GLM-5.2 API
가격: $1.000(~ 68 credits) per 1M input tokens
99.9% 가용성이 보장되는 가장 안정적인 버전으로, 프로덕션 환경에 권장됩니다.
모든 버전은 동일한 API 엔드포인트를 사용하며 model 파라미터만 다릅니다.
GLM-5.2 API
EvoLink를 통해 약 1M 컨텍스트 창, 딥 씽킹 및 프롬프트 캐싱을 갖춘 Z.ai GLM-5.2를 코딩 에이전트, 에이전트형 도구 사용, 리포지토리 Q&A 및 긴 컨텍스트 분석에 라우팅하세요. OpenAI 호환 엔드포인트로 연결하고 입력 토큰 $1.00/1M부터 시작하는 가격을 이용하세요.
접속 및 워크플로 적합성
적합한 용도
코딩 에이전트
Model ID
glm-5.2
접속 방식
OpenAI-compatible
컨텍스트
1M 윈도우
Input
$1.00/1M
내장 기능
사고 + 도구 + 캐시
GLM-5.2 API로 무엇을 구축할 수 있나요?
코딩 에이전트 & 개발자 도구
리포지토리 Q&A, 코드 생성 및 리뷰를 처리하는 코딩 코파일럿 및 에이전트를 구축하세요. GLM-5.2는 OpenAI Chat Completions API를 사용하므로 이미 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하는 편집기 확장, 코딩 CLI 및 에이전트 프레임워크에 바로 통합되며, 딥 씽킹은 하나의 API에서 다단계 추론을 처리합니다.
에이전트형 도구 사용 & 함수 호출
도구를 호출하고, API를 쿼리하며, 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하는 자율 에이전트를 구동하세요. GLM-5.2의 함수 호출과 딥 씽킹은 계획하고, 도구를 호출하며, 결과에 반응하므로 하나의 엔드포인트에서 연구 에이전트, 데이터 파이프라인 및 작업 자동화를 구축할 수 있습니다.
긴 컨텍스트 문서 & 리포지토리 처리
공격적인 청킹 없이 계약서, 보고서, 코드베이스 및 대규모 지식 베이스를 처리하세요. 약 1M 컨텍스트 창은 구조화된 요약, 추출 파이프라인 및 전체 리포지토리 분석에 적합하며, 프롬프트 캐싱은 반복되는 긴 접두사를 저렴하게 유지합니다.
팀이 GLM-5.2 API를 선택하는 이유
팀은 공급업체별 통합을 구축하지 않고 강력한 코딩 및 에이전트형 추론, 긴 컨텍스트, OpenAI 호환 액세스 및 예측 가능한 토큰 가격이 필요할 때 EvoLink에서 GLM-5.2를 선택합니다.
OpenAI 호환 액세스
하나의 EvoLink 키로 OpenAI 호환 /v1/chat/completions 엔드포인트를 통해 GLM-5.2를 호출하세요. 기존 OpenAI SDK 코드와 도구는 통합 경로를 재구축하지 않고 작동합니다 — 기본 URL과 모델 이름만 변경하면 됩니다.
예측 가능한 프로덕션 비용
가시적인 토큰 가격으로 예산 편성이 쉬워집니다: 입력 $1.00/1M부터, 출력 $3.50/1M부터, 반복 프롬프트의 캐시 읽기 약 $0.25/1M부터. 가격은 전체 약 1M 컨텍스트에 걸쳐 단일 정액 요율이며 긴 컨텍스트 추가 요금이 없고, 캐시된 입력 저장은 기간 한정 프로모션 동안 무료입니다.
씽킹, 도구 및 캐싱
큰 프롬프트에는 약 1M 컨텍스트를 사용하고, 복잡한 추론에는 딥 씽킹을 활성화하며, 구조화된 함수 호출로 도구를 호출하고, 반복 컨텍스트의 비용을 줄이기 위해 프롬프트 캐싱에 의존하세요.
모델 비교
GLM-5.2 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8
Coding agents 후보로 이 세 모델을 비교하세요. 동일한 repo Q&A, 다중 파일 리팩터링, PR review, tool calling trace에서 테스트하는 것이 핵심입니다.
| 모델 | 적합한 용도 | GLM-5.2와 비교할 항목 | 라우팅 역할 |
|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | OpenAI 호환 coding agents, 1M context 저장소 작업, 비용을 고려한 엔지니어링 태스크. | 전체 repo Q&A, 긴 컨텍스트 유지, 도구 루프, prompt caching, 성공한 태스크당 비용. | Coding-agent 워크로드의 기본 후보 또는 비용 최적화 라우트. |
| GPT-5.5 | OpenAI flagship 추론 및 코딩 워크플로, SDK와 도구 생태계에 강한 적합성. | 어려운 디버깅, 아키텍처 리뷰, 기존 GPT 워크플로, premium escalation 사례. | Premium GPT benchmark 또는 escalation route. |
| Claude Opus 4.8 | 복잡한 추론, long-horizon agentic coding, 높은 자율성의 엔지니어링 작업. | 다중 파일 리팩터링, PR review 품질, tool-use recovery, 긴 agent session. | 가장 어려운 coding-agent trace를 위한 premium Claude benchmark. |
제품 페이지에서 보편적인 승자를 단정하면 안 됩니다. 중요한 것은 실제 엔지니어링 trace에서 어느 route가 이기는지입니다.
전체 비교 가이드 읽기GLM-5.2 API 통합 방법
기존 OpenAI 호환 클라이언트를 유지하고 EvoLink를 가리키며 모델을 glm-5.2로 설정하고 코딩 에이전트, 에이전트형 및 긴 컨텍스트 워크플로우에 동일한 경로를 사용하세요.
1단계 — 인증
EvoLink API 키를 생성하고 EvoLink 기본 URL을 설정하세요. OpenAI 호환 엔드포인트에는 Bearer 인증을 사용하세요.
2단계 — 필수 필드 설정
`messages` 배열과 함께 `model: glm-5.2`를 보내세요. 반복 워크로드에서 프롬프트 캐싱의 이점을 얻으려면 안정적인 시스템 프롬프트와 접두사를 재사용하세요.
3단계 — 출력 조정
평소처럼 temperature, top_p, max_tokens 및 stream을 조정하세요. 함수 호출을 위해 `tools`를 전달하세요. 참고: thinking은 기본적으로 켜져 있으며 출력 토큰을 증가시킵니다 — 딥 추론이 필요하지 않을 때는 `thinking`을 비활성화로 설정하여 비용을 줄이세요.
프로덕션 팀을 위한 GLM-5.2 API 기능
일반적인 모델 개요 대신 구체적인 제어 및 배포 신호
딥 씽킹 모드
수학, 논리 및 복잡한 다단계 분석에 씽킹을 활성화하세요. 추론은 별도의 필드 또는 콘텐츠 블록으로 노출되므로 제품에서 사고 과정을 표시하거나 숨길 수 있습니다. 기본적으로 켜져 있으며 요청별로 비활성화할 수 있습니다.
약 1M 컨텍스트 창
공격적인 청킹이나 다중 패스 오케스트레이션에 의존하기 전에 전체 코드베이스, 긴 문서 및 다중 턴 컨텍스트를 하나의 요청에 맞추세요.
도구 호출 & 함수 호출
도구를 정의하고 GLM-5.2가 구조화된 인수로 계획하고 호출하도록 하여 자율 에이전트, API 오케스트레이션 및 작업 자동화를 가능하게 하세요.
OpenAI 호환 API
기본 URL과 모델 이름을 변경하여 /v1/chat/completions를 통해 OpenAI SDK로 연결하세요 — 통합 재구축이 필요 없습니다.
프롬프트 캐싱
반복되는 접두사와 시스템 프롬프트는 더 낮은 캐시 읽기 요율로 청구되어 반복적인 에이전트 워크플로우와 대량 프로덕션 트래픽에 도움이 됩니다. 캐시된 입력 저장은 기간 한정 프로모션 동안 무료입니다.
정액 토큰 가격
GLM-5.2는 전체 약 1M 컨텍스트 창에 걸쳐 단일 정액 요율을 사용하며 긴 컨텍스트 추가 요금이 없으므로 프롬프트 크기에 따라 비용이 예측 가능하게 확장됩니다.
GLM-5.2 API FAQ
Everything you need to know about the product and billing.