시작하기
Codex CLI 실행
codex
기본 사용 예시
코드 생성:
> Create a Python class for handling REST API responses with error handling
프로젝트 분석:
> Review this codebase and suggest improvements for performance
버그 수정:
> Fix the authentication error in the login function
테스트:
> Generate comprehensive unit tests for the user service module
기존 프로젝트 작업
Codex CLI를 실행하기 전에 프로젝트 디렉토리로 이동하세요:
cd /path/to/your/project
codex
Codex CLI는 자동으로 프로젝트 구조를 이해하고, 기존 파일을 읽으며, 세션 전체에 걸쳐 코드베이스에 대한 컨텍스트를 유지합니다.
문제 해결
| 오류 / 증상 | 원인 | 해결 방법 |
|---|---|---|
| 401 권한 없음 | 유효하지 않거나 만료된 API 키; 헤더 오타 | Novita AI에서 키를 재생성하고 config.toml을 올바른 Authorization = "Bearer …"로 업데이트하세요 |
| 404 모델을 찾을 수 없음 | 잘못된 모델 이름 | 정확한 문자열 사용: zai-org/glm-4.5 |
| 느림 / 타임아웃 | 네트워크 지연, 프록시 또는 낮은 타임아웃 | 작은 프롬프트로 재시도, VPN/프록시 확인, 타임아웃 플래그 증가 |
| 모델이 전환되지 않음 | 잘못된 구성 경로 또는 오타 | ~/.codex/config.toml (Linux/macOS) 또는 %USERPROFILE%\.codex\config.toml (Windows) 확인; 셸 재시작 |
| CLI가 멈춤 | 다중 행 프롬프트가 종료되지 않음 | bash/zsh에서 here-doc(<< 'EOF' ... EOF) 사용; PowerShell에서 here-string 사용 |
| Windows 경로 혼동 | 구성 파일이 실수로 System32에 배치됨 | 파일을 %USERPROFILE%\.codex\config.toml로 이동하세요 |
| 속도 제한 / 페이로드 오류 | 동시 요청이 너무 많거나 입력이 너무 큼 | 백오프와 함께 재시도 추가, 컨텍스트 trimming, 긴 파일 분할 |
결론
GLM 4.5는 고급 코딩 및 에이전트 기능을 제공하고, Codex는 터미널에서 직접 이를 사용할 수 있는 가벼운 방법을 제공합니다. 함께 사용하면 빠르고 유연하며 신속한 프로토타이핑과 엔터프라이즈 환경 모두에 적합한 워크플로우를 생성합니다.
개발자에게 이 조합은 더 적은 장벽을 의미합니다: GLM 4.5의 강력한 추론 및 코딩 기능과 CLI를 떠나지 않고 작업을 오케스트레이션할 수 있는 Codex의 기능이 결합되어 있습니다.
자주 묻는 질문
GLM 4.5란 무엇인가요?
GLM 4.5는 Z.ai의 플래그십 대규모 언어 모델로, 코딩, 추론, 에이전트 작업에 최적화되어 있습니다.
GLM 4.5를 Codex 내에서 직접 사용할 수 있나요?
네. Codex는 API 구성을 통해 GLM 4.5 통합을 지원합니다.
GLM 4.5에 액세스하려면 어떻게 해야 하나요?
Novita AI 플랫폼에서 API 키를 생성하여 Codex 구성 파일에 추가하세요.
Novita AI는 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 방법을 개발자에게 제공하는 동시에, 구축 및 확장을 위한 affordable하고 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
