GLM-5.2의 컨텍스트 윈도는 얼마인가요?

Z.AI는 GLM-5.2에 1M 토큰 컨텍스트 윈도와 128K 최대 출력을 기재하고, 그 긴 컨텍스트를 단순히 쓸 수 있다는 수준이 아니라 무손실이라고 표현합니다. 추론 토큰이 출력 한도에 포함되므로 긴 사고는 눈에 보이는 답변과 몫을 나눠 씁니다.

GLM-5.2에서 사고를 끌 수 있나요?

끌 수 있습니다. 사고는 기본으로 켜져 있고 명시적으로 끌 수도 있는데, 이 등급의 모든 모델에 해당하는 이야기는 아닙니다. 켜 둔 상태에서 GLM-5.2는 해당 요청에 추론이 필요한지 스스로 판단합니다 — Z.AI는 무조건 추론했던 이전 세대와 대비해 설명합니다.

GLM-5.2는 어떤 추론 노력 단계를 받나요?

이 필드의 기본값은 가장 깊은 설정이고, 여기 알아둘 만한 세부사항이 있습니다. 다른 프로바이더 호환을 위해 일곱 개 값을 받지만 실제로는 수렴합니다. none과 minimal은 GLM-5.2가 사고를 건너뛰게 하고, low와 medium은 둘 다 high처럼 동작하며, high 위 단계는 최고 단계처럼 동작합니다. 즉 실제 동작은 일곱 가지가 아니라 세 가지이고, 중간 값을 골라도 중간 비용을 얻지는 못합니다.

GLM-5.2는 temperature와 top_p를 받나요?

둘 다 받습니다 — 이 값들을 고정해 버리는 몇몇 오픈 웨이트 동급 모델과의 실질적인 차이입니다. GLM-5.2의 temperature는 0.0에서 1.0까지이고 기본값이 1.0이므로 더 높은 값을 보내는 코드라면 상한에 유의하세요. top_p는 0.01에서 1.0까지이고 기본값은 0.95입니다. Z.AI는 둘 다가 아니라 하나만 조정하기를 권합니다.

GLM-5.2가 이미지를 읽을 수 있나요?

읽지 못합니다. GLM-5.2는 텍스트 입력, 텍스트 출력이고 비전은 Z.AI 라인업의 별도 모델입니다. 워크플로 어딘가에서 스크린샷이나 스캔 문서를 봐야 한다면 그 단계에는 GLM-5.2가 맞지 않습니다 — 그 주변 코드 작업에는 강한 선택이라 해도요.

reAPI에서 GLM-5.2는 어떤 엔드포인트와 model 문자열을 쓰나요?

api.reapi.ai의 OpenAI 호환 `/v1/chat/completions` 엔드포인트이며 model 문자열은 `glm-5.2`입니다 — 점이 id의 일부입니다. 이 페이지의 URL이 하이픈인 것은 URL이 점을 담을 수 없기 때문이고, 요청 본문에는 실제 id가 필요합니다.

GLM-5.2는 Kimi K3와 어떻게 다른가요?

둘 다 가중치가 공개된, 100만 토큰 컨텍스트로 장기 호흡 코딩을 노리는 플래그십이고, reAPI에서 GLM-5.2의 가격은 다른 쪽의 일부에 불과합니다. GLM-5.2는 둘 중 더 관대한 쪽입니다. 사고를 끌 수 있고 샘플링 파라미터가 작동하며 이전 추론은 기록에서 알아서 정리됩니다. 대가는 모달리티로, GLM-5.2는 텍스트 전용이고 Kimi K3는 이미지와 영상도 받습니다. 행별 세부사항은 이 페이지의 비교표에 있습니다.

GLM-5.2 — 1M 무손실 컨텍스트, 오픈 웨이트 코딩 플래그십

GLM-5.2는 장기 호흡 작업의 시대를 위해 만들어진 Z.AI의 플래그십 기반 모델입니다. GLM-5.2는 Z.AI가 견고하고 무손실이라고 표현하는 1M 토큰 컨텍스트 윈도를 읽고, 최대 128K 토큰을 되돌려 쓰며, 기본으로 사고하면서도 사고를 끌 수 있고, GLM 계열의 다른 모델에는 없는 추론 노력 제어를 제공합니다. reAPI에서 GLM-5.2는 입력과 출력 모두 Z.AI 공개 단가보다 약 3분의 1 낮게 과금됩니다.

GLM-5.2modelglm-5.2

GLM-5.2 플레이그라운드

채팅 모델은 api.reapi.ai 게이트웨이에서 실행되며 자체 콘솔과 자체 키를 가집니다. 콘솔을 열면 OpenAI 호환 Chat Completions 표면으로 GLM-5.2을 실행할 수 있습니다.

콘솔 열기 토큰 요금

이 모델로 만들 수 있는 것

이 모델로 구축하고 배포할 수 있는 실제 워크플로우와 프로덕션 활용 사례입니다.

발췌 모음이 아니라 프로젝트 전체를 넘기기

Z.AI가 가장 먼저 내세우는 사례이고, 이 컨텍스트 윈도가 존재하는 이유입니다. GLM-5.2는 작업이 이어지는 동안 모듈 경계, 아키텍처 제약, API 계약, 디렉터리 구조, 앞서 내린 결정을 계속 시야에 둡니다. 긴 작업의 후반부가 마치 도입부를 읽지 않은 사람의 손길처럼 보이는 일을 막는 것이 바로 이것입니다. Z.AI의 표현은 그대로 인용할 만합니다. 모델이 단지 더 많은 컨텍스트를 읽는 것이 아니라, 초반에 형성한 엔지니어링 판단을 이후 실행으로 가져간다는 것입니다. 자기 코드베이스에서 확인하려면 무엇이든 바꾸게 하기 전에 GLM-5.2에 기술 감사를 먼저 요청하세요 — 아키텍처 맵, 모듈 책임, API 계약, 데이터 흐름, 호출 체인, 기술 부채입니다.

API 문서 읽기

제대로 마무리되는 장기 호흡 리팩터링

Z.AI는 GLM-5.2가 파일을 넘나드는 다단계 장기 작업에서 더 안정적이라고 설명합니다. 먼저 목표를 쪼개고 의존성과 위험을 파악한 뒤 단계별로 구현하고 검증하고 닫습니다. 문서가 지목한 적합 사례는 모듈 분리, API 마이그레이션, 디렉터리 재구성, SDK 적응, 언어를 넘나드는 리팩터링입니다 — 어느 하나의 수정이 어려워서 실패하는 게 아니라 마흔 번째 단계가 세 번째 단계와 모순되어 실패하는 종류의 일들이죠. 작업 경계를 정하고 무엇이 바뀌면 안 되는지 밝힌 다음, 편집을 시작하기 전에 GLM-5.2에게 실행 계획과 영향 범위, 위험 경계, 검증 방법을 받아 두세요.

오래 돌려도 실제로 지켜지는 엔지니어링 규약

자율 코딩 에이전트의 실패 방식은 나쁜 코드가 아니라 범위 이탈입니다. 의존성 하나 더, 조용히 바뀐 API 계약, 건너뛴 테스트, 요청하지 않은 커밋. Z.AI는 GLM-5.2의 개선점으로 바로 이 제약들 — 코드 스타일, 아키텍처 경계, 의존성 규칙, 빌드 절차, 테스트 요구사항, 커밋 경계 — 에서의 일관성을 들며, 특히 긴 컨텍스트와 여러 라운드 조건에서라고 명시합니다. 실제 lint 규칙과 빌드 명령, 테스트 요구사항, 금지 사항을 GLM-5.2에 넘기고 진짜 작업을 준 다음, 보고 내용을 그것들과 맞춰 보세요.

가격

크레딧 기반 — 1 크레딧 = 0.001 USD. 성공한 생성에 대해서만 비용을 지불합니다.

카테고리	단위	가격
토큰 과금
입력	1M tokens	$0.9
출력	1M tokens	$3

reApi를 선택해야 하는 이유

공개 단가보다 약 3분의 1 낮게

Z.AI는 GLM-5.2의 입력과 출력에 대해 100만 토큰당 단가를 공개합니다. reAPI에서 GLM-5.2는 둘 다 그보다 약 3분의 1 낮습니다. 아래에 깔린 구독도 없고 최소 약정도 없으며, 게이트웨이 잔액에서 USD로 사용한 만큼 결제됩니다. 정확한 수치는 이 페이지의 가격표에 있습니다.

OpenAI 호환, 그대로 교체

GLM-5.2는 표준 `/v1/chat/completions` 엔드포인트로 제공됩니다. 코드가 이미 그 형식을 말하고 있다면 GLM-5.2 도입은 base URL과 키, model 문자열의 문제입니다. base URL을 게이트웨이로 돌리면 같은 SDK가 그대로 동작합니다. SDK 교체도, 벤더 전용 클라이언트도 필요 없습니다.

GLM, Claude, GPT, Gemini를 키 하나로

GLM-5.2를 호출하는 그 api.reapi.ai 키로 Claude와 GPT, Gemini 계열도 호출합니다. 에이전트에서 저렴한 대다수 턴은 GLM-5.2로 보내고 정말 어려운 것만 닫힌 프런티어 모델로 올리는 일이 model 문자열 변경으로 끝나며, 두 번째 통합과 두 번째 청구서, 두 번째 자격 증명 세트가 필요하지 않습니다.

GLM-5.2 대 Kimi K3

이 둘은 같은 질문에 대한 오픈 웨이트의 대답입니다. 100만 토큰 컨텍스트, 장기 호흡 코딩 지향, 그리고 가중치를 감추지 않고 공개하는 것. reAPI에서는 GLM-5.2가 큰 차이로 더 저렴하고 통합도 더 관대합니다 — 사고는 선택이고 샘플링 파라미터는 실제로 작동하며 이전 추론은 보존을 요청하지 않으면 기록에서 빠집니다. Kimi K3가 내놓는 답은 모달리티와 더 엄격한 계약입니다. 형태로 먼저 고르고, 그다음에 가격을 보세요.

역량

reAPI의 GLM-5.2

Kimi K3

가중치와 포지셔닝

공개 — Z.AI는 코딩과 장기 호흡 과제 벤치마크에서 가장 강한 오픈소스 모델로 보고

공개 — 3조 파라미터 급의 첫 모델

컨텍스트와 출력 한도

무손실이라고 표현되는 1M 토큰 컨텍스트. 최대 출력 128K

1M 토큰 컨텍스트. 출력 기본값은 더 낮지만 윈도 전체까지 올릴 수 있음

사고

기본으로 켜져 있고 끌 수 있음. 켜져 있을 때는 요청마다 모델이 생각할지 판단

항상 켜져 있고 끌 수 없음

노력 제어

일곱 개 값을 받지만 실제 동작은 세 가지로 수렴하고 기본값은 가장 깊은 단계

진짜 세 단계이고 기본값도 가장 깊은 단계

샘플링 파라미터

temperature와 top_p 모두 조정 가능. temperature 상한은 1.0

둘 다 고정 — 보내면 오류

입력 모달리티

텍스트 전용 — 비전은 라인업의 별도 모델

텍스트, 이미지, 영상

비교는 작성 시점에 각 벤더가 스스로 문서화한 동작을 반영합니다. 단가는 금액이 아니라 관계로 서술했으며, GLM-5.2의 실제 수치는 위 가격표에 있습니다.

세 단계로 GLM-5.2 출시

step 01
api.reapi.ai에서 계정과 키 만들기
api.reapi.ai에서 가입하고 콘솔을 열어 API 키를 생성합니다. 이 키 하나로 GLM-5.2와 게이트웨이의 다른 모든 모델에 도달하며, 과금은 단일 잔액에서 이루어집니다.
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step 02
클라이언트를 게이트웨이로 돌리기
base URL을 api.reapi.ai로, 키를 방금 만든 것으로 설정합니다. 이미 OpenAI Chat Completions를 말하는 클라이언트는 수정 없이 동작하며, GLM-5.2에 도달하기 위해 SDK를 바꿀 필요는 없습니다.
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step 03
model로 `glm-5.2` 보내기
model 필드를 `glm-5.2` — 점을 포함해서 — 로 설정하고 messages를 POST하세요. 긴 출력에는 스트리밍을 켜고, GLM-5.2는 기본적으로 가장 깊은 노력 단계에서 생각한다는 점을 감안해 비용을 재기 전에 노력 단계를 정해 두세요.
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자주 묻는 질문

이 모델에 대한 일반적인 질문입니다.

GLM-5.2는 api.reapi.ai 잔액에서 토큰 단위로 USD 사용량 과금되며, 입력과 출력 단가가 따로 있고 구독은 없습니다. 둘 다 Z.AI 공개 단가보다 약 3분의 1 낮습니다. 현재 수치는 이 페이지의 가격표에 있습니다.

이제 출시할 준비가 되셨나요?

Playground에서 시험해 보거나 API 키를 발급받아 바로 연동해 보세요.

API 키 발급받기 API 문서 보기

GLM-5.2 — 1M 무손실 컨텍스트, 오픈 웨이트 코딩 플래그십

이 모델로 만들 수 있는 것

이 모델로 구축하고 배포할 수 있는 실제 워크플로우와 프로덕션 활용 사례입니다.