GLM-5.2는 장기 작업(Long-Horizon Tasks) 시대를 위한 Z.ai(지푸 AI)의 플래그십 모델입니다. 실질적으로 사용 가능한 1M-토큰 컨텍스트 윈도우와 최대 128K 출력 토큰을 결합하여 프로젝트 수준의 엔지니어링 컨텍스트를 유지하고, 장기 실행 작업을 더 안정적으로 수행하며, 엔지니어링 표준을 더 일관되게 따르고, 단일 실행으로 요구사항부터 멀티 플랫폼 배포까지 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 텍스트 입력/텍스트 출력 모델로서, reasoning_effort(높음/최대; 기본적으로 심층 추론)에 의해 제어되는 하이브리드 추론 및 네이티브 도구 호출을 갖추고 있습니다. 코드 우선 방식으로 구축된 GLM-5 라인의 최신 제품인 GLM-5.2는 GLM 코딩 플랜(GLM Coding Plan)을 통해 출시되었으며, 곧 이어 독립형 API 액세스와 MIT 라이선스의 오픈 웨이트가 제공됩니다. 이는 레포 규모의 에이전틱 코딩, 자율적인 다단계 엔지니어링 워크플로우, 그리고 복잡한 장기 전달을 목표로 합니다.
Z.ai: GLM 5.2는 1,000,000토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 128,000토큰의 출력을 지원하는 텍스트 전용 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 Z.ai에서 개발되었으며 OrcaRouter의 API를 통해 제공됩니다. 모델은 텍스트 입력만 처리하므로 전체 도서 분석이나 다중 파일 코드베이스의 포괄적 요약과 같은 매우 긴 구절을 읽고 생성해야…
대규모 언어 모델인 GLM 5.2는 요약, 질의응답, 번역, 코드 생성, 창작 글쓰기 등 다양한 텍스트 기반 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 강점은 매우 긴 맥락을 처리할 수 있다는 점으로, 단일 프롬프트에서 전체 문서나 대화 기록을 이해해야 하는 작업에 탁월합니다. 예를 들어 500페이지 분량의 보고서에서 핵심 주제를 추출하거나, 전체 대화록에서 회의록을 생성하거나, 수백 번의 대화를 거쳐도 일관된 대화를 유지하는 작업 등이 있습니다.
GLM 5.2를 선택해야 하는 경우는 소형 모델(예: 32k 또는 128k 토큰)이 처리할 수 있는 것보다 더 큰 컨텍스트 윈도우가 필요할 때입니다. 예를 들어, 한 번에 전체 책, 전체 법률 계약서, 또는 대규모 코드 저장소를 분석하는 경우입니다. 작업이 더 작은 컨텍스트에 적합하다면, 비슷한 성능의 더 저렴한 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 이 모델은 응답을 여러 번 호출로 분할하지 않고 매우 긴 출력(최대 128k 토큰)을 생성해야 할 때도 적합합니다.
The model accepts and produces only text; it does not process images, audio, or other modalities. Users should also be aware that large context models can be slower and more expensive than smaller alternatives. The 1M‑token context window is a maximum; actual usable context may vary depending on the complexity of the task and the API’s infrastructure. OrcaRouter does not provide token caching or discount tiers, so costs scale linearly with usage.
1M‑토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 모델이 한 번에 방대한 양의 텍스트를 고려할 수 있게 되며, 이는 긴 형식의 요약이나 다단계 추론과 같은 작업에서 일관성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 프롬프트가 윈도우의 큰 부분을 차지할 경우 모델의 어텐션 메커니즘이 계산적으로 비용이 많이 들기 때문에 성능이 저하될 수 있습니다. 실제로 긴 컨텍스트의 중간에서 정확한 검색이 필요한 작업은 시작이나 끝 부분에 정보가 있는 작업에 비해 정확도가 낮을 수 있습니다.
이용 가능한 사실에서 GLM 5.2의 특정 벤치마크 점수는 제공되지 않습니다. 이 모델은 1M 컨텍스트 윈도우를 가진 텍스트 전용 LLM이며, 표준 평가(예: MMLU, HellaSwag, 또는 코딩 벤치마크)에서의 성능은 공개되지 않았습니다. 사용자는 자체 데이터셋으로 모델을 평가하여 사용 사례에 대한 효과를 측정해야 합니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 장거리 의존성을 필요로 하는 작업에서 강점을 시사하지만, 공개된 수치가 없으므로 다른 모델과의 비교는 정성적으로 이루어져야 합니다.
매우 큰 컨텍스트 윈도우(1M 토큰)로 인해, GLM 5.2는 특히 입력이 길 때, 컨텍스트 윈도우가 작은 모델보다 요청당 지연 시간이 더 높을 가능성이 있습니다. 어텐션 메커니즘은 시퀀스 길이에 따라 제곱으로 확장되므로, 백만 개의 전체 토큰을 처리하는 것은 4k 토큰 입력보다 훨씬 더 오래 걸립니다. 낮은 지연 시간이 중요한 사용 사례(예: 실시간 챗봇)에서는 더 작은 모델이 선호될 수 있습니다. OrcaRouter는 이 모델에 대한 지연 시간 수치를 공개하지 않습니다.
모델의 주요 강점은 최대 100만 토큰의 입력을 수용하고 최대 128,000 토큰의 출력을 생성할 수 있다는 점으로, 다른 모델이 단일 호출로 처리하기 어려운 작업을 가능하게 합니다. 이는 전체 책, 법률 문서 또는 코드베이스를 청킹 없이 분석하는 데 이상적입니다. 또한 제로 마크업 가격 모델 덕분에 OrcaRouter를 통해 Z.ai의 요금만 지불하면 됩니다. 다만, 특정 작업에 대한 성능을 확인할 수 있는 공식 벤치마크 데이터는 아직 제공되지 않습니다.
가격은 토큰 수를 기준으로 합니다: 입력 토큰 100만 개당 $1.40, 출력 토큰 100만 개당 $4.40입니다. 입력과 출력 모두 Z.ai의 공급자 요율로 청구되며, OrcaRouter에서 추가 markup이 없습니다. 캐싱, 프롬프트 접두사 또는 특수 기능에 대한 별도 비용은 없습니다. 이 토큰당 가격 책정은 간단하며 사용량에 따라 확장됩니다. 예를 들어, 입력 토큰 100,000개와 출력 토큰 5,000개가 있는 요청의 비용은 대략 $0.16입니다.
OrcaRouter는 GLM 5.2에 대한 볼륨 할인, 계층형 가격 또는 캐싱 혜택을 제공하지 않습니다. 명시된 가격인 입력 토큰 100만 개당 $1.40 및 출력 토큰 100만 개당 $4.40은 모든 사용자에게 적용되는 요금입니다. 마크업이 전혀 없으므로 표시된 비용은 Z.ai 자체 요금입니다. 사용량이 매우 많은 경우 Z.ai에 직접 연락하여 엔터프라이즈 계약에 대해 문의할 수 있지만, 이러한 계약은 OrcaRouter를 통해 처리되지 않습니다.
GLM 5.2의 토큰당 가격은 많은 소형 모델(예: 입력 토큰 100만 개당 0.15달러인 모델)보다 높습니다. 이 프리미엄은 매우 큰 컨텍스트 윈도우와 출력 제한을 반영합니다. 작업에 수천 개의 토큰만 필요하다면 더 저렴한 모델이 비용 효율적입니다. 그러나 전체 100만 토큰 윈도우가 필요한 작업의 경우 이 모델이 유일한 선택일 수 있으며, 수동 청크 분할 및 여러 호출의 감소로 비용이 정당화될 수 있습니다.
OrcaRouter에서 제공하는 OpenAI 호환 API를 사용하세요. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 모델 ID를 “z-ai/glm-5.2”로 설정하세요. 표준 채팅 완료 엔드포인트(/v1/chat/completions)는 messages, max_tokens, temperature 및 기타 매개변수가 포함된 JSON 페이로드를 허용합니다. 인증은 OrcaRouter에서 획득한 API 키를 통해 이루어집니다. 예시: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -d '{"model":"z-ai/glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this document."}],"max_tokens":1000}'
API는 OpenAI 호환 엔드포인트에 일반적인 매개변수를 지원합니다: model(필수), messages(role과 content를 가진 메시지 객체의 배열), max_tokens(128000까지의 정수), temperature(float), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream(부울) 및 기타. 모델이 텍스트 전용이므로 content는 문자열이어야 합니다. 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우 제한은 요청의 모든 메시지와 생성된 출력의 합계에 적용됩니다. 제한을 초과하면 오류가 반환됩니다.
네, API는 `stream` 매개변수를 통해 스트리밍을 지원합니다. 이를 `true`로 설정하면, 응답이 각각 부분 생성 결과를 포함하는 일련의 server‑sent events (SSE)로 전송됩니다. 이는 사용자에게 중간 결과를 표시하는 데 유용합니다. 스트리밍은 OpenAI 스트리밍 형식과 동일하게 작동합니다. 스트리밍을 사용하더라도 전체 출력이 제공업체의 요율에 따라 토큰 사용량에 포함된다는 점에 유의하세요.
다른 API 제공업체에서 OrcaRouter로 GLM 5.2를 마이그레이션하려면 base URL과 모델 이름만 변경하면 됩니다. OpenAI의 클라이언트 라이브러리를 사용 중이라면 base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 바꾸고 모델을 "z-ai/glm-5.2"로 설정하세요. 메시지와 파라미터에 동일한 JSON 형식이 적용됩니다. API 키는 OrcaRouter의 것을 사용해야 합니다. 엔드포인트 외에는 코드 변경이 필요하지 않습니다.
GLM 5.2는 1M-토큰 컨텍스트 창을 제공하며, 이는 사용 가능한 가장 큰 것 중 하나입니다. 많은 경쟁사는 128k 또는 200k 토큰에서 제한됩니다. 128k 토큰의 출력 제한도 일반적인 것보다 높습니다. 그러나 텍스트 전용이며, 일부 경쟁사는 이미지나 오디오를 지원합니다. 가격은 백만 토큰당 $1.40/$4.40로, 이러한 큰 창에 대해 적당한 수준이며, 일부 경쟁사는 더 높은 요금을 부과합니다. 벤치마크 데이터 없이는 직접적인 품질 비교가 불가능합니다.
GLM 5.2는 애플리케이션이 백만 토큰 컨텍스트 윈도우의 이점을 실제로 필요로 할 때만 선택하십시오. 프롬프트와 예상 출력이 32k 또는 128k 토큰 내에 들어맞는다면, 더 저렴한 모델(예: 입력 토큰 백만 개당 $0.15의 비용이 드는 모델)이 훨씬 저렴하고 대체로 더 빠릅니다. GLM 5.2의 장점은 긴 텍스트를 분할할 필요가 없어 엔지니어링 시간을 절약하고 교차 참조 컨텍스트를 유지할 수 있다는 점에 있습니다.
많은 고품질 모델(예: 128k 토큰 윈도우를 가진 모델)은 일반적인 작업에서 GLM 5.2의 성능과 일치할 수 있지만, 윈도우보다 긴 문서는 처리할 수 없습니다. 더 작은 컨텍스트에 맞는 작업의 경우 이러한 모델이 더 빠르고 비용 효율적인 경우가 많습니다. GLM 5.2의 강점은 매우 긴 입력을 한 번에 처리할 수 있는 능력으로, 전체 책 분석, 전체 코드베이스 요약 또는 매우 긴 대화와 같은 사용 사례에 필수적입니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_p| 입력 / 1M tokens | $1.40 |
| 출력 / 1M tokens | $4.40 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.260 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_glm_5_2,
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author = {Z.ai},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2}
}Z.ai. (2026). GLM 5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2