GLM-4 및 MiniMax M2.5 가격 : API 비용, 모델 및 비교
On this page
현재 가장 비용 효율적인 AI 모델 제품군 중 두 가지는 중국 연구소에서 나옵니다: Zhipu AI의 GLM 시리즈와 MiniMax의 M2.5입니다. 이 두 모델 모두 Claude 또는 GPT에 지불하는 비용의 일부로 최첨단 성능을 제공합니다. 다음은 2026년 2월 기준 실제 비용입니다.
AI 모델 비용을 더 광범위하게 비교한다면, 저희 Claude AI 가격 가이드는 새로운 Opus 4.6을 포함한 Anthropic의 전체 라인업을 다룹니다.
GLM-4 시리즈 가격
Zhipu AI(GLM 모델을 개발한 회사)는 Z.AI 플랫폼을 통해 운영됩니다. “GLM-4” 제품군은 GLM-5, GLM-4.7, 그리고 여러 GLM-4.5 변형 모델을 포함하여 크게 확장되었습니다.
아래 모든 가격은 1백만 토큰당 USD 기준입니다.
| 모델 | 입력 | 캐시된 입력 | 출력 | 컨텍스트 창 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 | 128K |
| GLM-5-Code | $1.20 | $0.30 | $5.00 | 128K |
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 200K |
| GLM-4.5 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 128K |
| GLM-4.5-X | $2.20 | $0.45 | $8.90 | 128K |
| GLM-4.5-Air | $0.20 | $0.03 | $1.10 | 128K |
| GLM-4.7-Flash | 무료 | 무료 | 무료 | 128K |
| GLM-4.5-Flash | 무료 | 무료 | 무료 | 128K |
여기서 주목할 점은: GLM-4.7-Flash와 GLM-4.5-Flash는 무료입니다. 함정이나 일일 사용량 제한도 없습니다. Zhipu는 채택률을 높이기 위한 미끼 상품으로 이 모델들을 제공합니다.
GLM-4.7은 대표적인 오픈 소스 모델입니다. SWE-bench Verified에서 73.8%, LiveCodeBench V6에서 84.9%를 기록하여 코딩 벤치마크에서 Claude Sonnet 4.5보다 앞섭니다. 200K 컨텍스트 창과 128K 출력 용량은 5~10배 더 비싼 모델과도 경쟁할 만합니다.
캐시된 입력 가격은 주목할 가치가 있습니다. 동일한 시스템 프롬프트나 참조 문서를 반복적으로 보내는 애플리케이션을 구축하는 경우, GLM-4.7의 캐시된 입력 요금인 $0.11/MTok는 표준 입력 가격보다 약 80% 저렴합니다.
MiniMax M2.5 가격
MiniMax는 2026년 2월 12일 M2.5를 출시했으며, 즉시 주목을 받았습니다. 이 모델은 Standard와 Lightning 두 가지 버전으로 제공됩니다.
| 모델 | 입력 | 출력 | 컨텍스트 창 | 속도 |
|---|---|---|---|---|
| M2.5 Standard | $0.30/MTok | $1.20/MTok | 1M 토큰 | 50 토큰/초 |
| M2.5 Lightning | $0.30/MTok | $2.40/MTok | 200K 토큰 | 100 토큰/초 |
1백만 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $1.20으로, M2.5 Standard는 Claude Opus 4.6 ($5/$25) 가격의 63분의 1입니다. 오타가 아닙니다.
M2.5는 SWE-Bench Verified에서 80.2%를 기록했으며, 이는 2026년 2월 중순 기준 공개 벤치마크에서 최상위권에 해당합니다. 또한 Multi-SWE-Bench에서 51.3%, 컨텍스트 관리를 통해 BrowseComp에서 76.3%를 달성했습니다.
Lightning 버전은 출력 가격을 두 배로 늘리지만, 처리량도 초당 100 토큰으로 두 배가 됩니다. MiniMax는 이 모델을 초당 100 토큰으로 한 시간 동안 계속 실행하는 데 약 $1이 든다고 주장합니다.
M2.5는 오픈 소스이며 Hugging Face에서 이용 가능하므로 하드웨어가 있다면 직접 호스팅할 수도 있습니다.
Claude 및 GPT와의 비교
이 모델들은 주요 서구 제공업체와 어떻게 비교될까요? 다음은 가격과 사양을 나란히 비교한 표입니다.
| 모델 | 입력/MTok | 출력/MTok | 컨텍스트 | SWE-bench |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | 1M | 80.2% |
| GLM-4.7 | $0.60 | $2.20 | 200K | 73.8% |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 | 128K | N/A |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 200K | ~70% |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 200K | ~79% |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K | ~65% |
가격 차이가 눈에 띄게 큽니다. 동일한 $100 예산으로:
- MiniMax M2.5: ~8300만 출력 토큰
- GLM-4.7: ~4500만 출력 토큰
- Claude Sonnet 4.5: ~670만 출력 토큰
- Claude Opus 4.6: ~400만 출력 토큰
이는 M2.5가 Opus 4.6에 비해 유사한 벤치마크 성능에서 20배의 비용 우위를 가집니다.
어떤 모델을 선택해야 할까요?
GLM-4.7-Flash를 선택해야 하는 경우: 프로토타이핑 또는 소량 사용을 위한 무료 티어를 원할 때. 숨겨진 할당량 없이 진정으로 무료이므로 유료 모델을 사용하기 전에 아이디어를 테스트하는 데 완벽합니다.
GLM-4.7 또는 GLM-5를 선택해야 하는 경우: 적당한 비용으로 강력한 범용 모델이 필요할 때. $0.60/$2.20의 가격은 서구 대안 모델보다 훨씬 저렴하며, 200K 컨텍스트 창은 긴 문서 처리에도 적합합니다.
MiniMax M2.5 Standard를 선택해야 하는 경우: 비용이 가장 중요하며 최첨단 성능이 필요할 때. $0.30/$1.20으로 이 성능 계층에서 가장 저렴한 모델이며, 1M 토큰 컨텍스트 창은 이 가격대에서 가장 큽니다.
MiniMax M2.5 Lightning을 선택해야 하는 경우: 실시간 애플리케이션에 속도가 필요할 때. $0.30/$2.40으로 초당 100 토큰의 처리량은 대화형 코딩 에이전트 및 라이브 채팅 애플리케이션에 경쟁력이 있습니다.
Claude 또는 GPT를 고수해야 하는 경우: 최대의 신뢰성, 확립된 생태계 지원 또는 Claude의 컴퓨터 사용이나 GPT의 이미지 생성과 같은 특정 기능이 필요할 때. 프리미엄 가격에는 성숙한 도구, 광범위한 문서, 입증된 생산 안정성이 함께 제공됩니다.
주의할 점
요금 제한은 다릅니다. Zhipu와 MiniMax는 OpenAI 또는 Anthropic에서 얻는 것과 다른 요금 제한을 적용할 수 있습니다. 고용량 배포를 계획하기 전에 플랫폼 문서를 확인하세요.
아시아 외부에서의 지연 시간. 두 서비스 모두 주로 중국 데이터 센터에서 실행됩니다. 사용자가 북미나 유럽에 있다면 미국 기반 공급자보다 더 높은 지연 시간을 예상해야 합니다. MiniMax는 일부 국제 엔드포인트를 제공하며, GLM 모델은 Fireworks 및 Novita와 같은 타사 공급자를 통해 사용할 수 있습니다.
벤치마크 점수가 전부는 아닙니다. M2.5의 SWE-bench 점수 80.2%는 인상적이지만, 실제 코딩 성능은 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. 커밋하기 전에 실제 워크로드로 테스트하세요.
비전 및 멀티모달 비용은 다릅니다. GLM-4.6V(비전 모델)는 MTok당 $0.30/$0.90입니다. MiniMax M2.5는 현재 텍스트만 지원합니다. 이미지 이해가 필요한 경우, 이를 비교에 고려하세요.
녹화본에 AI 사용하기
회의 녹화본이나 비디오 콘텐츠를 처리하는 경우, 토큰당 API 비용이 빠르게 늘어날 수 있습니다. 1시간 분량의 회의록은 10,00015,000토큰이 소요됩니다. Claude Opus 요금($5/$25 MTok)으로 한 달에 100건의 회의를 분석하면 API 수수료로 약 $5$10이 듭니다.
ScreenApp에서는 AI 분석이 플랫폼에 내장되어 있습니다. API 키를 관리하거나 토큰 예산에 대해 걱정할 필요 없이 자동 전사, AI 요약, 그리고 다국어 지원을 받을 수 있습니다.
FAQ
GLM-4 비용은 얼마인가요?
GLM-4 제품군은 무료(GLM-4.7-Flash, GLM-4.5-Flash)부터 백만 출력 토큰당 $2.20(GLM-4.7, GLM-4.5)까지 다양합니다. 프리미엄 GLM-4.5-X 모델은 백만 출력 토큰당 $8.90입니다. 모든 가격은 Zhipu AI의 Z.AI 플랫폼을 통해 제공됩니다.
MiniMax M2.5 가격은 얼마인가요?
MiniMax M2.5 Standard는 백만 입력 토큰당 $0.30, 백만 출력 토큰당 $1.20입니다. Lightning 버전은 백만 토큰당 입력 $0.30, 출력 $2.40이며, 속도는 두 배입니다.
GLM-4는 ChatGPT보다 저렴한가요?
네, 상당히 저렴합니다. GLM-4.7은 백만 토큰당 $0.60/$2.20인 반면, GPT-4o는 $2.50/$10.00입니다. Flash 변형은 무료입니다. 가장 비싼 옵션인 GLM-5조차도 입력 및 출력 가격 모두에서 GPT-4o보다 저렴합니다.
MiniMax M2.5는 Claude Opus만큼 좋은가요?
코딩 벤치마크에서 M2.5는 SWE-Bench Verified에서 80.2%를 기록했으며, Opus 4.6은 약 79%를 기록했습니다. 다른 작업에서의 성능은 다릅니다. M2.5는 Opus 4.6 비용의 약 1/20이며, 특정 사용 사례에 대한 테스트 가치가 충분합니다.
GLM-4 또는 MiniMax M2.5를 자체 호스팅할 수 있나요?
두 모델 제품군 모두 오픈소스입니다. GLM-4.7은 Zhipu AI (zai-org)의 Hugging Face에서 이용 가능하며, MiniMax M2.5는 MiniMaxAI의 Hugging Face에서 이용 가능합니다. 자체 호스팅은 상당한 GPU 자원을 필요로 하지만 토큰당 비용을 완전히 없앱니다.
MiniMax M2.5는 어떤 컨텍스트 창을 지원하나요?
M2.5 스탠다드는 최대 1백만 토큰의 컨텍스트를 지원합니다. 라이트닝 버전은 20만 토큰을 지원합니다. 둘 다 응답당 최대 13만 1천 토큰을 출력할 수 있습니다.
