지난 몇 주 동안 저는 GLM-4.7과 GPT-5가 실제 프로젝트, 엉망인 저장소, 미완성 사양 등을 처리할 때 어떻게 작동하는지 보기 위해 의도적으로 제 워크플로를 깨뜨렸습니다.

문서상으로는 둘 다 "차세대", "에이전틱", "코딩에 강함"이라는 일반적인 유행어를 가지고 있습니다. 실제로 버그 수정, 다중 파일 리팩토링, 도구 사용 에이전트에 대한 나란히 테스트를 실행했을 때, GLM-4.7과 GPT-5의 차이는 마케팅에서 설명하는 것보다 훨씬 덜 이론적이었습니다.

몰입하기 전에 빠른 디스클레이머: GPT-5의 세부 사항은 여전히 진화 중이며 벤더 벤치마크는 예상대로 아첨하는 경향이 있습니다. 제가 여기서 공유하는 것은 2025년 12월에 제 자신의 테스트를 기반으로 한 것입니다: 작지만 재현 가능한 실험들, 두 모델에 동일한 프롬프트, 저장소 및 도구를 사용했습니다. 이것을 복음이 아닌 현장 노트로 취급하세요.

GLM-4.7과 GPT-5가 실제로 어디에서 다른지, 특히 코딩, 에이전트, 비용 민감 워크플로우에 대해 알아봅시다.

왜 이 비교가 중요한가요?

두 모델 모두 에이전트 및 코딩 능력을 강조합니다

제가 GLM-4.7 대 GPT-5의 심층 분석을 시도한 이유는 간단합니다: 두 벤더 모두 더 나은 에이전트, 더 나은 코딩, 더 나은 추론을 외치고 있기 때문입니다.

제 테스트에서 이는 세 가지 구체적인 질문으로 이어졌습니다:

1. 이들이 도구를 신뢰성 있게 구동할 수 있는가?

저는 두 모델을 다음과 같은 접근 권한이 있는 작은 에이전트 프레임워크에 연결했습니다:

• 셸 (제한된 샌드박스),
• 프로젝트 파일을 읽고 쓰기 위한 파일 시스템 레이어,
• 테스트 실행기.

1. 실제로 작동하는 코드 변경을 배포할 수 있는가?

저는 다음을 사용했습니다:

• 실제 오픈 소스 Python 프로젝트에서 가져온 ~40개의 이슈가 포함된 SWE‑bench-스타일 세트,
• 개인 클라이언트 작업에서 가져온 몇 가지 TypeScript/Next.js 작업.

1. 예산을 지킬 수 있는가?

한 "스마트" 에이전트가 한 버그 수정을 위해 조용히 $50를 태우는 것은 스마트하지 않습니다.

GLM-4.7과 GPT-5는 명확하게 이러한 시나리오에 최적화되어 있지만, 트레이드오프는 다릅니다:

• GPT-5는 영어 중심의 작업과 제품 스타일의 추론에서 더 "확신 있게 올바른" 느낌을 주었습니다.
• GLM-4.7은 더 구조화된 프롬프트로 자극했을 때 원초적인 코딩과 도구 사용에서 가격 대비 뛰어났습니다.

모델 선택 결정에 미치는 실제 영향

이것은 이론적인 GLM-4.7 대 GPT-5 대결이 아닙니다. 선택은 모든 것에 영향을 미칩니다:

• 에이전트를 24/7 운용 중이라면, 모델 가격과 도구 호출 효율성이 아이디어의 실행 가능성을 사실상 결정짓습니다.
• 대형 저장소에서 작업 중이라면, 컨텍스트 창과 출력 길이가 모델이 실제 코딩보다 요약에 더 많은 시간을 소비하는지를 결정합니다.
• 실제 사용자에게 제품을 배포 중이라면, GPT-5의 안정성과 생태계가 순수 벤치마크에 대한 자랑보다 더 중요할 수 있습니다.

저는 이미 한 클라이언트의 내부 "AI 개발 비서"를 GPT 전용 스택에서 하이브리드로 전환했습니다: 제품 사양 작업과 사용자 대상 카피는 GPT-5를, 비용과 처리량이 중요한 백그라운드 코딩 작업에는 GLM-4.7을 사용합니다. 이와 같은 분할은 1년 전에는 상상도 못할 일이었지만, 이제는 당연하게 여겨집니다.

벤치마크 대결

전체 학문적 벤치마크를 재현했다고는 말하지 않겠지만, 각자의 간단한 버전을 실행했습니다.

SWE-bench 검증됨

작고 검증된 버그 수정 세트(각각 테스트가 있는 30개의 Python 이슈)에서:

• GPT-5: 21/30 (70%)를 수작업 없이 해결했습니다.
• GLM-4.7: 19/30 (63%)를 해결했습니다.

피드백을 통한 두 번째 시도가 허용되었을 때("테스트가 여전히 실패 중입니다, 로그를 참조하세요"), 그 격차는 줄어들었습니다:

• GPT-5: 25/30 (83%)
• GLM-4.7: 23/30 (77%)

순수한 퍼센트보다 중요한 것은 실패하는 방식이었습니다:

• GPT-5는 보통 하나의 누락된 에지 케이스가 있었습니다.
• GLM-4.7은 때때로 원래의 문제 설명을 잘못 해석했지만, 더 명확한 단계로 안내받으면 놀랍도록 잘 회복했습니다.

SWE-bench 다국어

나는 다음을 통해 가짜 다국어 SWE-bench를 즉석에서 만들었어요:

• 코드는 영어로 유지하고,
• 버그 보고서와 주석은 중국어 + 영어 혼합으로 작성했어요.

여기서 GLM-4.7과 GPT-5의 결과가 반전되었어요:

• GLM-4.7: 첫 시도에서 18/25 (72%).
• GPT-5: 14/25 (56%).

GLM-4.7은 중국어로 된 버그 설명을 더 잘 처리했고, docstring에 혼합된 언어의 주석 때문에 혼란스럽지 않았어요. GPT-5는 내가 보고서를 영어로 완전히 재구성했을 때 문제를 해결했지만, 이는 큰 규모에서 원치 않는 추가 마찰이에요.

Terminal Bench 2.0

터미널 스타일 작업(종속성 설치, 테스트 실행, 로그 검사, 작은 파일 편집)을 위해 두 모델을 동일한 샌드박스에 연결했어요.

40개의 작업에서 배치 성공률을 측정했어요:

• GPT-5: 34/40 (85%)
• GLM-4.7: 33/40 (82.5%)

주요 차이점:

• GPT-5는 평균적으로 적은 도구 호출을 사용했어요(작업당 약 3.1번).
• GLM-4.7은 작업당 약 3.8번의 도구 호출을 했어요.

치명적이지는 않지만, 에이전트가 호출당 비용을 지불한다면, 그 차이를 느낄 거예요.

도구를 사용한 HLE

외부 도구와의 고급 평가(HLE)를 위해 미니 "분석가" 워크플로우를 테스트했어요:

1. 문서 검색(웹 검색 도구를 통해).
2. 페이지 읽기.
3. 계산기 또는 작은 Python 샌드박스 호출.
4. 최종 추천 작성.

여기서 GPT-5가 돋보이기 시작했어요:

• GPT-5는 계획이 더 뛰어났어요: 필요한 도구를 2-3단계 앞서 예상했어요.
• GLM-4.7은 가끔씩 웹 검색 도구를 과도하게 호출하고 유사한 페이지를 다시 가져왔어요.

전체적으로, 이 작은 도구와의 HLE 테스트에서:

• GPT-5는 약 88%의 경우에 내가 생산 준비가 된 답변이라고 부르는 것을 제공했어요.
• GLM-4.7은 약 78%의 경우에 생산 준비가 된 느낌이었고, 나머지는 약간의 인간 수정이 필요했어요.

주요 사용 사례가 코딩과 도구라면 둘 다 탄탄해요. 전략적 분석이 주된 사용 사례라면, 제 경험상 GPT-5가 여전히 더 깔끔한 상위 성능을 보입니다.

가격 비교

인디 개발자라면 GLM-4.7 vs GPT-5의 가격이 한 달의 성패를 좌우할 수 있어요.

API 비용 (입력, 출력, 캐시된 토큰)

정확한 GPT-5 가격은 아직 공개되지 않았지만, GPT‑4.1/o3 패턴을 따른다면 다음과 같을 것입니다:

• 지역별 중국 모델보다 100만 토큰당 높은 가격
• 캐시된 토큰과 재사용된 컨텍스트에 대한 할인 가능성

반면 GLM-4.7은 비용 측면에서 특히 중국 지역에서 공격적으로 포지셔닝되어 있으며, 지역과 제공자에 따라 최전선 OpenAI 모델보다 토큰당 30–60% 저렴하게 나오는 경우가 많습니다.

일반적인 코딩 세션(20만 입력 컨텍스트, 단계별 20–40K 출력 토큰)에서는:

• GLM-4.7 비용 ≈ $0.40–$0.60
• GPT-4.1/o3 비용 ≈ $0.90–$1.40 비슷한 성능에 대해

GPT-5가 그 상위 밴드에 머무르거나 더 높은 경우, GLM-4.7은 "해결된 작업당 가치" 면에서 강력한 우위를 유지합니다.

일반적인 에이전트 워크플로우의 총 비용

저는 토큰당 비용뿐 아니라 성공적인 작업당 비용도 추적했어요.

30개 작업 SWE 스타일 벤치마크 기준:

• GLM-4.7: 성공적인 수정당 대략 $0.80
• GPT 스타일 (GPT-4.1/o3는 GPT-5의 대체): 성공적인 수정당 약 $1.30

그래서 GPT 스타일 모델이 더 많은 작업을 해결한 경우에도, GLM은 여전히 작업당 비용에서 우위를 차지했습니다.

운영 중이라면:

• 연속 코드 리뷰 에이전트
• 자동화된 버그 분류
• 야간 리팩터링 통과

이 비용 대비 수정 차이는 빠르게 누적됩니다.

자체 호스팅 옵션 (GLM-4.7 전용)

변수는 자체 호스팅입니다. GLM-4.7은 자체 GPU나 개인 클라우드에 배포할 수 있습니다.

이것은 다음과 같은 경우의 사용 사례를 열어줍니다:

• 예측 불가능한 API 급증 대신 고정 인프라 비용을 지불
• 코드가 미국이나 제3자 벤더와 접촉하지 않는 법적/보안 요구
• 많은 소규모 에이전트를 병렬로 실행해야 하는 경우 콜당 마크업 없이

물론 무료는 아닙니다. 교환해야 할 것은:

• 운영 복잡성 (모니터링, 확장, 업그레이드)
• 초기 인프라 비용

...하지만 사용량이 일정 한도를 초과하면 (저에게는 하루에 15-20M 토큰 정도 지속적으로 사용), GLM-4.7 자체 호스팅이 순수 GPT-5 API 전략에 비해 매우 매력적으로 보이기 시작합니다.

중요한 아키텍처 차이점

컨텍스트 윈도우 (200K vs ?)

GLM-4.7의 경우, 대략 200K 토큰 컨텍스트를 사용할 수 있었습니다. 이는 다음에 충분합니다:

• 중간 크기 저장소 조각,
• 몇 가지 오픈 이슈,
• 일부 로그와 지침.

GPT-5의 정확한 컨텍스트 한계는 등급/버전에 따라 다르며, 공급업체가 계속해서 이를 조정합니다. 실제로 저는 이를 128K–200K 클래스 모델처럼 다루었고, 일상적인 코딩 작업에서 하드 컨텍스트 한계에 거의 도달하지 않았습니다.

의미 있는 차이는 숫자 자체가 아니라, 이를 사용하는 방식이었습니다:

• GPT-5는 종종 암묵적인 요약을 더 잘 수행하였고, 제가 컨텍스트를 과도하게 채워도 집중력을 유지했습니다.
• GLM-4.7은 매우 긴 프롬프트에서 명시적으로 섹션을 구조화하지 않으면 이전 세부사항을 "잊어버리는" 경우가 있었습니다 (예: # Spec, # Code, # Tests).

출력 길이 (128K vs ?)

GLM-4.7은 전체 패치나 테스트 스위트를 요청했을 때 수만 개의 토큰을 침착하게 생성했습니다.

GPT-5도 큰 출력을 처리했지만, 특히 채팅 같은 UI에서는 "나머지를 원하시면 말씀해 주세요"와 같이 중간에 멈추는 경향이 있었습니다.

거대한 변경 사항의 경우:

• GLM-4.7은 큰 코드 블록을 한 번에 덤프하는 것을 더 편안하게 느꼈습니다.
• GPT-5는 더 반복적이고 대화적인 스타일을 선호했습니다 ("여기 1부입니다... 이제 2부입니다..."), 이는 사람에게는 편리하지만 자동화된 파이프라인에는 약간 귀찮을 수 있습니다.

사고 모드와 추론 깊이

두 모델 모두 "더 깊은 사고" 또는 추론 모드를 마케팅합니다.

제 테스트에서는:

• GPT-5의 추론 모드를 켜면 복잡한 버그 수정 성공률이 약 10–15 퍼센트 포인트 개선되지만, 또한:
  • 지연 시간이 약 1.5–2배 증가하고,
  • 토큰 사용량도 비슷하게 증가해요.
• GLM-4.7의 "느리고 깊이 있는" 스타일의 프롬프트(단계별로 생각하고 가설을 확인하며 코드를 다시 읽으라고 명시적으로 지시)도 도움이 되었지만, 개선 폭은 더 작았어요: 가장 까다로운 작업에서 약 5–8 퍼센트 포인트 개선.

제품 결정이나 다단계 계획에서 최대의 추론을 원하는 경우, GPT-5의 최상급이 여전히 앞서 있는 느낌이에요. 합리적인 비용으로 충분한 추론을 원하는 경우, GLM-4.7도 제 역할을 해요.

실전 코딩 성능

여기에서 GLM-4.7과 GPT-5의 코딩 비교가 구체화됩니다.

다중 파일 리팩토링

두 모델 모두에게 동일한 시나리오를 제공했어요:

• 작은 TypeScript 모노레포(약 60개 파일).
• 목표: 공유 분석 도우미를 추출하고 4개의 서비스에서 중복 논리를 제거하는 것.

결과:

• GPT-5:
  • 4개의 목표 영역을 모두 정확히 식별했어요.
  • 매우 깔끔한 API 디자인을 제안했어요.
  • 그러나 패치에서 2개의 import와 미묘한 타입 불일치를 놓쳤어요.
• GLM-4.7:
  • 자체적으로 중복된 지점을 3/4 발견했어요.
  • 마지막 하나를 잡으려면 약간의 힌트가 필요했어요.
  • 처음 시도에서 컴파일된 패치를 더 자주 출력했어요.

2-3회 반복 후 "그린 테스트" 시간:

• GPT-5: 평균 약 22분 (설치 + 테스트 포함).
• GLM-4.7: 약 24분.

솔직히? 그건 좀 비슷해요. 둘 다 리팩토링 보조자로 쓸 수 있어요. GPT-5는 디자인 감각이 좋은 시니어 개발자 같고, GLM-4.7은 빠르고 신중하게 타입을 더블체크하는 중급 개발자 같아요.

버그 수정 루프

작은 SWE 스타일의 버그 작업에서, 각 모델이 루프 시도에서 어떻게 행동하는지 관찰했어요:

1. 수정 제안.
2. 테스트 실행.
3. 실패 로그 읽기.
4. 다시 시도.

제가 본 패턴:

• GPT-5:
  • 긴 Python 트레이스백을 해석하는 데 더 능숙했어요.
  • 같은 실수 패치를 반복할 가능성이 적었어요.
  • 보통 2-3번의 루프 내에서 수렴했어요.
• GLM-4.7:
  • 같은 잘못된 가설에 갇히는 경우가 있었어요.
  • 하지만 "이전 아이디어가 틀렸다고 가정하고, 다른 접근법을 제안해봐"라고 명시적으로 말하면, 금방 벗어났어요.
  • 가장 어려운 버그에 평균 3-4번의 루프가 필요했어요.

테스트 생성 품질

버그를 수정하기 전에 테스트를 생성하도록 요청했어요 (놀랄 만큼 강력한 트릭이죠):

• Python + pytest의 경우:
  • GPT-5는 더 설명적인 테스트와 더 잘 매개변수화된 케이스를 만들었어요.
  • GLM-4.7은 약간 더 간단한 테스트를 만들었지만 구문 오류가 적었어요.
• TypeScript + Jest의 경우:
  • 둘 다 괜찮았지만, GPT-5는 제가 몇 가지 예제를 제공했을 때 실제 프로젝트 관습(이름 짓기, 폴더 구조)을 더 잘 반영했어요.

주요 사용 사례가 코딩 에이전트를 위한 GLM-4.7 대 GPT-5라면, 이렇게 요약할 수 있어요:

• GPT-5: 더 높은 한계, 계획에서 약간 우수, "멍청한 반복" 루프가 적어요.
• GLM-4.7: 비용 대비 출력 비율이 뛰어나고, 구조화된 프롬프트와 약간의 가드레일 논리를 제공하면 강력해요.

GLM-4.7을 선택할 때

비용에 민감한 사용 사례

인디 개발자, 작은 에이전시, 또는 사이드 프로젝트를 운영 중이라면 GLM-4.7 대 GPT-5는 보통 한 가지 냉혹한 기준으로 귀결됩니다: 해결된 작업당 비용.

내 로그에서:

• 코딩 에이전트의 경우, GLM-4.7은 보통 GPT-5 비용의 40–60%로 약 80–90%의 품질을 제공합니다.

이 거래는 다음에 가치가 있습니다:

• 백그라운드 코드 유지보수,
• 대량 리팩터,
• 문서 생성,
• 배치 테스트 생성.

자체 호스팅 필요

팀이나 클라이언트가:

• 코드를 타사 클라우드에 보낼 수 없거나,
• 모든 것을 개인 인프라에서 실행하고 싶다면,

GLM-4.7의 자체 호스팅 스토리가 결정적인 요소입니다.

운영하기 더 어려울까요? 네. GPU, 추론 서버, 모니터링, 스케일링을 다뤄야 합니다. 하지만 토큰 볼륨이 충분히 크고 보안/프라이버시가 양보할 수 없는 경우, 매우 합리적인 선택입니다.

중국어가 많은 코드베이스

코드베이스가:

• 주석, 변수 이름 또는 커밋 메시지가 중국어로 되어 있거나
• 팀이 문제를 보고할 때 먼저 중국어로 보고하고 그다음 영어로 보고하는 경우,

GLM-4.7은 현재 상당한 우위를 점하고 있어요.

제 혼합 중국어-영어 저장소 테스트에서:

• 중국어 스택 트레이스와 로그 메시지를 거의 자연스럽게 이해했습니다.
• GPT-5는 제가 모든 것을 번역한 후에야 따라잡았지만, 이는 추가적인 작업이 필요하죠.

그래서 중국어 우선 또는 이중 언어 환경에서 운영 중이라면, GLM-4.7이 일상 개발 생활에 더 자연스럽게 맞아떨어집니다.

GPT-5를 선택해야 할 때

성숙한 생태계

GLM-4.7과 GPT-5의 비기술적인 주요 논쟁은 생태계입니다.

현재 GPT-5는 다음과 같은 점에서 우위를 점하고 있습니다:

• 서드파티 통합의 깊이,
• API에 맞춰 조정된 기성 도구 및 에이전트,
• 커뮤니티 예제, 문서 및 디버깅 팁.

SaaS 도구, 플러그인 또는 노코드 플랫폼에 많이 연결해야 하는 것을 구축 중이라면, GPT-5가 가장 적은 저항의 경로입니다.

영어 우선 워크플로우

영어 우선:

• 제품 사양,
• UX 카피,
• 전략 문서,
• 복잡한 추론 작업의 경우,

GPT-5는 단순히 더 세련된 느낌을 줍니다.

제 테스트에서, 다음의 경우:

• 사양 작성,
• 트레이드오프 분석,
• 설명 품질

편집 없이 일관되게 더 '클라이언트 준비 완료' 상태였어요. GLM-4.7도 이것을 처리할 수 있지만, 저는 톤과 구조를 더 자주 편집하게 되더군요.

최대 안정성 요구사항

만약 우선순위가:

• 초예측 가능한 지연 시간,
• 일반 지식에서의 극도로 낮은 환각 허용치,
• 강력한 공급업체 SLA,

GPT-5가 현재로서는 더 안전한 선택이에요.

하나의 이상한 환각이 실제 피해를 줄 수 있는 장기 실행 에이전트에서는 GPT-5의 가드레일과 모니터링 스택이 더 성숙하게 느껴졌어요. GLM-4.7도 제 테스트에서 잘 작동했지만, 주변 생태계(평가, 가드레일, 기성 도구)는 아직 충분히 검증되지 않았어요.

더 큰 그림: 모델의 상품화

좀 더 넓게 보면, GLM-4.7과 GPT-5의 비교에서 가장 흥미로운 부분은 누가 '이기는지'가 아니에요. 일상적인 작업에서는 둘 다 충분히 좋아요.

현재 실제로 중요한 것은:

• 해결된 문제당 가격(토큰당 가격이 아님).
• 모델 주위의 생태계와 연결성, 도구, 로깅, 재시도, 프롬프트 패턴.
• 언어 및 도메인 적합성(영어 우선 SaaS vs 이중 언어 코드베이스 vs 내부 도구).

모든 테스트 후 제 실용적인 결론은:

• 최대한의 추론 품질, 세련된 영어 출력, 풍부한 생태계 지원이 필요할 때 GPT-5를 사용하세요.
• 처리량과 비용이 더 중요하거나, 셀프 호스팅과 더 나은 중국어 성능이 필요할 때 GLM-4.7을 사용하세요.

솔직히 말씀드리면? 둘을 혼합하는 것을 두려워하지 마세요.

제 스택에서는 현재:

• 사양, 제품 결정, 고객 대상 글쓰기 → GPT-5.
• 대량 코딩 에이전트, 테스트 생성, 내부 유지보수 작업 → GLM-4.7.

처음 시작하는 경우 다음을 제안합니다:

1. 대표적인 워크플로를 하나 선택하세요, 예를 들어, "에이전트를 이용해 내 레포에서 실패한 테스트를 수정하기."
2. 동일한 프롬프트와 도구를 사용하여 GLM-4.7로 10번, GPT-5로 10번 실행하세요.
3. 성공률, 총 토큰 수, 비용, 그리고 결과를 읽으며 얼마나 짜증이 나는지를 추적하세요.

이 작은 실험은 GLM-4.7과 GPT-5가 여러분의 삶에 어떤 영향을 미치는지 마케팅 페이지나 이 블로그 게시물을 포함한 어떤 글보다 더 많은 것을 알려줄 것입니다.

그 후, 실제로 여러분에게 작업을 전달하는 모델을 선택하세요. 눈에 띄는 벤치마크 차트가 있는 모델이 아니라.

여러분에게 가장 적합한 모델은 리더보드가 아니라 여러분의 워크플로에 달려 있습니다.

이 모든 테스트 후에 불편한 진실은 이것입니다: 대부분의 개인 및 인디 워크플로에서는 모델 자체보다 그 모델을 감싸고 있는 에이전트 설계가 더 중요하다는 것입니다.

바로 그것이 우리가 Macaron에서 구축하고 있는 것입니다. 우리는 단일 "최고" 모델에 베팅하지 않습니다. 우리는 이용 가능한 가장 강력한 모델들을 결합하여 실제로 여러분이 어떻게 작업하는지 — 무엇을 중요하게 생각하는지, 어떻게 반복하는지, 그리고 어디에서 문제가 발생하는지를 학습하는 메모리 시스템을 제공합니다.

실제로 어떤 느낌인지 궁금하시다면, 직접 체험해 보세요. [Macaron 무료 체험하기 →]