개발자 가이드
첫 요청부터 프로덕션까지: GLM-5 API
§ 01두 가지 경로
GLM-5를 호출할 수 있는 곳
Z.ai 플랫폼
GLM의 개발사인 Z.ai는 자체 API를 운영합니다. 범용 엔드포인트는 https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions 이며 OpenAI chat completions 프로토콜을 따르므로, base URL만 변경하면 공식 OpenAI SDK를 사용할 수 있습니다. Z.ai 설명서에는 해당 포맷을 필요로 하는 도구를 위한 코딩 엔드포인트(https://api.z.ai/api/coding/paas/v4), Responses 스타일 엔드포인트(https://api.z.ai/api/v1), Anthropic 호환 엔드포인트(https://api.z.ai/api/anthropic)도 안내되어 있습니다.
Z.ai에서 모델 코드는 glm-5.3, glm-5.3-flash, glm-5.3-flashx와 같이 짧습니다. 사고(thinking) 기능은 "thinking": {"type": "enabled"}로 활성화하며, 깊이는 reasoning_effort로 설정합니다. Z.ai 계정과 API 키가 필요하며, 현재 요금은 Z.ai의 자체 가격 정책 페이지에서 확인하세요.
OpenRouter
OpenRouter는 애그리게이터입니다. 하나의 키와 하나의 엔드포인트(https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions)로 다른 연구소의 모델들과 함께 모든 GLM-5 모델을 이용할 수 있습니다. 모델 ID에는 z-ai/glm-5.3, z-ai/glm-5.3-flash 등의 벤더 접두사가 붙으며, 추론은 {"effort": "low"}와 같은 단일 reasoning 객체로 제어합니다.
아래 표의 가격은 OpenRouter 기준입니다. 이 사이트의 무료 채팅 역시 OpenRouter를 통해 구동되므로, 채팅에서 확인하신 동작 그대로 API에서도 경험하실 수 있습니다.
- 개발사의 자체 플랫폼, 코딩 엔드포인트 또는 Anthropic 호환 접근 방식이 필요하다면 Z.ai를 선택하세요.
- 여러 모델 패밀리를 하나의 청구서로 통합 관리하고 손쉽게 전환하고 싶다면 OpenRouter를 선택하세요.
- 어느 쪽이든 베이스 URL과 모델 이름만 다를 뿐 코드는 동일한 OpenAI 스타일 요청을 사용합니다.
§ 02요금
OpenRouter의 GLM-5 API 요금
100만 토큰당 USD 기준 요금 및 일반적인 1,000회 대화 턴 기준 예상 비용입니다. 전체 가이드를 보려면 모델을 클릭하세요.
| 모델 | 모델 ID | 컨텍스트 | 입력 / 1M | 출력 / 1M | 1,000회 대화* |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | z-ai/glm-5 | 205K | $1 | $3.20 | $3.74 |
| GLM-5-Turbo | z-ai/glm-5-turbo | 203K | $1.20 | $4 | $4.60 |
| GLM-5V-Turbo | z-ai/glm-5v-turbo | 203K | $1.20 | $4 | $4.60 |
| GLM-5.1 | z-ai/glm-5.1 | 205K | $1.40 | $4.40 | $5.18 |
| GLM-5.2 | z-ai/glm-5.2 | 1.05M | $0.0341 | $7 | $4.95 |
| GLM-5.3 | z-ai/glm-5.3 | 1.05M | $0.079 | $1.40 | $1.10 |
| GLM-5.3 Flash | z-ai/glm-5.3-flash | 1.05M | $0.0052 | $0.1985 | $0.15 |
| GLM-5.3 FlashX | z-ai/glm-5.3-flashx | 1.05M | $0.37 | $1.25 | $1.43 |
| GLM-5.3 Prime | z-ai/glm-5.3-prime | 1M | $2.80 | $8.80 | $10 |
*각각 입력 1,500토큰 및 출력 700토큰 기준의 대화 1,000턴입니다. 작성 시점 기준 OpenRouter 모델 목록의 요금이며, 추론 토큰은 출력으로 청구됩니다.
§ 03코드
바로 복사해 사용하는 요청 코드
키는 환경 변수에 설정하세요. 클라이언트 측 코드나 공개 저장소에는 절대 넣지 마세요.
OpenRouter
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.3",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a concise senior engineer."},
{"role": "user", "content": "Explain idempotency keys in two paragraphs."}
],
"reasoning": {"effort": "low"},
"max_tokens": 1024,
"stream": false
}'Z.ai 플랫폼
curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $ZAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "glm-5.3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the CAP theorem."}],
"thinking": {"type": "enabled"},
"reasoning_effort": "low"
}'Z.ai는 짧은 모델 코드(glm-5.3, glm-5.3-flash)와 별도의 thinking 스위치를 사용합니다. 최신 파라미터와 제한 사항은 Z.ai 공식 문서를 확인하세요.
§ 04세부정보
주요 파라미터
추론은 답변의 일부입니다
GLM-5.3은 항상 답변하기 전에 추론 과정을 거치며, 그 수준은 사용자가 직접 선택할 수 있습니다. 모델 카드에는 세 가지 reasoning_effort 수준(low, high, max)이 안내되어 있으며, 값을 넘기지 않을 경우 기본값은 max입니다. 일반 대화 및 간단한 도구 호출의 경우 명시적으로 low로 설정하세요. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되므로 답변 속도가 빨라지고 비용도 절감됩니다.
OpenRouter를 통해 스트리밍할 때 추론 내용은 delta.reasoning에, 최종 텍스트는 delta.content에 담겨 전달됩니다. 전자는 접이식 "생각 중(thinking)" 패널로 표시하거나 숨길 수 있지만, 대화 히스토리에 다시 붙여넣지는 마세요.
GLM-5.3 Flash에 이미지 전송하기
GLM-5.3 Flash, GLM-5.3 FlashX, GLM-5V-Turbo는 이미지를 지원합니다. 사용자 메시지를 파트 배열로 전송하세요. 즉, 텍스트 파트와 공개 HTTPS 주소 또는 data:image/jpeg;base64,… 형식의 base64 데이터 URL을 포함하는 image_url 파트로 구성합니다. GLM-5.3 및 GLM-5.3 Prime은 텍스트 전용이므로 이미지 요청은 Flash로 라우팅하세요.
용량이 큰 사진은 전송 전에 크기를 조절하세요. 긴 쪽을 약 1,024픽셀 정도로 맞추면 요청 크기를 작게 유지하면서도 문서, 차트, 스크린샷 관련 대부분의 질문을 처리하기에 충분합니다.
컨텍스트 및 출력 제한
OpenRouter에서 GLM-5.2, GLM-5.3, GLM-5.3 Flash의 컨텍스트는 1,048,576 토큰, 최대 출력 토큰은 943,718개로 안내되어 있습니다. 그렇다고 모든 호출에서 이를 전부 사용해야 하는 것은 아닙니다. 이 모델들에서 입력 토큰은 저렴하지만 긴 출력은 그렇지 않으므로, 인터페이스에 표시할 수 있는 수준에 맞춰 max_tokens를 제한하세요.
에이전트의 경우 시스템 프롬프트를 고정하고, 대화를 다시 작성하기보다는 뒤에 덧붙이는 방식을 사용하세요. 프롬프트 캐싱을 지원하는 제공자가 이전 작업을 효율적으로 재사용할 수 있습니다.
- 사용자가 결과를 기다리는 모든 작업에는 stream: true를 사용하세요.
- 429, 502, 503 응답은 짧은 백오프(backoff)를 두고 재시도하세요.
- 지출을 추적하려면 마지막 청크에서 usage를 기록하세요.
§ 05자주 묻는 질문
GLM-5 API 관련 질문
Q01GLM-5 API는 OpenAI SDK와 호환되나요?
네. Z.ai의 엔드포인트와 OpenRouter 모두 OpenAI 스타일의 채팅 완성(chat completions) 요청을 지원합니다. SDK의 기본 URL(base URL)을 해당 제공자로 지정하고 GLM 모델 이름을 사용하세요.
Q02호출 비용이 가장 저렴한 GLM-5 모델은 무엇인가요?
GLM-5.3 Flash입니다. OpenRouter 기준으로 입력 토큰 100만 개당 $0.0052, 출력 토큰 100만 개당 $0.1985이며, 이미지와 동영상도 인식할 수 있습니다.
Q03GLM-5.3 모델 ID에는 어떤 것이 있나요?
OpenRouter 제공 모델: z-ai/glm-5.3, z-ai/glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flashx 및 z-ai/glm-5.3-prime. Z.ai 플랫폼 제공 모델: glm-5.3, glm-5.3-flash 및 glm-5.3-flashx.
Q04추론(reasoning)을 끌 수 있나요?
Z.ai 플랫폼에서 GLM-5.3은 항상 추론을 수행합니다. 추론 강도를 낮게 요청하여 추론 과정을 짧게 유지할 수 있으며, 본 무료 채팅에서는 기본적으로 이 방식을 사용합니다.
Q05무료 GLM-5 API가 있나요?
본 사이트는 공개 API를 제공하지 않습니다. 웹 채팅에서 GLM-5.3 및 GLM-5.3 Flash를 무료로 테스트해 본 후, 프로그래밍 방식의 접근이 필요하다면 Z.ai 또는 OpenRouter를 이용하시기 바랍니다.
지금 사용해 보기
GLM-5.3에게 실제 질문을 해보세요.
계정, 카드 등록, 설치 모두 필요 없습니다. 질문을 입력하면 GLM-5.3 Flash가 몇 초 만에 답변합니다. 가장 까다로운 문제라면 GLM-5.3으로 전환해 보세요.