GLM-4.7 무료 사용법: 완벽 가이드

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GLM-4.7 무료 사용법: 완벽 가이드

GLM-4.7은 Zhipu AI(Z.ai)에서 공개한 최신 오픈소스 대형 언어 모델로, AI 커뮤니티에서 큰 반향을 일으키고 있습니다. 전체 3550억 파라미터(활성화 320억), 20만 토큰의 초대형 컨텍스트 윈도우, 뛰어난 코딩 성능(73.8% SWE-bench 점수) 덕분에 Claude Sonnet 4.5 같은 독점 모델의 강력한 대안으로 자리 잡았습니다. 무엇보다도, 여러 플랫폼을 통해 GLM-4.7을 무료로 이용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 이 가이드에서는 비용 부담 없이 GLM-4.7을 활용할 수 있는 합법적인 모든 방법을 자세히 소개합니다.

GLM-4.7을 사용해볼 가치가 있는 이유

GLM-4.7은 오픈소스 AI 분야에서 획기적인 도약을 의미합니다:

탁월한 코딩 성능: SWE-bench 73.8%, LiveCodeBench 84.9%
초대형 컨텍스트 윈도우: 복잡하고 긴 문맥 처리에 20만 토큰 지원
추론 연속성 유지: 대화 중 추론 블록 보존하여 더 나은 흐름 제공
MIT 라이선스: 상업적 사용 가능한 완전한 오픈소스
다국어 지원: 영어와 중국어 작업에 모두 뛰어남
도구 활용 능력: τ²-Bench 기준 87.4%로 에이전트 워크플로우에 적합
비용 효율적: 폐쇄형 모델보다 현저히 저렴

방법 1: OpenRouter 무료 크레딧

제공 내용

OpenRouter는 GLM-4.7을 포함한 여러 AI 모델에 대해 통합 API를 제공하며, 실험용 무료 티어를 지원합니다.

접근 방법:

openrouter.ai 방문
무료 계정 생성
"계정 설정"에서 API 키 생성
모델 페이지에서 GLM-4.7 제공 여부 확인 (zai/glm-4.7 등 표시)
OpenAI 호환 SDK를 OpenRouter 기본 URL과 함께 사용

2025년 4월 기준 무료 티어 특징:

무료 모델군에서 하루 50회 요청 가능
분당 20회 요청 제한
최소 $10 잔액 충전 시 하루 1000회 확장 가능

API 사용 예시:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
  api_key="your_openrouter_api_key"
)

response = client.chat.completions.create(
  model="zai/glm-4.7",
  messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to sort an array"}],
  max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

전문가 팁:

OpenRouter 대시보드에서 사용량을 모니터링해 무료 한도 내 유지
GLM-4.7은 코딩 작업에 특히 강점이 있으니 적극 활용
가능하면 여러 요청을 결합해 API 호출 횟수 줄이기

방법 2: Vercel AI Gateway

Vercel을 통한 무료 접근

Vercel은 AI Gateway에 GLM-4.7을 통합해 개발자들이 원활히 사용할 수 있게 했습니다.

설정 방법:

vercel.com에서 무료 계정 생성
새 프로젝트 생성 또는 기존 프로젝트 사용
AI Gateway 설정으로 이동
GLM-4.7 공급자 추가 (모델 ID: zai/glm-4.7)
Vercel AI SDK로 손쉽게 통합

Vercel AI SDK 예시:

import { generateText } from 'ai';
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';

const glm = createOpenAI({
  baseURL: 'https://openrouter.ai/api/v1',
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});

const result = await generateText({
  model: glm('zai/glm-4.7'),
  prompt: 'Explain how Mixture-of-Experts architecture works',
});

console.log(result.text);

장점:

내장된 요청 제한 및 캐싱 기능
Next.js 프로젝트와의 간편한 연동
취미 프로젝트용 무료 티어 제공
간소화된 배포 워크플로우

방법 3: Hugging Face Inference API

무료 추론 API 접근

Hugging Face에서 GLM-4.7 모델을 호스팅하며, 실험용 무료 추론 API를 제공합니다.

시작 방법:

huggingface.co/zai-org/GLM-4.7 방문
무료 Hugging Face 계정 가입
(필요 시) 모델 사용자 동의서 수락
설정에서 액세스 토큰 생성
추론 API 엔드포인트 사용

API 예시:

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/zai-org/GLM-4.7"
headers = {"Authorization": "Bearer your_hf_token"}

def query(payload):
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	return response.json()
	
output = query({
	"inputs": "Write a detailed explanation of machine learning concepts",
})

무료 티어 제약:

시간당 약 300회 요청 가능
서버 부하에 따라 큐 대기시간 발생 가능
주로 실험 및 프로토타이핑에 적합

방법 4: GGUF를 통한 로컬 배포

GLM-4.7을 로컬에서 실행

완전한 프라이버시와 무제한 사용을 원하면 GGUF 형식으로 양자화된 GLM-4.7을 로컬에서 구동할 수 있습니다.

필수사항:

충분한 RAM (권장 32GB 이상)
Ollama 또는 llama.cpp 설치
Hugging Face에서 GGUF 모델 다운로드

Ollama 사용법:

# GLM-4.7용 Modelfile 생성
echo "FROM ./GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf" > Modelfile
echo "PARAMETER temperature 0.7" >> Modelfile
echo "PARAMETER top_p 0.9" >> Modelfile
echo "PARAMETER num_ctx 200000" >> Modelfile

# 모델 생성
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# 모델 실행
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

llama.cpp 사용법:

# llama.cpp 다운로드 및 빌드
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# 모델 실행
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Explain quantum computing in simple terms" \
  -n 512 \
  -c 200000

장점:

완전한 프라이버시 보장(데이터가 외부로 유출되지 않음)
요청 제한 및 API 비용 없음
양자화 수준 커스터마이징 가능
오프라인 사용 가능

하드웨어 요구사항:

최소 16GB RAM(4비트 양자화 시)
권장 32GB 이상 RAM으로 원활한 실행
GPU 가속은 선택 사항이나 빠른 추론에 권장

방법 5: OpenCode AI Chat

OpenCode를 통한 대화형 접근

OpenCode는 GLM-4.7을 포함한 AI 모델과 상호작용할 수 있는 사용자 친화적 채팅 인터페이스를 제공합니다.

접근 방법:

OpenCode 플랫폼 방문
새 대화 시작
모델 드롭다운에서 GLM-4.7 선택(가능한 경우)
모델과 채팅 시작

활용 사례:

간단한 코딩 지원
디버깅 도움말
코드 설명
프로그래밍 개념 학습

장점:

API 키 불필요
직관적인 채팅 인터페이스
비전문가도 사용하기 적합
실험에 최적

방법 6: Z.ai 공식 플랫폼

공식 소스에서 직접 접근

GLM-4.7의 제작사인 Z.ai는 자사 플랫폼을 통해 모델 직통 접근을 제공합니다.

시작하기:

z.ai 방문
무료 계정 생성
GLM-4.7 섹션으로 이동
웹 인터페이스 또는 API로 모델 이용
무료 티어나 프로모션 여부 확인

API 예시:

import requests

API_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
  "Authorization": "Bearer your_zai_api_key",
  "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
  "model": "glm-4.7",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Help me understand neural networks"}
  ]
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

무료 티어 안내:

신규 사용자에게 주로 무료 크레딧 제공
웹사이트에서 최신 프로모션 확인 가능
일일 혹은 월별 사용 제한 포함 가능

방법 7: Puter.js 통합

무료 서버리스 접근

Puter.js는 API 키나 서버 설정 없이 플랫폼을 통해 AI 기능에 접근할 수 있는 독특한 “사용자 부담(pay-per-use)” 모델을 제공합니다.

시작하기:

HTML 파일에 Puter.js 포함:

<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>

Puter.js 인터페이스로 GLM-4.7 사용:

puter.ai.chat(
  "Write a function to implement binary search",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

장점:

API 키 불필요
사용자가 직접 비용 부담
클라이언트 사이드 애플리케이션에 이상적
서버 인프라가 필요 없음

참고: 최신 지원 모델 및 GLM-4.7 제공 여부는 Puter 문서 확인 요망

무료 사용 극대화하기

스마트 사용 전략

1. 요청 최적화:

작업에 맞는 적절한 모델 크기 사용
구체적인 프롬프트 작성으로 토큰 절약
복잡한 작업은 작은 쿼리 단위로 분할

2. 캐싱 구현:

자주 묻는 질문 결과 캐시 저장
TTL(수명) 설정해 캐시 무효화 관리
중복 API 호출 최대 60% 감소

3. 배치 처리:

관련 쿼리를 한 번에 묶어 요청
대량 작업에 배치 프로세싱 활용
API 오버헤드 최소화

4. 적절한 플랫폼 선택:

API 무료 티어가 우수한 OpenRouter
Next.js 연동 쉬운 Vercel AI Gateway
실험용 Hugging Face
프라이버시와 무제한 용도에 로컬 배포

일반적인 제한 사항과 해결책

요청 제한:

문제: 무료 티어에서 시간당/일일 요청 수 제한
해결책: 요청 큐잉, 다중 플랫폼 활용, 로컬 배포

컨텍스트 윈도우:

문제: 일부 플랫폼 무료 티어에 문맥 길이 제한 있음
해결책: 20만 토큰 지원하는 플랫폼 이용 또는 로컬 배포

대기 시간:

문제: 무료 추론 API는 대기 시간이 있을 수 있음
해결책: 비혼잡 시간대 활용 또는 로컬 배포

성능 벤치마크

벤치마크	GLM-4.7 점수	GPT-4o	Claude Sonnet 4.5
SWE-bench	73.8%	71.8%	72.0%
LiveCodeBench	84.9%	82.1%	83.5%
τ²-Bench	87.4%	85.2%	86.1%
Terminal Bench 2.0	41%	38%	39%

다수 벤치마크 테스트에서 집계된 데이터

GLM-4.7의 최적 활용 사례

1. 코드 생성 및 디버깅:

프로덕션 수준 코드 작성
복잡한 문제 디버깅
기존 코드 리팩토링
테스트 케이스 생성

2. 에이전트 워크플로우:

Claude Code, Cline, Roo Code와 사용
자동 코딩 보조 도구 구현
AI 기반 개발 도구 구축

3. 다국어 응용:

영어 및 중국어 지원
언어 간 코드 번역
로컬라이제이션 작업

4. 긴 문맥 추론:

대규모 코드베이스 분석
방대한 문서 검토
다중 파일 프로젝트 처리

통합 예시

Cursor (AI 코드 에디터)와 연동:

// OpenRouter 통해 GLM-4.7 사용을 위한 Cursor 설정
// Settings → Models → Add Custom Model
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

VS Code (Continue 확장) 사용 예:

// .vscode/settings.json
{
  "continue.model": "zai/glm-4.7",
  "continue.apiBaseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "continue.apiKey": "your_openrouter_key"
}

안전 및 모범 사례

API 키 보안

API 키를 버전 관리에 절대 커밋하지 말 것
환경 변수로 자격 증명 관리
주기적으로 키 교체
무단 접근 감시

책임 있는 사용

플랫폼 서비스 정책 준수
무료 티어의 상업적 남용 금지
프로덕션 사용 시 유료 플랜 고려
프로젝트에 모델 출처 명시

데이터 프라이버시

클라우드 플랫폼 데이터 보관 정책 숙지
민감정보는 로컬 배포 권장
플랫폼 개인정보 보호정책 검토
필요 시 데이터 정제 적용

유료 플랜 고려 시기

유료 이용 필요 신호:

무료 티어 요청 제한 자주 초과
프로덕션 안정성 및 가용성 요구
빠른 응답 속도 필요
상업용 애플리케이션 개발
고급 기능(미세 튜닝 등) 필요

업그레이드 옵션:

OpenRouter: 종량제, 경쟁력 있는 가격
Z.ai 코딩 플랜: 월 $3, Claude 수준 코딩 지원
Vercel Pro: 향상된 AI Gateway 기능
자체 호스팅: 직접 인프라에 배포

호스팅 권장:
프로덕션 규모 확장 필요 시 LightNode의 AI 최적화 클라우드 솔루션을 고려하세요. 전용 GPU 인스턴스와 원활한 확장성 제공.

자주 겪는 문제 해결

"Model not available" 오류:

비혼잡 시간대에 시도
해당 플랫폼의 모델 지원 여부 확인
다른 플랫폼으로 전환
올바른 모델 ID 사용 여부 검증

요청 제한 초과:

제한 초기화 대기
요청 큐잉 구현
다중 API 키 사용(허용 시)
대량 이용 시 로컬 배포 검토

로컬 배포 시 메모리 문제:

더 공격적인 양자화 사용(예: Q4_K_M 대신 Q8_0)
컨텍스트 윈도우 크기 축소
다른 앱 종료로 RAM 확보
GPU 가속 활용 고려

로컬 배포 추론 지연:

GPU 가속 활성화
더 낮은 양자화 수준 사용
최대 토큰 수 제한 축소
더 고성능 머신 사용

결론

GLM-4.7은 코딩, 추론 및 에이전트 작업에 탁월한 능력을 제공하며, 여러 무료 티어와 오픈소스 배포 옵션을 통해 접근 가능합니다. Claude 대체 모델을 찾는 개발자, 최신 모델을 실험하는 연구자, AI를 탐구하는 취미 사용자 모두에게 맞는 무료 접근 방법이 있습니다.

빠른 시작 요약:

초보자: OpenRouter 또는 Hugging Face Inference API부터 시작
개발자: Vercel AI Gateway로 무리 없는 통합
프라이버시 중시 사용자: GGUF 양자화 로컬 배포
실험가: 여러 플랫폼 시도하여 최적 선택
프로덕션 사용자: 유료 티어 업그레이드 또는 LightNode 자가 호스팅

기억하세요: 무료 접근이 관대하더라도, 유료 플랜 업그레이드, 커뮤니티 기여, GLM-4.7 출처 표기 등을 통해 플랫폼 및 오픈소스 프로젝트를 지원하는 것이 중요합니다.

GLM-4.7은 강력한 AI 기능의 민주화를 의미합니다. 이 무료 접속 방법을 통해 비용 부담 없이 구축, 실험, 혁신할 수 있습니다. AI의 미래는 개방적이며 GLM-4.7이 그 선두에 있습니다.

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