지난 몇 주 동안 저는 GLM-4.7과 GPT-5가 실제 프로젝트, 혼란스러운 저장소, 불완전한 명세서 등을 처리할 때 실제로 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 의도적으로 제 작업 흐름을 깨뜨려 보았습니다.

이론적으로 둘 다 "차세대", "에이전틱", "코딩에 강하다" 등 일반적인 유행어로 불립니다. 하지만 버그 수정, 멀티 파일 리팩토링, 도구 사용 에이전트에 대한 병행 테스트를 실행했을 때 GLM-4.7과 GPT-5의 차이는 마케팅에서 말하는 것보다 훨씬 덜 이론적이었습니다.

본격적으로 들어가기 전에 빠른 고지사항: GPT-5의 세부사항은 여전히 진화 중이며, 공급업체의 벤치마크는 예상대로 과장되어 있습니다. 여기서 공유하는 것은 2025년 12월에 제가 직접 실행한 테스트를 기반으로 한 것입니다: 동일한 프롬프트, 저장소, 도구를 사용하여 두 모델 모두에서 실시한 소규모지만 재현 가능한 실험입니다. 이를 복음으로 여기지 말고 현장 노트로 취급하세요.

이제 GLM-4.7과 GPT-5가 실제로 어디에서 다른지, 특히 코딩, 에이전트, 비용 민감한 작업 흐름에서 어떻게 다른지 살펴봅시다.

이 비교가 중요한 이유

두 모델 모두 에이전틱 및 코딩 능력을 강조합니다

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

이 테스트에서 이것은 세 가지 구체적인 질문으로 번역되었습니다:

1. 도구를 안정적으로 실행할 수 있는가?

저는 두 에이전트를 다음과 같은 접근 권한을 가진 작은 에이전트 프레임워크에 연결했습니다:

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

1. 실제로 작동하는 코드 변경을 배포할 수 있는가?

저는 다음을 사용했습니다:

• 실제 오픈 소스 Python 프로젝트에서 약 40개의 문제를 추려낸 SWE‑bench 스타일 세트,
• 제 클라이언트 작업에서 나온 몇 가지 TypeScript/Next.js 작업.

1. 예산을 초과하지 않는가?

왜냐하면 한 버그 수정에 조용히 $50를 태우는 "스마트" 에이전트는 스마트하지 않기 때문입니다.

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

• GPT-5는 영어 중심의 작업과 제품 스타일의 추론에서 더 "자신감 있게 정확한" 느낌이었습니다.
• GLM-4.7은 보다 구조화된 프롬프트로 유도했을 때, 특히 원시 코딩과 도구 사용에서 가격 대비 뛰어났습니다.

모델 선택 결정에 미치는 실제 영향

이것은 이론적인 GLM-4.7 대 GPT-5의 대결이 아니에요. 선택은 모든 것에 스며들어요:

• 에이전트를 24/7로 운영한다면, 모델 가격과 도구 호출 효율성이 아이디어가 실행 가능한지를 결정해요.
• 대규모 저장소에서 작업하고 있다면, 컨텍스트 창과 출력 길이가 모델이 실제로 코딩하는 것보다 요약하는 데 더 많은 시간을 쓰는지를 결정해요.
• 실제 사용자에게 제품을 배송하고 있다면, 원시 벤치마크 자랑보다 GPT-5 주위의 안정성과 생태계가 더 중요할 수 있어요.

저는 이미 한 고객의 내부 "AI 개발 어시스턴트"를 GPT 전용 스택에서 하이브리드로 전환했어요: 제품 사양 작업과 사용자 중심의 카피에는 GPT-5를, 비용과 처리량이 중요한 백그라운드 코딩 작업에는 GLM-4.7을 사용해요. 그 분할은 1년 전만 해도 상상할 수 없었던 일이었지만, 지금은 합리적이에요.

벤치마크 대결

전체 학문적 벤치마크를 복제했다고는 말하지 않겠지만, 각각의 간소화된 버전을 실행했어요.

SWE-벤치 검증

작은 검증된 버그 수정 세트(테스트가 있는 30개의 Python 문제)에서:

• GPT-5: 수동 개입 없이 21/30(70%) 해결.
• GLM-4.7: 19/30(63%) 해결.

피드백과 함께 두 번째 시도를 허용했을 때("테스트가 여전히 실패 중, 여기에 로그가 있어요"), 격차가 좁아졌어요:

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

원시 퍼센티지보다 더 중요했던 것은 그들이 실패한 방식이었어요:

• GPT-5의 실패는 보통 하나의 누락된 엣지 케이스였습니다.
• GLM-4.7은 가끔 원래 문제 설명을 잘못 해석했지만, 더 명확한 단계로 안내했을 때 놀랍도록 잘 회복했습니다.

SWE-bench 다국어

저는 다음과 같은 방법으로 가짜 다국어 SWE-bench를 만들었습니다:

• 코드는 영어로 유지,
• 버그 보고서와 주석은 중국어 + 영어 혼합으로 작성.

여기서 GLM-4.7과 GPT-5는 반대였습니다:

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

GLM-4.7은 중국어 버그 설명을 눈에 띄게 잘 처리했고, 문서 주석의 혼합 언어에도 혼란스러워하지 않았습니다. GPT-5는 보통 보고서를 영어로 완전히 고쳐 썼을 때 문제를 해결했지만, 대규모로 진행할 때는 추가적인 마찰을 원치 않을 것입니다.

터미널 벤치 2.0

터미널 스타일의 작업(종속성 설치, 테스트 실행, 로그 검사, 파일 편집)에서는 두 모델을 동일한 샌드박스에 연결했습니다.

40개의 작업에서 일괄 성공률을 측정했습니다:

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

주요 차이점:

• GPT-5는 평균적으로 도구 호출을 덜 사용했습니다(작업당 약 3.1회).
• GLM-4.7은 작업당 약 3.8회 도구 호출을 사용했습니다.

치명적이지는 않지만, 에이전트가 호출당 비용을 지불한다면, 그 차이를 느끼게 될 것입니다.

도구를 사용한 HLE

외부 도구를 사용한 고급 평가(HLE)에서는 작은 "분석가" 워크플로우를 테스트했습니다:

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

여기서 GPT-5가 두각을 나타내기 시작했습니다:

• GPT-5는 계획 능력이 뛰어나서 2-3단계 앞서 필요한 도구를 예측했어요.
• GLM-4.7은 가끔 웹 검색 도구를 과도하게 호출하고 비슷한 페이지를 다시 가져왔어요.

전체적으로 이 작은 HLE-with-tools 테스트에서:

• GPT-5는 제가 "생산 준비 완료"라고 부를 수 있는 답변을 약 88%의 확률로 제공했어요.
• GLM-4.7은 약 78%의 확률로 "생산 준비 완료" 느낌을 줬고, 나머지는 약간의 인간 정리가 필요했어요.

주요 사용 사례가 코딩 + 도구라면 둘 다 괜찮아요. 하지만 도구를 활용한 전략적 분석이 주된 경우라면, 제 경험상 GPT-5가 여전히 더 깔끔한 상단을 보여줘요.

가격 비교

인디 빌더에게는 GLM-4.7 vs GPT-5의 가격이 조용히 한 달을 좌우할 수 있어요.

API 비용 (입력, 출력, 캐시된 토큰)

GPT-5의 정확한 가격은 아직 공개되지 않았지만, GPT‑4.1/o3 패턴을 따르면:

• 중국 지역 모델보다 1백만 토큰당 가격이 더 높을 수 있어요.
• 캐시된 토큰과 재사용된 컨텍스트에 대한 할인 가능성

GLM-4.7은 비용 면에서 공격적으로 위치하고 있으며, 특히 중국 지역에서 최대 30-60% 저렴하게 제공되며, 지역과 제공자에 따라 달라질 수 있어요.

일반적인 코딩 세션(200K 입력 컨텍스트, 20-40K 출력 토큰 단계)에서는:

• GLM-4.7은 약 $0.40–$0.60
• GPT-4.1/o3은 유사한 성능에 대해 약 $0.90–$1.40의 비용이 들었어요.

만약 GPT-5가 그 상단 또는 더 높은 가격대에 머문다면, GLM-4.7은 "해결된 작업당 가치"에서 강력한 우위를 유지해요.

일반적인 에이전트 워크플로우의 총 비용

나는 성공적인 작업당 비용도 추적했어요, 토큰당 비용만이 아니라.

30개의 SWE 스타일 벤치마크 작업에 대해:

• GLM-4.7: 대략 성공적인 수정당 $0.80
• GPT 스타일 (GPT-4.1/o3- GPT-5 대체): 대략 성공적인 수정당 $1.30

그래도 GPT 스타일 모델이 더 많은 작업을 해결해도, GLM이 여전히 작업 PR당 비용에서 승리했어요.

만약 당신이 실행 중이라면:

• 지속적인 코드 리뷰 에이전트
• 자동화된 버그 분류
• 야간 리팩토링 패스

이러한 수정당 비용 차이는 매우 빠르게 누적됩니다.

자체 호스팅 옵션 (GLM-4.7 전용)

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

이는 다음과 같은 사용 사례를 열어줍니다:

• 예측할 수 없는 API 급등 대신 고정 인프라 비용을 지불
• 법적/보안 요구 사항으로 인해 코드가 미국이나 제3자 벤더에 절대 닿지 않음
• 많은 작은 에이전트를 병렬로 실행하고 싶지만 호출 당 추가 비용 없음

물론 무료는 아닙니다. 당신은 다음을 거래하고 있습니다:

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

…하지만 사용량이 특정 선을 넘으면 (나의 경우 하루 약 15–20M 토큰 지속), 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, 항상 ~200K 토큰 컨텍스트를 사용할 수 있었어요. 이는 다음을 위한 충분한 양입니다:

• 중간 크기 저장소 조각,
• 플러스 몇 개의 열린 이슈,
• 플러스 몇 개의 로그와 지침.

GPT-5의 정확한 컨텍스트 제한은 티어/버전에 따라 다르며, 공급자는 이를 계속 조정합니다. 실제로 저는 이를 128K–200K 클래스 모델처럼 다루었고, 일상적인 코딩 작업에서 강한 컨텍스트 제한에 거의 부딪히지 않았습니다.

의미 있는 차이는 숫자 자체가 아니라 그들이 그것을 어떻게 사용했는지에 있었습니다:

• GPT-5는 종종 암시적인 요약을 더 잘 수행하며, 제가 컨텍스트를 과도하게 채웠을 때에도 집중 상태를 유지했습니다.
• GLM-4.7은 매우 긴 프롬프트에서 이전 세부 사항을 "잊어버리기도" 했으나, 제가 명시적으로 섹션을 구조화했을 때(# 스펙, # 코드, # 테스트 등)에는 그렇지 않았습니다.

출력 길이 (128K 대 ?)

GLM-4.7은 제가 전체 패치나 테스트 스위트를 요청했을 때, 수만 개의 토큰을 문제 없이 생성했습니다.

GPT-5도 큰 출력을 처리했지만, 특히 채팅 같은 UI에서 "나머지를 원하시면 말씀하세요"라고 조기에 멈출 가능성이 더 컸습니다.

거대한 차이를 위해:

• GLM-4.7은 한 번에 큰 코드 덩어리를 덤프하는 것이 더 편안했습니다.
• GPT-5는 보다 반복적이고 대화적인 스타일을 선호했으며 ("여기 1부입니다… 이제 2부입니다…"), 이는 인간에게는 더 좋지만 자동화된 파이프라인에는 약간 불편할 수 있습니다.

사고 모드와 추론 깊이

두 모델 모두 "더 깊은 사고" 또는 추론 모드를 마케팅합니다.

제 테스트에서:

• GPT-5의 추론 모드를 켜면 (가능한 경우) 복잡한 버그 수정 성공률이 약 10~15 퍼센트 포인트 증가했지만, 또한:
  • 지연 시간이 약 1.5~2배 증가했고,
  • 토큰 사용량도 비슷하게 증가했습니다.
• GLM-4.7의 "느리고 깊은" 스타일 프롬프트(단계별로 생각하고 가설을 검토하며 코드를 다시 읽도록 명시적으로 지시)가 도움이 되기도 했지만, 개선 폭은 더 작았습니다: 가장 까다로운 작업에서 약 5~8 퍼센트 포인트 향상.

제품 결정이나 다단계 계획을 위한 최대 추론을 원한다면, GPT-5의 최상위 모델이 여전히 앞서 있는 것처럼 느껴집니다. 합리적인 비용으로 충분한 추론을 원한다면, GLM-4.7도 제 몫을 합니다.

실제 코딩 성능

여기서 GLM-4.7과 GPT-5의 코딩 비교가 구체화됩니다.

다중 파일 리팩토링

두 모델에 동일한 시나리오를 제공했습니다:

• 작은 TypeScript 모노레포 (약 60개 파일).
• 목표: 공통 분석 도우미를 추출하고 4개의 서비스에서 중복 로직을 제거.

결과:

• GPT-5:
  • 4개의 타겟 영역을 모두 정확히 식별.
  • 매우 깔끔한 API 디자인 제안.
  • 하지만 패치에서 2개의 임포트와 하나의 미묘한 타입 불일치를 놓쳤습니다.
• GLM-4.7:
  • 스스로 4곳 중 3곳의 중복을 발견.
  • 마지막 하나를 찾기 위해 약간의 도움 필요.
  • 첫 시도에서 더 자주 컴파일되는 패치 출력.

"녹색 테스트"까지의 시간은 2~3번의 상호작용 후:

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

솔직히? 비슷해요. 둘 다 리팩토링 보조로 사용할 수 있어요. GPT-5는 디자인 감각이 좋은 시니어 개발자 같고, GLM-4.7은 타입을 두 번 체크하는 빠르고 신중한 중급 개발자 같아요.

버그 수정 루프

작은 SW 엔지니어 스타일의 버그 작업에서, 각각의 모델이 반복적인 시도에서 어떻게 행동하는지 지켜봤어요:

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

제가 본 패턴:

• GPT-5:
  • 긴 Python 트레이스백을 해석하는 데 능숙해요.
  • 같은 실수를 반복할 가능성이 적어요.
  • 보통 2–3번의 루프 안에 수렴해요.
• GLM-4.7:
  • 종종 같은 잘못된 가설에 갇혀버려요.
  • 하지만 제가 "이전 아이디어가 틀렸다고 가정하고 다른 접근을 제안해보세요"라고 명시하면 바로 벗어나요.
  • 가장 어려운 버그에 평균적으로 3–4번의 루프가 필요해요.

테스트 생성 품질

또한 버그를 수정하기 전에 테스트를 생성하도록 요청했어요 (놀라울 정도로 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 몇 가지 예시만 주었을 때 실제 프로젝트 규칙(이름, 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 잠재력, 계획을 더 잘 세우고, "멍청한 반복" 루프가 적어요.
• GLM-4.7: 뛰어난 비용 대비 효율, 구조화된 프롬프트와 약간의 가드레일 로직을 주면 강력해요.

GLM-4.7을 선택할 때

비용 민감한 사용 사례

인디 개발자, 소규모 에이전시, 또는 사이드 프로젝트를 운영 중이라면, GLM-4.7 대 GPT-5는 일반적으로 하나의 잔인한 지표로 귀결됩니다: 해결된 작업당 비용.

제 로그에서:

• 코딩 에이전트의 경우, GLM-4.7은 대략 GPT-5 비용의 40–60%에 80–90% 품질을 제공했어요.

이 거래는 다음에 가치가 있어요:

• 백그라운드 코드 유지보수,
• 대량 리팩터링,
• 문서 생성,
• 대량 테스트 생성.

자체 호스팅 필요성

팀이나 고객이:

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

그렇다면 GLM-4.7의 자체 호스팅 이야기가 결정적인 요소입니다.

운영하기 더 어려운가요? 네. GPU, 추론 서버, 모니터링, 확장성을 다루어야 하니까요. 하지만 토큰 볼륨이 충분히 크고 보안/프라이버시가 타협할 수 없는 요소라면, 매우 합리적인 선택입니다.

중국어 위주의 코드베이스

만약 당신의 코드베이스가:

• 주석, 변수명, 커밋 메시지가 중국어로 되어 있거나,
• 팀이 문제를 중국어로 먼저 보고하고, 영어로 두 번째로 보고한다면,

GLM-4.7은 현재 실제로 강점이 있습니다.

중국어‑영어 혼합 리포 테스트에서:

• 중국어 스택 추적 및 로그 메시지를 거의 원어민처럼 이해했습니다.
• GPT-5는 모든 것을 번역한 후에 따라잡았지만, 이는 추가적인 워크플로우 작업입니다.

그래서 중국어 우선 또는 이중 언어 환경에서 운영 중이라면, GLM-4.7은 일상적인 개발 생활에 보다 자연스럽게 맞아떨어집니다.

언제 GPT-5를 선택할까요?

성숙한 에코시스템

GLM-4.7과 GPT-5의 비기술적 논쟁에서 주요한 요소는 에코시스템입니다.

GPT-5는 현재 다음에서 우위를 점하고 있습니다:

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

많은 SaaS 도구, 플러그인 또는 노코드 플랫폼에 연결해야 하는 무언가를 구축하고 있다면, GPT-5가 가장 저항이 적은 경로입니다.

영어 우선 워크플로우

영어 우선:

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

GPT-5는 단순히 더 정교하게 느껴집니다.

테스트에서, 그것의:

• 명세 작성,
• 상충관계 분석,
• 그리고 설명의 질

이 편집 없이도 일관되게 더 "클라이언트 준비 완료" 상태였습니다. GLM-4.7도 이를 충분히 처리할 수 있지만, 저는 톤과 구조를 더 자주 편집하게 되었습니다.

최대 안정성 요구사항

우선순위가:

• 초고속 예측 가능 지연,
• 일반 지식에 대한 매우 낮은 환각 허용,
• 강력한 공급업체 SLA,

라면, 현재로서는 GPT-5가 더 안전한 선택입니다.

오래 실행되는 에이전트에서 단 하나의 이상한 환각이 실제 피해를 초래할 수 있는 경우(예: 인프라 잘못 구성), GPT-5의 가드레일과 모니터링 스택이 더 성숙해 보였습니다. GLM-4.7도 제 테스트에서 잘 작동했지만, 주위 생태계(평가, 가드레일, 패키지 도구)가 아직 완전히 검증되지 않았습니다.

더 큰 그림: 모델의 상품화

확대해서 보면, GLM-4.7과 GPT-5의 가장 흥미로운 부분은 누가 "승리"하느냐가 아닙니다. 일상적인 작업에서는 둘 다 충분히 좋다는 것입니다.

지금 중요한 것은:

• 문제 해결당 비용(토큰당 비용 아님).
• 모델 주위의 생태계 및 접착제, 도구, 로깅, 재시도, 프롬프트 패턴.
• 언어 및 도메인 적합성(영어 우선 SaaS, 이중 언어 코드베이스, 내부 도구 등).

모든 테스트 후의 실용적인 결론:

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

솔직히 말해서, 섞는 것을 두려워하지 마세요.

현재 제 스택에서는:

• 스펙, 제품 결정, 클라이언트 대상 글 작성 → GPT-5.
• 대량 코딩 에이전트, 테스트 생성, 내부 유지 보수 작업 → GLM-4.7.

시작하는 단계라면 이렇게 해보세요:

1. "내 저장소에서 실패한 테스트를 에이전트로 수정하기" 같은 대표적인 워크플로우 하나를 선택하세요.
2. 동일한 프롬프트와 도구를 사용하여 GLM-4.7로 10번, GPT-5로 10번 실행하세요.
3. 추적하세요: 성공률, 총 토큰, 비용, 그리고 출력물을 읽으며 느끼는 짜증 정도.

이 작은 실험이 GLM-4.7과 GPT-5가 당신의 삶에 어떻게 영향을 미치는지를 마케팅 페이지나 이 블로그 포스트보다 더 잘 알려줄 것입니다.

그 후에는 실제로 작업을 수행하는 모델을 선택하세요, 화려한 벤치마크 차트를 가진 모델이 아니라.

당신에게 가장 적합한 모델은 워크플로우에 따라 다릅니다, 리더보드가 아닙니다.

이 모든 테스트 후, 불편한 진실은 다음과 같습니다: 대부분의 개인 및 인디 워크플로우에서는 모델 자체보다 그 주위에 감싸진 에이전트 디자인이 더 중요합니다.

바로 그것이 저희 Macaron에서 구축하고 있는 것입니다. 우리는 단일 "최고" 모델에 베팅하지 않습니다. 우리는 사용 가능한 가장 강력한 모델들을 결합하여 실제로 당신의 작업 방식을 학습하는 메모리 시스템을 만듭니다 — 당신이 중요하게 생각하는 것, 반복하는 방식, 그리고 보통 어디서 문제가 발생하는지를.

실제로 어떻게 느껴지는지 궁금하다면 직접 시도해 보세요. [Macaron 무료 체험하기 →]