안녕하세요. 오늘은 2026년 2월 11일에 Z.ai에서 공개한 최신 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델)인 GLM-5와 이를 무료로 사용할 수 있는 Modal 플랫폼 그리고 OpenClaw 설정 방법에 대해 알아보겠습니다.
GLM-5는 745B(7,450억 개) 파라미터를 가진 대규모 모델로, 장기적인 AI 에이전트와 시스템 엔지니어링 작업에 특화되어 설계되었습니다. 특히 복잡한 문제 해결과 긴 맥락 유지 능력에서 뛰어난 성능을 보이고 있어, 개발자들 사이에서 큰 관심을 모으고 있습니다. 이 블로그에서는 GLM-5의 핵심 특징과 Modal 플랫폼을 통한 무료 사용 방법, 그리고 OpenClaw에서 GLM-5를 설정하는 방법을 단계별로 정리해 드리겠습니다.
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🤖 GLM-5 개요 및 핵심 특징
GLM-5는 중국의 Z.ai에서 개발한 오픈소스 대규모 언어 모델입니다. MIT 라이선스로 배포되어 있어 상업적 활용이 가능하며, 특히 다음과 같은 특징이 있어 주목받고 있습니다.
2026.02.12 - [AI 언어 모델] - 🆓 GLM-5: 오픈소스 모델 중 코딩과 에이전트 기능에서 최고 성능 달성!
🆓 GLM-5: 오픈소스 모델 중 코딩과 에이전트 기능에서 최고 성능 달성!
안녕하세요. 오늘은 2026년 2월 12일에 Z.AI에서 공개한 GLM-5에 대해 알아보겠습니다. GLM-5는 Z.AI의 차세대 플래그십 기초 모델로, 복잡한 시스템 엔지니어링과 장기 범위의 에이전트 작업을 위해 설
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🎯 핵심 특징
- 745B 파라미터: GPT-4급 이상의 파라미터 규모로 복잡한 작업 처리 가능
- 장기 호라이존(Long-horizon) 작업: 긴 문맥을 유지하며 대규모 작업 수행 능력
- 시스템 엔지니어링 최적화: 코드 생성, 리팩토링, 아키텍처 설계에 특화
- Mixture-of-Experts(MoE): 효율적인 추론을 위한 전문가(Expert) 아키텍처
- FP8 양자화: 메모리 사용량 최적화로 더 넓은 환경에서 실행 가능
MoE(Mixture-of-Experts)란 모델이 특정 작업에 필요한 부분(전문가)만 활성화하는 기술입니다. 예를 들어 창작 작업에는 창작 전문가를, 코딩 작업에는 코딩 전문가를 사용하여 효율성을 높이는 방식입니다. 이는 "모든 745B 파라미터를 항상 사용하는 것"이 아니라, 필요에 따라 선택적으로 활용한다는 의미입니다.
💡 하드웨어 요구사항
GLM-5는 FP8 양자화되어 있어도 약 700GB의 저장 공간이 필요합니다. 이는 단일 GPU의 메모리(HBM) 용량을 초과하므로, 다중 GPU 또는 클라우드 서버에서 실행해야 합니다. 소규모 개발자가 로컬에서 실행하기 위해서는 고사양 GPU가 필요하며, 이때 클라우드 GPU 렌탈 서비스를 고려해볼 만합니다.
GLM-5의 성능은 최첨단 상용 모델들과 비교해도 경쟁력 있는 수준입니다. 특히 코드 생성, 복잡한 문제 해결, 장기 맥락 이해 등의 작업에서 우수한 성능을 보이고 있어, Claude Opus 4.6이나 GPT-5.3 Codex 같은 최첨단 모델과 대등한 결과를 보여주었습니다.
🌐 Modal 플랫폼과 무료 사용
Modal은 AI/ML 모델을 쉽게 배포하고 실행할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. Modal은 GLM-5 공개 전에 Z.ai와 파트너십을 맺고 모델 최적화 작업을 진행했으며, 이를 통해 일반 사용자들도 쉽게 GLM-5를 체험할 수 있도록 했습니다.
🆓 Modal에서 GLM-5 무료 사용 혜택
- 무료 사용 기간: 2026년 4월 30일까지 완전 무료
- API 호환성: OpenAI API와 호환되는 엔드포인트 제공
- 동시 요청 제한: 개인 사용을 위한 1개 동시 요청 제한
- 토큰 무제한: 토큰 수에 대한 직접적 제한 없음
- 높은 속도: 초당 30~75 토큰 생성 성능
Modal의 GLM-5 엔드포인트는 OpenAI API 호환 프로토콜을 제공합니다. 이는 OpenAI API를 지원하는 대부분의 도구와 프레임워크에서 별도의 수정 없이 GLM-5를 사용할 수 있음을 의미합니다. 단, 동시 요청이 1개로 제한되어 있어 실제 프로덕션 환경에서는 확장형 플랜이 필요할 수 있습니다.
📝 Modal 가입 및 API 토큰 발급
Modal에서 GLM-5를 사용하기 위해서는 먼저 계정을 생성하고 API 토큰을 발급받아야 합니다. 다음 단계를 따라 진행해 보세요.
1단계: Modal 계정 생성
Modal 웹사이트에 접속하여 계정을 생성합니다. GitHub 계정이 있으면 간편하게 로그인할 수 있습니다.
🌐 Modal 웹사이트: https://modal.com
계정 생성 후에는 대시보드(Dashboard)로 이동하게 됩니다. 대시보드에서는 자신의 워크스페이스(Workspace), API 토큰, 사용량 등을 관리할 수 있습니다.
2단계: GLM-5 API 토큰 발급
대시보드에서 GLM-5 엔드포인트에 대한 API 토큰을 생성합니다. 다음 경로를 통해 접속할 수 있습니다.
🔗 GLM-5 토큰 발급 페이지: https://modal.com/glm-5-endpoint
⚠️ 토큰 보안 주의사항
API 토큰은 발급 후에 다시 확인할 수 없으므로 반드시 안전한 곳에 저장하세요. 환경 변수로 설정할 경우 LLM_BACKEND_API_KEY 같은 이름으로 저장하는 것이 일반적입니다.
토큰을 생성하면 다음과 같은 정보가 표시됩니다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| Base URL | https://api.us-west-2.modal.direct/v1 |
| Model ID | zai-org/GLM-5-FP8 |
| API 형식 | OpenAI 호환 (chat/completions) |
| 무료 기간 | 2026년 4월 30일까지 |
| 동시 요청 | 1개 (개인 사용 위주) |
🦾 OpenClaw 소개
OpenClaw은 최근 가장 인기 있는 AI 코딩 에이전트 프레임워크 중 하나입니다. 다양한 LLM API와 도구(Tools), 지식 소스(Knowledge), 스킬(Skills)을 자유롭게 통합할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.
2026.02.01 - [AI 도구] - 🦞 OpenClaw 사용법: WhatsApp, Slack, Discord + Chrome 자동화 완전 정복
🦞 OpenClaw 사용법: WhatsApp, Slack, Discord + Chrome 자동화 완전 정복
안녕하세요! 오늘은 여러분의 디지털 생활을 완전히 바꿔줄 오픈소스 개인용 AI 어시스턴트, OpenClaw를 소개해 드리려 합니다. ChatGPT나 Claude를 웹에서만 사용하고 계신가요? 이제 WhatsApp, Telegram, Sl
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🌟 OpenClaw 주요 특징
- 다양한 LLM 지원: OpenAI, Anthropic, Google, 오픈소스 모델 등 폭넓은 지원
- 도구 통합: 파일 시스템, 웹 검색, 코드 실행 등 다양한 도구 사용 가능
- 지식 베이스: RAG(검색 강화 생성)을 위한 문서 업로드 지원
- 스킬 시스템: 반복 작업을 자동화하는 커스텀 스킬 생성 가능
- 다양한 채널: Discord, Slack, WhatsApp, 웹 인터페이스 등 제공
OpenClaw의 가장 큰 장점은 "프롬프트 엔지니어링"이 필요 없다는 점입니다. 사용자는 자연어로 원하는 작업을 설명하면, OpenClaw가 자동으로 적절한 도구와 API를 호출하여 작업을 수행합니다. 이는 복잡한 코딩 작업을 크게 단순화시켜 줍니다.
OpenClaw는 openai-completions API 형식을 지원하는 모든 공급자와 연동됩니다. 이는 GLM-5를 포함한 대부분의 OpenAI 호환 모델을 사용할 수 있음을 의미합니다. 다만 api 속성을 openai-completions으로 설정하고, 올바른 형식의 모델 구성을 제공해야 합니다.
🔧 OpenClaw에서 GLM-5 설정 방법
이제 OpenClaw 설정 파일(openclaw.json)을 수정하여 GLM-5를 사용하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.
1단계: 설정 파일 위치 확인
OpenClaw 설정 파일은 일반적으로 다음 경로에 위치합니다.
# Linux/macOS
~/.openclaw/openclaw.json
# Windows
C:\Users\{username}\.openclaw\openclaw.json설정 파일을 텍스트 에디터로 엽니다. JSON 형식으로 되어 있으며, models 섹션의 providers 부분에 새로운 공급자를 추가할 것입니다.
2단계: Modal 공급자 추가
models 섹션에서 mode를 "merge"로 설정하고, providers 객체에 "modal"이라는 새로운 공급자를 추가합니다. 다음은 사용자가 제공한 실제 동작하는 설정 예시입니다.
{
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"modal": {
"baseUrl": "https://api.us-west-2.modal.direct/v1",
"apiKey": "${LLM_BACKEND_API_KEY}",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "zai-org/GLM-5-FP8",
"name": "GLM-5",
"reasoning": true,
"input": ["text"],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 192000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}
}💡 설정 항목 설명
- baseUrl: Modal API 엔드포인트 URL
- apiKey: 환경 변수
LLM_BACKEND_API_KEY를 참조하도록 설정 - api: OpenAI 호환 형식 사용 지정 (
"openai-completions") - models[].id: 모델 식별자 (
"zai-org/GLM-5-FP8") - models[].name: 표시 이름 (
"GLM-5") - models[].reasoning: 추론 능력 사용 여부 (
true) - contextWindow: 최대 문맥 길이 (192,000 토큰)
- maxTokens: 최대 출력 토큰 수 (8,192)
3단계: 환경 변수 설정
API 토큰을 직접 설정 파일에 작성하는 것은 보안상 권장되지 않습니다. 대신 환경 변수로 설정하는 방법을 사용합니다.
Linux/macOS에서는 ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc 파일에 다음을 추가합니다.
# GLM-5 API Token
export LLM_BACKEND_API_KEY="modal_research_xxxxx...your-token-here"Windows PowerShell에서는 다음 명령어를 사용합니다.
# PowerShell 환경 변수 설정
$env:LLM_BACKEND_API_KEY="modal_research_xxxxx...your-token-here"⚠️ 설정 적용 확인
환경 변수를 설정 후에는 터미널을 재시작하거나 source ~/.bashrc 명령어를 실행해야 변경사항이 적용됩니다. 설정이 제대로 적용되었는지 확인하려면 OpenClaw 로그에서 연결 상태를 확인해 보세요.
4단계: 설정 검증
설정을 완료한 후에는 OpenClaw를 재시작하거나 설정을 다시 로드해야 합니다. 그 후 OpenClaw 채팅 인터페이스에서 GLM-5 모델이 선택 가능한지 확인합니다. "openclaw status"와 "openclaw models list" 명령어를 통해 상태를 확인할수 있습니다.
💬 GLM-5 실제 사용 예시
GLM-5를 OpenClaw에서 성공적으로 설정한 후에는 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 다음은 실제 사용 예시입니다.
🤖 GLM-5 모델의 응답: 전자상거래 마이크로서비스 아키텍처 설계
다음은 사용자가 "전자상거래 마이크로서비스 아키텍처 설계"를 요청했을 때 GLM-5 모델이 제공한 실제 응답 내용입니다.
# 전자상거래 마이크로서비스 아키텍처 설계
## 개요
전자상거래 플랫폼을 위한 마이크로서비스 아키텍처 설계안입니다.
---
## 아키텍처 다이어그램
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Client Layer │
│ (Web App / Mobile App / Third-party Integrations) │
└─────────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ API Gateway │
│ - 인증/인가 (JWT Validation) │
│ - Rate Limiting │
│ - Request Routing │
│ - Load Balancing │
└──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┘
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ User │ │ Product │ │ Order │ │ Payment │ │ Shipping │
│ Service │ │ Service │ │ Service │ │ Service │ │ Service │
└────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ User DB │ │Product DB│ │ Order DB │ │Payment DB│ │ShippingDB│
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
```
---
## 1. 서비스 구성
### 1.1 User Service (사용자 서비스)
**책임:** 회원 관리, 인증, 프로필 관리
| 기능 | 설명 |
|------|------|
| 회원가입/로그인 | 이메일, 소셜 로그인 지원 |
| 프로필 관리 | 개인정보, 주소록 관리 |
| 인증/인가 | JWT 토큰 발급, 권한 관리 |
**API 엔드포인트:**
- `POST /api/users/register` - 회원가입
- `POST /api/users/login` - 로그인
- `GET /api/users/{id}` - 사용자 조회
- `PUT /api/users/{id}` - 프로필 수정
---
### 1.2 Product Service (상품 서비스)
**책임:** 상품 카탈로그, 재고 관리, 검색
| 기능 | 설명 |
|------|------|
| 상품 CRUD | 상품 등록, 수정, 삭제, 조회 |
| 재고 관리 | 실시간 재고 추적 |
| 검색/필터 | 카테고리, 가격, 키워드 검색 |
**API 엔드포인트:**
- `GET /api/products` - 상품 목록
- `GET /api/products/{id}` - 상품 상세
- `POST /api/products` - 상품 등록 (관리자)
- `PUT /api/products/{id}/stock` - 재고 업데이트
---
### 1.3 Order Service (주문 서비스)
**책임:** 주문 생성, 주문 상태 관리
| 기능 | 설명 |
|------|------|
| 주문 생성 | 장바구니 → 주문 변환 |
| 주문 상태 | 생성 → 결제 → 배송 → 완료 |
| 주문 이력 | 사용자별 주문 내역 |
**API 엔드포인트:**
- `POST /api/orders` - 주문 생성
- `GET /api/orders/{id}` - 주문 조회
- `PUT /api/orders/{id}/status` - 상태 변경
- `GET /api/users/{userId}/orders` - 사용자 주문 목록
---
### 1.4 Payment Service (결제 서비스)
**책임:** 결제 처리, 환불 관리
| 기능 | 설명 |
|------|------|
| 결제 처리 | PG사 연동 (KG이니시스, 토스 등) |
| 결제 상태 | 대기 → 완료 → 실패 → 취소 |
| 환불 처리 | 부분/전체 환불 |
**API 엔드포인트:**
- `POST /api/payments` - 결제 요청
- `GET /api/payments/{id}` - 결제 조회
- `POST /api/payments/{id}/refund` - 환불 요청
---
### 1.5 Shipping Service (배송 서비스)
**책임:** 배송 추적, 배송사 연동
| 기능 | 설명 |
|------|------|
| 배송 생성 | 주문 완료 시 배송 정보 생성 |
| 배송 추적 | 실시간 위치 추적 |
| 배송사 연동 | CJ대한통운, 롯데 등 |
**API 엔드포인트:**
- `POST /api/shipping` - 배송 생성
- `GET /api/shipping/{id}/track` - 배송 추적
- `PUT /api/shipping/{id}/status` - 상태 업데이트
---
## 2. 서비스 간 통신
### 2.1 동기 통신 (Synchronous)
- **프로토콜:** REST API / gRPC
- **용도:** 실시간 조회가 필요한 요청
- **예시:**
- 주문 생성 시 상품 서비스에서 재고 확인
- 결제 시 사용자 정보 조회
```
Order Service ──REST──▶ Product Service
(재고 확인)
```
### 2.2 비동기 통신 (Asynchronous)
- **프로토콜:** Apache Kafka
- **용도:** 이벤트 기반 처리, 느슨한 결합
- **이벤트 스트림:**
| Topic | Producer | Consumer |
|-------|----------|----------|
| `order.created` | Order Service | Payment, Product, Shipping |
| `payment.completed` | Payment Service | Order, Shipping |
| `shipping.updated` | Shipping Service | Order, Notification |
```
┌─────────────┐ order.created ┌─────────────┐
│ Order │ ──────────────────▶ │ Payment │
│ Service │ │ Service │
└─────────────┘ └─────────────┘
│
│ order.created
▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Product │ │ Shipping │
│ Service │ │ Service │
└─────────────┘ └─────────────┘
```
---
## 3. 데이터베이스 설계
### 3.1 Database per Service 패턴
각 서비스는 독립적인 DB를 사용하여 느슨한 결합 유지
| 서비스 | DB | 설명 |
|--------|-----|------|
| User | PostgreSQL | RDB, 사용자 정보 |
| Product | PostgreSQL + Elasticsearch | RDB + 검색엔진 |
| Order | PostgreSQL | RDB, 주문 데이터 |
| Payment | PostgreSQL | RDB, 결제 기록 |
| Shipping | PostgreSQL | RDB, 배송 정보 |
### 3.2 스키마 예시 (Product Service)
```sql
-- 상품 테이블
CREATE TABLE products (
id UUID PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
description TEXT,
price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
stock_quantity INTEGER DEFAULT 0,
category_id UUID,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 카테고리 테이블
CREATE TABLE categories (
id UUID PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
parent_id UUID REFERENCES categories(id)
);
```
---
## 4. 확장성 전략
### 4.1 수평 확장 (Horizontal Scaling)
- Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
- 서비스별 독립적 스케일링
```yaml
# K8s HPA 예시
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: product-service-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: product-service
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
```
### 4.2 캐싱 전략
- **Redis Cluster:** 세션, 상품 캐시, 재고 캐시
- **CDN:** 상품 이미지, 정적 리소스
```
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ API │────▶│ Redis │────▶│ DB │
│ Gateway │ │ Cache │ │ │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
```
### 4.3 Read Replica
- 읽기 전용 복제본으로 조회 부하 분산
---
## 5. 장애 대응
### 5.1 Circuit Breaker 패턴
- 서비스 장애 시 빠른 실패로 전파 방지
```java
// Resilience4j 예시
@CircuitBreaker(name = "productService", fallbackMethod = "fallback")
public Product getProduct(String productId) {
return productClient.getProduct(productId);
}
public Product fallback(String productId, Exception e) {
return Product.builder()
.id(productId)
.name("상품 정보를 불러올 수 없습니다")
.build();
}
```
### 5.2 Saga 패턴 (분산 트랜잭션)
- 주문 → 결제 → 배송 보상 트랜잭션
```
성공 시나리오:
Order Created → Payment Completed → Shipping Created → Order Completed
실패 시나리오 (결제 실패):
Order Created → Payment Failed → Order Cancelled (보상)
```
### 5.3 헬스체크 & 모니터링
- **Health Check:** `/actuator/health`
- **Metrics:** Prometheus + Grafana
- **Logging:** ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- **Tracing:** Jaeger (분산 추적)
---
## 6. 보안
### 6.1 인증/인가
- **OAuth 2.0 + JWT:** API Gateway에서 토큰 검증
- **Role-Based Access Control:** 사용자/관리자 권한 분리
### 6.2 통신 보안
- **TLS 1.3:** 모든 통신 암호화
- **mTLS:** 서비스 간 상호 인증 (선택적)
### 6.3 데이터 보안
- **PII 암호화:** 개인정보 DB 암호화
- **Key Management:** AWS KMS / HashiCorp Vault
---
## 7. 기술 스택 추천
### 7.1 Backend
| 레이어 | 기술 |
|--------|------|
| Language | Java 17 / Kotlin / Python |
| Framework | Spring Boot 3.x / FastAPI |
| ORM | JPA/Hibernate / SQLAlchemy |
| API Docs | Swagger/OpenAPI |
### 7.2 Infrastructure
| 레이어 | 기술 |
|--------|------|
| Container | Docker |
| Orchestration | Kubernetes |
| Service Mesh | Istio (선택적) |
| CI/CD | GitHub Actions / ArgoCD |
### 7.3 Data & Messaging
| 레이어 | 기술 |
|--------|------|
| RDBMS | PostgreSQL 15 |
| Cache | Redis 7 |
| Message Broker | Apache Kafka |
| Search | Elasticsearch |
| Object Storage | AWS S3 / MinIO |
---
## 8. 배포 아키텍처
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kubernetes Cluster │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Ingress Controller │ │
│ │ (nginx / AWS ALB) │ │
│ └─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────┴───────────────────────────────┐ │
│ │ API Gateway Namespace │ │
│ │ [API Gateway Pods x2] │ │
│ └─────────────────────────────┬───────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────┴───────────────────────────────┐ │
│ │ Services Namespace │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ User │ │ Product │ │ Order │ │ Payment │ │ │
│ │ │ Pods x2 │ │ Pods x3 │ │ Pods x2 │ │ Pods x2 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Shipping │ │ │
│ │ │ Pods x2 │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Infrastructure Namespace │ │
│ │ [Kafka Cluster] [Redis Cluster] [PostgreSQL HA] │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 9. 마이그레이션 로드맵
### Phase 1: 기본 인프라 구축 (2주)
- [ ] Kubernetes 클러스터 설정
- [ ] CI/CD 파이프라인 구축
- [ ] 모니터링 스택 배포
### Phase 2: 핵심 서비스 개발 (4주)
- [ ] User Service 개발
- [ ] Product Service 개발
- [ ] API Gateway 구현
### Phase 3: 비즈니스 로직 (4주)
- [ ] Order Service 개발
- [ ] Payment Service 개발
- [ ] Shipping Service 개발
### Phase 4: 통합 및 테스트 (2주)
- [ ] 서비스 간 통신 테스트
- [ ] 부하 테스트
- [ ] 보안 감사
---
## 10. 참고 자료
- [Microservices Patterns](https://microservices.io/patterns/index.html)
- [Spring Boot Documentation](https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/)
- [Kubernetes Best Practices](https://kubernetes.io/docs/concepts/)
- [Event-Driven Architecture with Kafka](https://developer.confluent.io/courses/apache-kafka/events/)
---
*최종 수정: 2026-02-12*위 내용은 GLM-5 모델이 전자상거래 마이크로서비스 아키텍처 설계 요청에 대해 제공한 포괄적인 답변입니다. 각 서비스의 책임, API 엔드포인트, 데이터베이스 설계, 확장성 전략, 장애 대응 방안 등 시스템 엔지니어링 관점에서 완성도 높은 아키텍처를 제시하고 있습니다.
📊 GLM-5 vs 다른 모델
GLM-5를 다른 인기 있는 LLM과 비교하면 다음과 같습니다.
| 특징 | GLM-5 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex | DeepSeek-V3 |
|---|---|---|---|---|
| 파라미터 | 745B | ~400B (추정) | ~500B+ (추정) | 685B |
| 라이선스 | MIT (오픈소스) | 상용 (폐쇄형) | 상용 (폐쇄형) | MIT (오픈소스) |
| 접근성 | API, 로컬 배포 가능 | API 전용 | API 전용 | API, 로컬 배포 가능 |
| 강점 | 장기 작업, 시스템 엔지니어링 | 일반 대화, 분석 | 코드 생성, 일반 작업 | 코딩, 수학, 추론 |
| 비용 | 무료 (4월/30일까지) 후 유료 | 높은 유료 요금 | 높은 유료 요금 | 무료 API 및 로컬 |
💡 모델 선택 가이드
장기 프로젝트: GLM-5가 긴 맥락 유지에 탁월합니다.
빠른 코드 생성: GPT-5.3 Codex나 DeepSeek-V3가 더 적합할 수 있습니다.
일반 대화: Claude Opus 4.6이 자연스러운 대화에 강점이 있습니다.
예산 제약: GLM-5와 DeepSeek-V3의 무료 옵션을 먼저 테스트해보세요.
각 모델은 특정 작업에서 강점을 보이므로, 자신의 사용 패턴에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 다행인 OpenClaw에서는 여러 모델을 쉽게 전환하며 사용할 수 있어, 상황에 따라 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
🎯 맺음말
오늘은 Z.ai의 최신 오픈소스 모델인 GLM-5와 Modal 플랫폼을 통한 무료 사용 방법, 그리고 OpenClaw에서 GLM-5를 설정하는 방법에 대해 알아보았습니다. GLM-5는 745B 파라미터와 192,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하는 대규모 모델로, 장기적인 AI 에이전트 개발과 시스템 엔지니어링 작업에 특화되어 설계되었습니다. MIT 라이선스로 배포되어 있어 상업적 활용도 가능합니다.
Modal 플랫폼은 2026년 4월 30일까지 GLM-5를 무료로 제공하며, OpenAI API 호환 엔드포인트를 제공합니다. 여러분도 Modal 플랫폼으 통해 OpenClaw와 같은 다양한 도구에서 GLM-5를 쉽게 사용해보시기를 추천드리면서 저는 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.
📚 참고 문헌 및 출처
- Modal Research Team. (2026). Try GLM-5, new frontier of open intelligence, on Modal. Retrieved from https://modal.com/blog/try-glm-5
- Z.ai. (2026). GLM-5 Model Card. Retrieved from https://modal.com/glm-5-endpoint
- OpenClaw. (2026). OpenClaw Documentation. Retrieved from https://github.com/openclaw/openclaw
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