GLM-4.7은 현재 코딩을 위한 가장 강력한 오픈 가중치 모델 제품군 중 하나입니다. 제작사에 따르면 주요 실제 코딩 벤치마크에서 Claude Sonnet 라인을 추적하며, 비용과 배포 유연성 측면에서 훨씬 더 접근하기 쉽다고 설명됩니다.
이 가이드에서는 Novita AI의 Anthropic 호환 엔드포인트를 통해 Claude Code의 요청을 라우팅하여 Claude Code 내에서 GLM-4.7을 실행합니다. 이를 통해 계획 수립, 파일 편집, 터미널 명령 실행을 포함한 “Claude Code 스타일” 에이전트 워크플로우를 사용하면서 기본 모델로 GLM-4.7을 선택할 수 있습니다.
Claude Code와 GLM-4.7 소개
Claude Code란?
Claude Code는 자연어를 작업 코드와 다단계 개발 워크플로우로 변환하는 에이전틱 커맨드라인 인터페이스(CLI)입니다. 기존의 자동 완성 플러그인과 달리 다음과 같은 기능을 갖춘 지능형 코딩 에이전트처럼 동작합니다:
- 코드베이스 분석: 아키텍처 및 종속성을 포함한 전체 코드베이스를 매핑하고 설명합니다.
- 파일 관리: 프로젝트 파일을 자율적으로 생성, 편집 및 구성합니다.
- 터미널 실행: 명령 실행, 패키지 설치, 빌드 또는 배포 프로세스 관리.
- 복잡한 워크플로우: GitHub 이슈를 풀 리퀘스트로 변환하는 등의 고급 작업 처리.
- 맥락 이해: 상호작�� 전반에 걸쳐 프로젝트 구조에 대한 인식을 유지합니다.
이러한 에이전틱 접근 방식은 Claude Code가 단순히 쿼리에 응답하는 것을 넘어 개발 과정에 참여하고, 결정을 내리며, 프로젝트를 목표를 향해 나아가도록 조치를 취한다는 것을 의미합니다.
GLM-4.7: 강점은 무엇인가
GLM4.7은 2025년 12월 Z.ai에서 출시한 모델로, 코딩, 에이전틱 추론 및 도구 사용에 초점을 맞춘 여러 번의 개선을 거친 결과물입니다. 3,550억 개의 파라미터를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처와 희소 활성화를 사용하여 실시간 워크플로우에 적합한 처리량을 유지하면서 프론티어 수준의 성능을 달성합니다.
- 기술 사양:
| 기능 | 사양 |
| 아키텍처 | 355B 파라미터 MoE |
| 컨텍스트 윈도우 | 200,000 토큰 입력 |
| 출력 용량 | 128,000 토큰 |
| 동등 용량 | 약 600페이지 분량의 문서 또는 150,000줄의 코드 |
- 적응형 추론 모드:
| 모드 | 설명 | 최적 사용 사례 |
| Interleaved Thinking | 모델이 코드를 생성하기 전에 동작 사이에 멈추어 로직을 검증 | 환각 함수 호출 감소 |
| Preserved Thinking | 대화 턴 전반에 걸쳐 추론 컨텍스트 유지 | 컨텍스트 저하 없이 여러 시간에 걸친 디버깅 세션 |
| Turn-Level Thinking | 요청당 심층 추론 켜기/끄기 전환 | 빠른 구문 질문(끄기) vs 복잡한 아키텍처 결정(켜기) |
GLM-4.7은 LiveCodeBench v6 및 SWE-bench Verified와 같은 여러 벤치마크에서 강력한 코딩 및 에이전틱 성능을 보여주며, 몇 가지 주요 작업에서 Claude Sonnet 4.5를 능가하거나 근접하게 따라잡습니다. GPQA-Diamond 및 τ²-Bench와 같은 추론 중심의 에이전트 벤치마크에서도 GLM-4.7은 경쟁력 있는 점수를 유지하며, 견고한 계획 수립 및 도구 사용 능력을 반영합니다. 전반적으로 이러한 결과는 GLM-4.7이 실제 코딩 워크플로우에서 Claude의 가장 유능한 오픈 가중치 대안 중 하나임을 보여줍니다.
Novita AI가 GLM-4.7에 적합한 이유
당사는 가장 매끄러운 코딩 경험을 보장하기 위해 GLM-4.7의 배포를 최적화했습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 최고 처리량: 초당 44.45 토큰 — 경쟁사보다 17% 빠름
- 신뢰성: bf16 정밀도로 99.5% 가동 시간, 우수한 출력 품질 보장
- 전체 캐싱 지원: 캐시 읽기 및 캐시 쓰기 기능을 모두 지원하는 몇 안 되는 제공업체 중 하나
- 대형 컨텍스트: 전체 코드베이스를 분석할 수 있는 204.8K 컨텍스트 윈도우
Novita AI를 통해 GLM-4.7 사용하기
1단계: Novita AI에서 API 키 받기
- 계정 생성 또는 로그인
[https://novita.ai](https://novita.ai)를 방문하여 가입하거나 기존 계정에 로그인합니다.
- 키 관리로 이동
로그인 후 “API Keys”를 찾습니다.
- 새 키 생성
“Add New Key” 버튼을 클릭합니다.
- 키를 즉시 저장
키가 생성되면 즉시 복사하여 저장합니다. 일반적으로 한 번만 표시되며 나중에 다시 확인할 수 없습니다. 비밀번호 관리자나 암호화된 노트와 같은 안전한 장소에 키를 보관하세요.
2단계: Claude Code 설치
- Node.js 버전 확인:
먼저 시스템에 Node.js 18 이상이 설치되어 있는지 확인합니다:
node -v
# 예상 출력: v18.x.x 이상 (예: v20.10.0)Node.js가 없거나 v18보다 낮은 경우 [https://nodejs.org](https://nodejs.org)에서 최신 버전을 다운로드하여 설치합니다.
- 설치 명령:
npm을 사용하여 Claude Code를 전역으로 설치합니다:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code- 설치 확인:
claude --version3단계: 환경 변수 설정
Windows에서
현재 CMD 세션에 대해 변수를 설정합니다:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Your_Novita_API_Key>
set ANTHROPIC_MODEL=zai-org/glm-4.7
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=zai-org/glm-4.7macOS 및 Linux에서
셸에서 변수를 내보냅니다:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Your_Novita_API_Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="zai-org/glm-4.7"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="zai-org/glm-4.7"4단계: Claude Code 시작
- 프로젝트 디렉토리로 이동
cd <path_to_your_project>- Claude Code 실행
claude .점(.)은 Claude Code가 현재 디렉토리에서 작동하도록 지시하며, 이 프로젝트 내에서 스캔하고 작업합니다.
시작 후에는 /init, /model, /review 등과 같은 명령어에 접근할 수 있는 대화형 Claude Code 프롬프트가 표시됩니다.
자주 사용되는 세션 수준 명령어:
/init– 현재 디렉토리에서 Claude Code 초기화./login– 필요한 경우 API 제공업체로 인증./logout– 저장된 자격 증명 지우기./memory– 영구 메모리 보기 또는 편집./model– 현재 모델 보기 또는 전환./permissions– 파일 및 명령 권한 관리./review– 변경 사항을 적용하기 전에 검토./status– 현재 세션 상태 표시./terminal-setup– 터미널 통합 구성./vim– Vim 키 바인딩 전환.
첫 번째 프로젝트 구축
Claude Code는 상세한 프로젝트 설명을 기능적인 애플리케이션으로 변환하는 데 탁월합니다. 프롬프트를 입력한 후 Enter를 눌러 작업을 시작하세요. Claude Code는 요구 사항을 분석하고, 필요한 파일을 생성하며, 기능을 구현하고, 문서와 함께 완전한 프로젝트 구조를 제공합니다.
VSCode 또는 Cursor에서 Claude Code 사용
Claude Code는 널리 사용되는 개발 환경과 매끄럽게 통합됩니다. 기존 워크플로우를 대체하기보다는 향상시킵니다.
VSCode 또는 Cursor 내의 터미널에서 직접 Claude Code를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 지원을 활용하면서 익숙한 개발 도구에 계속 접근할 수 있습니다.
또한 VSCode 및 Cursor 모두에 Claude Code 플러그인이 제공됩니다. 이 플러그인은 이러한 편집기와 더 깊은 통합을 제공하여 IDE 인터페이스 내에서 인라인 AI 지원, 코드 제안 및 프로젝트 관리 기능을 직접 제공합니다.
도움말 및 문서 리소스
- Novita AI 리소스:
| 리소스 | 링크 | 설명 |
| API 문서 | novita.ai/docs | 전체 API 참조, 파라미터 및 예제 |
| 모델 카탈로그 | novita.ai/models | GLM4.7을 포함한 모든 사용 가능한 모델 |
| 가격 계산기 | novita.ai/pricing | 사용량에 따른 비용 추정 |
- Anthropic/Claude Code 리소스:
| 리소스 | 링크 | 설명 |
| Claude Code 문서 | docs.anthropic.com/claude-code | 공식 사용 가이드 및 튜토리얼 |
| GitHub 저장소 | github.com/anthropics/claude-code | 소스 코드, 이슈 및 논의 |
GLM4.7 리소스:
| 리소스 | 링크 | 설명 |
| Z.AI 공식 | https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7 | 모델 문서 및 연구 논문 |
| 모델 카드 | https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7 | 기술 사양 및 벤치마크 |
빠른 참조 카드
| 카테고리 | 항목/명령어 | 값/설명 |
환경 설정 | ANTHROPIC_BASE_URL | https://api.novita.ai/v3/openai |
| ANTHROPIC_API_KEY | your-novita-api-key | |
| ANTHROPIC_MODEL | zai-org/glm-4.7 | |
빠른 시작 | 설치 | npm install -g @anthropic-ai/claude-code |
| 이동 | cd your-project | |
| 실행 | claude . | |
유용한 명령어 | /help | 모든 명령어 표시 |
| /doctor | 문제 진단 | |
| /cost | 토큰 사용량 확인 | |
| /clear | 대화 재설정 | |
지원 | Novita AI 문서 | novita.ai/docs |
| Claude Code 문서 | docs.anthropic.com/claude-code |
결론
이 가이드를 통해 다음을 배웠습니다:
- GLM4.7의 고급 아키텍처와 추론 기능 이해
- Novita AI 계정 설정 및 API 키 생성
- 사용자 정의 모델 통합을 위한 Claude Code 설치 및 구성
- 다양한 운영 체제에서 환경 변수 구성
- 자연어 명령어를 사용한 실제 프로젝트 구축
- VS Code 및 Cursor에 Claude Code 통합하여 원활한 워크플로우 구현
- 지속적인 학습을 위한 도움말 리소스 및 문서 접근
지금 GLM 4.7을 살펴보고 Novita AI에 가입하고, API 키를 받은 다음 이 가이드에 따라 탁월한 코딩 지원으로 개발 워크플로우를 향상시키세요.
***Novita AI*는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼으로, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
자주 묻는 질문
GLM-4.7은 무료인가요?
Novita AI에서 GLM-4.7은 토큰당 과금됩니다: 입력 $0.6/M 토큰, 캐시 읽기 $0.11/M 토큰, 출력 $2.2/M 토큰입니다.
Z.ai에서는 일반적으로 유료 코딩 플랜(월 $3부터 시작)을 통해 접근할 수 있습니다.
일부 플랫폼에서 제한된 평가판/할당량을 제공할 수 있지만, GLM-4.7 자체가 보편적으로 “무료”는 아닙니다.
GLM-4.7은 정말 좋은가요?
코딩 및 에이전틱 워크플로우의 경우, 출판사에 의해 최상위 오픈 모델로 자리매김되었습니다. Z.ai는 코딩 및 에이전트 벤치마크(LiveCodeBench v6, SWE-bench Verified, BrowseComp, τ²-Bench 등)에서 강력한 결과를 보고하고 있으며, 여러 측정에서 Claude Sonnet 4.5와 경쟁적이라고 설명합니다.
GLM-4.7에 비전 기능이 있나요?
GLM-4.7은 텍스트 전용입니다. 비전이 필요하다면 대신 GLM-V 변형(예: 이미지 입력을 지원하는 GLM-4.6V 또는 GLM-4.5V)을 사용하세요.
