GLM 4.5는 내장된 에이전트 기능(추론, 행동, 실제 코딩 워크플로우에서 도구 사용 가능)을 갖춘 최첨단 대규모 언어 모델입니다. 프론트엔드 개발부터 알고리즘 설계까지 52가지 실제 프로그래밍 작업에 대한 벤치마크에서 GLM 4.5는 Claude 4 Sonnet, Kimi K2, Qwen3-Coder와 같은 최상위 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였습니다.
Claude Code 및 Trae 와 같은 도구와의 원활한 통합을 통해 GLM 4.5는 매우 능숙한 코드 에이전트로 거듭납니다. 이 가이드에서는 AI 지원 코딩을 위한 가장 유연하고 개발자 친화적인 IDE 중 하나인 Trae에서 GLM 4.5를 테스트하고 실행하는 방법을 안내합니다.
GLM 4.5가 정말 코드 AI 에이전트의 미래를 바꿀까?
GLM-4.5의 에이전트 코딩 능력을 평가하기 위해 Claude Code를 활용하여 Claude-4-Sonnet, Kimi K2, Qwen3-Coder와 52개의 코딩 작업(프론트엔드 개발, 도구 개발, 데이터 분석, 테스트, 알고리즘 구현 포함)에서 성능을 비교했습니다. 모든 평가는 표준화된 평가 기준을 사용하여 다중 라운드 인간 상호 작용을 통해 격리된 테스트 환경에서 수행되어 일관성과 재현성을 보장했습니다 - Z AI
1. 강력한 1:1 성능
- Claude 4 Sonnet과의 비교: GLM-4.5가 40.4% 승리했지만 50% 패배하여 선도 모델과 경쟁력 있는 성능을 보여줌.
- Kimi K2와의 비교: GLM-4.5가 53.9% 승리하여 확실한 우위를 보여줌.
- Qwen3-Coder와의 비교: GLM-4.5가 80.8% 승리하여 결정적인 우위를 점함.
이는 GLM-4.5가 실제 개발 시나리오에서 최상위 코딩 에이전트를 능가하거나 일치함을 시사합니다.
2. 최고의 도구 사용 효율성
- 최고 도구 호출 성공률: 90.6%로 Claude 4 Sonnet(89.5%)보다 높고 Qwen3-Coder(77.1%)보다 훨씬 앞섬.
- 이는 원활한 도구 통합이 신뢰성을 결정하는 경우가 많은 에이전트 코딩에서 매우 중요합니다.
3. 균형 잡힌 토큰 사용량
- Claude보다 많은 토큰을 사용하지만 Qwen3-Coder보다는 훨씬 적음.
- GLM-4.5: 상호작용당 1.39M 토큰
- Claude: 696K
- Qwen3-Coder: 2.07M
중간 지점을 차지합니다: 효과적일 만큼 강력하지만 지나치게 비용이 많이 들지 않음.
GLM 4.5가 Claude Code 또는 Trae와 함께 사용할 때 가장 좋은 이유는?
1. 에이전트 상호 작용에 최적화
GLM 4.5는 에이전트로 작동하도록 설계되어 작업을 수행하고, 도구를 사용하며, 작업을 관리할 수 있습니다. Claude Code와 Trae는 API, 외부 도구 및 복잡한 워크플로우와의 원활한 통합을 허용하여 이러한 에이전트 동작을 지원하도록 구축되었습니다.
2. 풍부한 툴체인 및 API 지원
이러한 플랫폼은 툴체인 및 API에 대한 사전 구성된 액세스를 제공합니다. GLM 4.5는 이러한 도구를 직접 호출하여 테스트, 배포, 문서화 및 데이터 분석과 같은 작업을 자동화하여 지능형 코딩 어시스턴트로서의 유용성을 극대화할 수 있습니다.
3. 고화질 코딩 인터페이스
Claude Code와 Trae는 다음과 같은 기능을 갖춘 환경을 제공합니다:
- 컨텍스트 인식 자동 완성
- 구문 검사 및 린팅
- 다중 언어 지원
이는 GLM 4.5의 고급 코드 생성 및 리팩토링 능력과 잘 맞아 정확성과 개발자 생산성을 모두 향상시킵니다.
4. 실시간 피드백 루프
GLM 4.5는 이러한 플랫폼에서 제공하는 실시간 피드백 기능의 이점을 누립니다. 디버깅, 코드 최적화 또는 아키텍처 변경 제안 등 모델은 시스템 응답에 따라 출력을 즉시 조정할 수 있습니다.
5. 확장 가능한 협업
Claude Code와 Trae는 공유 작업 공간, 실시간 편집 및 작업 할당과 같은 협업 기능을 제공합니다. 이는 팀 기반 코딩 어시스턴트로서 GLM 4.5의 역할을 강화하여 엔지니어가 개인 및 팀 환경 모두에서 작업을 지원합니다.
6. 목적에 맞게 설계된 성능 최적화
이러한 환경은 GLM 4.5와 같은 대규모 언어 모델을 최대한 활용하도록 조정되었습니다. 여기에는 컨텍스트 길이를 효율적으로 관리하고, 상호 작용을 캐싱하며, 도구 호출을 간소화하여 대규모 프로젝트에서도 빠르고 안정적인 성능을 보장하는 것이 포함됩니다.
Claude Code와 Trae 중 어떤 것을 선택해야 할까?
Claude Code란?
CLI 에이전트 인터페이스로 설계된 Claude Code는 Anthropic 호환 프레임워크를 통해 도구와 워크플로우의 원활한 오케스트레이션을 가능하게 하며, GLM‑4.5는 바로 사용 가능합니다.
Trae란?
Trae는 GLM‑4.5 지원을 적극적으로 통합하여 저비용 고성능 에이전트 모델에 대한 수요 증가를 반영합니다. 사용자는 기존 인프라를 재구성하지 않고도 GLM‑4.5를 자동화 스택에 연결할 수 있습니다.
1. 터미널 기반 자동화 및 전체 리포지토리 워크플로우
- 추천: Claude Code
Claude Code는 CLI 기반의 에이전트 워크플로우(파일 편집, 테스트 실행, 리팩토링 적용, Git 관리(커밋, PR), 종단 간 디버깅)에 탁월하며, 최소한의 UI 마찰로 터미널에서 자연어 명령을 통해 수행합니다.
이상적인 작업: CLI 기반 프로토타이핑, 버그 수정, Git 통합 코드 수정, 지속적 통합 흐름.
2. GUI/IDE 기반 코딩, 실시간 자동 완성 및 빌더 모드
- 추천: Trae
VS Code를 기반으로 한 완전한 IDE인 Trae는 편집기 기반 채팅, 인라인 코드 완성, 주석 기반 생성 및 빌더 모드(도구가 명령을 단계로 분할하고 제안된 변경 사항을 미리 본 후 자동 적용)를 제공합니다.
이상적인 작업: 편집기 기반 코딩, 실시간 테스트 생성, 리팩토링, 여러 파일에 걸친 기능 스캐폴딩, 변경 사항 미리보기가 포함된 반복 개발.
3. 개념 계획 또는 구조적 프로토타이핑
- **추천 **: Claude Code
많은 사용자가 상세한 설계 문서를 작성하지 않고 높은 수준의 프롬프트를 사용하여 기능을 신속하게 프로토타이핑하는 데 Claude Code를 활용합니다. 특히 개념에서 간단한 MVP를 생성하거나 아키텍처 대안을 탐색하는 데 적합합니다.
4. 심층 디버깅, 테스트 주도 반복 및 커밋 제안
- **추천 **: Claude Code
Claude Code는 강력한 테스트 자동화, 스택 추적 분석 및 자연어 컨텍스트를 사용한 Git 커밋/PR 생성 기능을 제공합니다. 많은 사용자가 시나리오 기반 버그 분류 및 테스트 기반 코드 진화에 선호합니다.
5. 사용자 정의 에이전트 워크플로우, 다중 LLM 사용 및 개발자 실험
- **추천 **: Trae
Trae의 오픈 소스 CLI 모드(MIT 라이선스)는 로컬 LLM, OpenAI, Claude 등을 지원하며, bash 스크립팅 및 기록된 실행 경로를 제공합니다. SWE-벤치에서 자율적 문제 해결 및 유연한 도구 오케스트레이션으로 높은 순위를 차지합니다.
6. 비용에 민감하거나 오픈 소스 프로젝트 환경
- **추천 **: Trae
Trae는 무료이며 완전히 오픈 소스이고 공급업체 종속이 없습니다. 특히 로컬 호스팅 모델을 사용하는 경우 배포, API 사용 및 비용 구조에 대한 완전한 제어를 원하는 개발자와 팀에 이상적입니다.
주로 터미널에서 작업하고, 통합 테스트 및 버전 제어 지원이 필요하거나, macOS/Linux에서 언어 기반 명령을 통한 빠른 프로토타이핑이 필요하다면 Claude Code를 선호하세요.
GUI 코딩 환경을 선호하거나, Windows에서 작업할 계획이거나, 실시간 인라인 제안이 필요하거나, 완전한 오픈 소스 유연성을 원하거나, 다중 모델 통합 및 사용자 정의 워크플로우가 필요하다면 Trae를 선택하세요.
Claude Code 및 Trae에서 GLM 4.5를 사용하는 방법
Novita AI는 LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen 등과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 포함한 다양한 오픈 소스 AI 모델에 API 액세스를 제공하는 클라우드 플랫폼입니다. Novita AI를 사용하면 계정을 등록하고, API 키를 생성하며, 호스팅된 수십 개의 모델 중에서 선택하여 도구에 통합할 수 있습니다.
Novita AI는 Anthropic API를 통합하여 Claude Code 및 Trae에서 GLM 4.5를 사용할 수 있게 하여 많은 업계 제공업체를 능가합니다. 또한 **131K 컨텍스트 ** 와 **$0.6/입력 ** 및 $2.2/출력 비용의 API를 제공하여 GLM 4.5의 코드 에이전트 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 강력한 지원을 제공합니다.
사전 준비 사항 - Novita AI API 키 받기
1단계: 계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.
설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
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)
Claude Code 가이드
1단계: Claude Code 설치
Claude Code를 설치하기 전에 시스템이 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. 로컬 환경에 Node.js 18 이상이 설치되어 있어야 합니다. 터미널에서 node --version을 실행하여 Node.js 버전을 확인할 수 있습니다.
Windows의 경우
명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하세요:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
전역 설치는 시스템의 모든 디렉터리에서 Claude Code에 액세스할 수 있도록 합니다. npx win-claude-code@latest 명령은 최신 Windows 관련 버전을 다운로드하여 실행합니다.
Mac 및 Linux의 경우
터미널을 열고 다음을 실행하세요:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac 사용자는 추가 플랫폼 관련 명령 없이 바로 전역 설치를 진행할 수 있습니다. 설치 프로세스는 필요한 종속성 및 PATH 변수를 자동으로 구성합니다.
2단계: 환경 변수 설정
환경 변수는 Claude Code가 Novita AI의 API 엔드포인트를 통해 Kimi-K2를 사용하도록 구성합니다. 이러한 변수는 Claude Code에 요청을 보낼 위치와 인증 방법을 알려줍니다.
Windows의 경우
명령 프롬프트를 열고 다음 환경 변수를 설정하세요:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
<Novita API Key>를 Novita AI 플랫폼에서 얻은 실제 API 키로 바꾸세요. 이러한 변수는 현재 세션 동안 활성 상태를 유지하며 명령 프롬프트를 닫으면 재설정해야 합니다.
Mac 및 Linux의 경우
터미널을 열고 다음 환경 변수를 내보내세요:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.5"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.5"
3단계: Claude Code 시작
설치 및 구성이 완료되면 프로젝트 디렉터리에서 Claude Code를 시작할 수 있습니다. cd 명령을 사용하여 원하는 프로젝트 위치로 이동하세요:
cd <your-project-directory>
claude .
점(.) 매개변수는 Claude Code가 현재 디렉터리에서 작동하도록 지시합니다. 시작하면 대화형 세션에 Claude Code 프롬프트가 나타납니다.
이는 도구가 지침을 받을 준비가 되었음을 나타냅니다. 인터페이스는 자연어 프로그래밍 상호 작용을 위한 깔끔하고 직관적인 환경을 제공합니다.
4단계: VSCode 또는 Cursor에서 Claude Code 사용
Claude Code는 인기 있는 개발 환경과 원활하게 통합됩니다. 기존 워크플로우를 대체하지 않고 강화합니다.
VSCode 또는 Cursor 내의 터미널에서 Claude Code를 직접 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 지원을 활용하면서 익숙한 개발 도구에 대한 액세스를 유지할 수 있습니다.
또한 VSCode 및 Cursor 모두에 Claude Code 플러그인을 사용할 수 있습니다. 이러한 플러그인은 이러한 편집기와의 더 깊은 통합을 제공하여 IDE 인터페이스 내에서 직접 인라인 AI 지원, 코드 제안 및 프로젝트 관리 기능을 제공합니다.
Trae 가이드
1단계: Trae 열기 및 모델 액세스
Trae 앱을 실행합니다. 오른쪽 상단의 **AI 사이드 바 전환 ** 을 클릭하여 **AI 사이드 바 ** 를 엽니다. 그런 다음 **AI 관리 ** 로 이동하여 Models 를 선택합니다.
2단계: 사용자 정의 모델 추가 및 Novita를 공급자로 선택하고 모델 선택
Add Model 버튼을 클릭하여 사용자 정의 모델 항목을 만듭니다. 모델 추가 대화 상자에서 드롭다운 메뉴에서 Provider = Novita 를 선택합니다.
Model 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 또는 MiniMax-M1-80k)을 선택합니다. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 메모한 모델 ID를 입력하기만 하면 됩니다. 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택하세요.
3단계: API 키 입력
Novita 콘솔에서 Novita AI API 키를 복사하여 Trae의 API Key 필드에 붙여넣습니다.
4단계: 구성 저장
Add Model 을 클릭하여 저장합니다. Trae는 백그라운드에서 API 키와 모델 선택을 검증합니다.
GLM 4.5는 도구 사용 지능, 경쟁력 있는 정확성 및 균형 잡힌 리소스 사용으로 두각을 나타냅니다. Trae는 개발자가 이 강력함을 실제로 탐색할 수 있는 완벽한 환경을 제공합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 라이브 코드 편집 및 빌더 모드
- 다중 모델 지원(Novita 호스팅 GLM 4.5 포함)
- 공급업체 종속 없음 및 오픈 소스
기능 구축, 디버깅, 테스트 작성 또는 AI 자동화 실험 등 Trae + GLM 4.5는 더 많은 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 유연성과 성능을 제공합니다.
자주 묻는 질문
GLM 4.5가 코딩에 특별한 이유는 무엇인가요?
GLM 4.5는 도구 호출, 다단계 추론, 디버깅 및 PR 생성을 지원합니다. 52개의 실제 코딩 작업에 대한 벤치마크에서 Claude 4, Kimi K2 및 Qwen3-Coder를 능가하거나 일치했습니다.
Claude Code 대신 Trae를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
**GUI/IDE 경험 **, 라이브 코드 편집, 모델 전환 또는 오픈 소스 도구를 선호한다면 Trae 를 사용하세요. **터미널 워크플로우 **, 명령줄 자동화 또는 Git 기반 작업 처리를 선호한다면 Claude Code 를 선택하세요.
GLM 4.5는 빠르고 저렴한가요?
네. 대부분의 대형 모델보다 빠르게 실행되며 비용 효율적입니다:
약 90.6% 도구 호출 성공률
균형 잡힌 토큰 사용량(상호작용당 1.39M)
Novita AI를 통한 경쟁력 있는 가격(**$0.6/입력 ** 및 $2.2/출력)
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
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