GLM 5.2

GLM 5.2는 Z.ai(옛 Zhipu AI)가 MIT 라이선스로 공개한 오픈 웨이트 코딩 모델로, 수십 개 파일을 읽고 고치고 테스트를 돌리는 몇 시간짜리 긴 작업을 흐트러지지 않고 끝내도록 만들어졌다. 질문 하나에 답할 때보다 코드베이스 전체 분석이나 여러 단계에 걸친 대규모 리팩토링처럼 오래 붙들고 있어야 하는 일에 쓴다.

긴 코딩 작업에 맡긴다

Z.ai가 꼽는 쓰임새는 프로젝트 전체 코드베이스 분석, 여러 단계에 걸친 대규모 리팩토링, 팀의 코딩 규칙을 지키며 작업하기, 논문 재현이다. 정답 한 번보다 많은 파일과 규칙을 오래 기억해야 하는 일들이다. 긴 문맥에서도 연산량을 줄이는 구조를 넣어, 100만 토큰을 다 쓰는 작업에서도 부담이 덜하다.

API는 OpenAI 방식 그대로

모델 ID glm-5.2와 OpenAI 호환 주소 https://api.z.ai/api/paas/v4/를 지정하면 기존 OpenAI SDK 코드를 그대로 쓸 수 있다. 작업에 따라 추론 설정만 바꾸면 된다.

Z.ai API 기준, 100만 토큰당 가격.

Claude Code에 붙이려면 모델명을 직접 적는다

~/.claude/settings.json의 env 항목에 ANTHROPIC_BASE_URL을 https://api.z.ai/api/anthropic으로, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN을 Z.ai 키로 넣는다. 그다음 ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL 같은 모델 매핑 변수에 쓸 GLM 모델명을 적는다. 공식 가이드의 기본 설정은 이제 후속 모델을 가리키므로, 5.2를 계속 쓰려면 모델명을 직접 지정해야 한다.

이미지 입력 불가, 직접 서빙은 무겁다

이미지를 넣을 수 없어서 화면 캡처를 보고 UI를 고치는 작업에는 맞지 않는다. 직접 서빙은 vLLM 0.23.0 이상이나 SGLang에서 되고 FP8 가중치도 있지만, 그래도 고성능 GPU가 여러 장 필요하다. 개인 개발자라면 API나 추론 서비스로 쓰는 게 현실적이다. Z.ai가 같은 가격의 후속 모델 GLM-5.3을 내놓았으니, 새 프로젝트라면 내 작업으로 둘을 비교해 보고 고르는 게 좋다.

코딩 에이전트 뒤에 끼워 오래 돌린다

가장 흔한 건 코딩 에이전트의 백엔드 모델을 GLM 5.2로 바꿔 끼우는 방식이다. 몇 시간씩 도는 작업에서 토큰 비용을 낮출 수 있고, 가중치가 공개돼 있어 코드를 밖으로 보내기 어려운 곳에서는 직접 서버에 올려 쓰기도 한다.