[2025 AI 벤치마크] Claude Opus 4.5 vs GLM-4.7: 코딩부터 추론까지 완벽 비교 (개발자 선택 가이드)

2025년 말, AI 코딩 모델 대격변의 시작

2025년 11월과 12월, AI 업계에 두 개의 폭탄이 떨어졌습니다. Anthropic의 Claude Opus 4.5가 11월 24일에, Zhipu AI(Z.ai)의 GLM-4.7이 12월 22일에 출시되면서 개발자들 사이에서 "어떤 모델을 써야 하나?"라는 질문이 쏟아지고 있습니다.

이 두 모델의 등장은 단순한 신제품 출시가 아닙니다. AI 코딩 도구 시장의 패러다임이 바뀌는 순간입니다. Claude Opus 4.5는 "돈을 더 내더라도 최고의 결과물"을 원하는 시장을, GLM-4.7은 "충분히 좋은 성능을 합리적 가격에" 원하는 시장을 각각 공략합니다.

결론부터 말씀드리면: 두 모델은 완전히 다른 시장을 겨냥합니다.
Claude Opus 4.5는 "최고 성능"을, GLM-4.7은 "가성비 혁명"을 추구합니다. 

이 글을 읽으면 알게 되는 것:
• 각 벤치마크 수치가 실제로 의미하는 바• 내 프로젝트에 어떤 모델이 적합한지• 비용을 최적화하는 하이브리드 전략

핵심 요약: 30초 안에 파악하기

아래 표에서 두 모델의 핵심 스펙을 한눈에 비교해 보겠습니다. 각 행의 ✅ 표시는 해당 항목에서 우위에 있는 모델을 나타냅니다. 특히 SWE-bench(실전 코딩 능력)와 가격 항목을 주목해 주세요. 이 두 가지가 모델 선택의 핵심 기준이 됩니다.

1. 벤치마크 심층 분석: 숫자가 말해주는 진실

AI 모델을 비교할 때 가장 중요한 것은 "이 숫자가 내 작업에 어떤 영향을 미치는가?"입니다. 단순히 높은 점수가 좋은 게 아니라, 각 벤치마크가 측정하는 능력이 내 용도에 맞아야 합니다.

1.1 SWE-bench Verified: 실전 코딩 능력의 척도

아래는 SWE-bench에서 주요 AI 모델들의 성적표입니다. 점수가 높을수록 실제 GitHub 버그를 더 잘 해결한다는 뜻입니다. 80%는 "10개 버그 중 8개를 해결"하는 수준이며, 숙련된 시니어 개발자와 비슷한 성적입니다.

80.9%가 의미하는 것: Claude Opus 4.5는 역사상 최초로 80%를 돌파한 모델입니다. 이전까지 어떤 AI도 넘지 못했던 벽입니다. 참고로 숙련된 인간 개발자도 이 테스트에서 70-80% 수준을 기록합니다. 즉, Claude는 이제 평균적인 시니어 개발자 수준의 버그 수정 능력을 갖췄습니다.

73.8%는 나쁜 점수인가? 절대 아닙니다. GLM-4.7의 73.8%는 6개월 전만 해도 최상위권이었을 점수입니다. 가격이 1/8인 것을 고려하면, "10개 버그 중 7개를 1/8 비용으로 해결"하는 셈입니다. 나머지 3개는 직접 수정하거나 Claude에게 맡기면 됩니다.

1.2 GPQA: 박사급 지능 테스트

GPQA는 "순수한 추론 능력"을 측정합니다. 흥미로운 점은 AI 모델들이 이미 인간 박사급 전문가를 뛰어넘었다는 것입니다. 아래 표에서 인간 전문가 점수와 비교해 보세요.

1.3%p 차이의 의미: Claude가 87.0%, GLM이 85.7%입니다. 이 1.3%p 차이는 실질적으로 무의미합니다. 두 모델 모두 인간 박사급 전문가를 10%p 이상 앞서고 있습니다. "순수한 추론 능력"만 필요한 작업이라면 GLM-4.7로도 충분합니다.

실제 활용 예시:

• 복잡한 알고리즘 설계 → 두 모델 모두 우수
• 기술 문서 분석 및 요약 → 두 모델 모두 우수
• 코드 리뷰 및 개선점 제안 → 두 모델 모두 우수

1.3 Terminal-Bench 2.0: 에이전트 능력의 핵심

Terminal-Bench는 "AI가 사람 개입 없이 스스로 일을 완료할 수 있는가"를 측정합니다. 이 벤치마크에서 두 모델 간 격차가 가장 크게 나타납니다. 에이전트형 AI 도구를 개발하신다면 이 점수를 가장 중요하게 보셔야 합니다.

왜 이 벤치마크가 중요한가? 2025년 AI 트렌드의 핵심 키워드는 "에이전틱 AI(Agentic AI)"입니다. 사람이 하나하나 지시하는 게 아니라, AI가 스스로 계획을 세우고 실행하는 방식입니다. Terminal-Bench는 이 능력을 직접 측정합니다.

18.3%p 격차의 의미: 이 격차는 다른 벤치마크들과 달리 매우 큽니다. Claude는 "혼자서도 잘 하는 AI"이고, GLM은 "사람이 가이드해주면 잘 하는 AI"입니다.

2. 가격 비교: 8배 차이의 실제 영향

AI API 비용은 "토큰" 단위로 청구됩니다. 토큰은 대략 한글 0.5-1글자, 영어 4글자 정도입니다. 1M(백만) 토큰은 대략 한글 50만 자, 또는 책 1.5권 분량입니다.

2.1 토큰당 비용 상세 비교

API 비용은 Input(내가 보내는 텍스트)과 Output(AI가 생성하는 텍스트)으로 나뉩니다. Output이 더 비싼 이유는 AI가 "생각해서 만들어내야" 하기 때문입니다. GLM은 특히 Output 비용에서 11.4배나 저렴합니다.

2.2 실제 사용 시나리오별 월 비용

숫자가 와닿지 않으시죠? 아래 표에서 실제 사용 패턴별 월 비용을 계산해 봤습니다. 개인 개발자부터 스타트업까지, 모델 선택에 따른 비용 차이를 확인해 보세요. 특히 월 절감액 열을 주목하시면 됩니다.

연간으로 환산하면:

• 개인 개발자: 연 $480 절감 (약 65만원)
• 소규모 팀: 연 $4,800 절감 (약 650만원)
• 스타트업: 연 $48,000 절감 (약 6,500만원)

3. 실무에서 체감하는 차이점

벤치마크 점수는 "시험 성적"이고, 실무 성능은 "실제 업무 능력"입니다. 시험을 잘 본다고 일을 잘하는 건 아니듯, 벤치마크 점수만으로는 알 수 없는 차이가 있습니다.

3.1 Claude Opus 4.5: "생각하는 시니어 개발자"

Claude를 쓰다 보면 "이 AI는 왜 이렇게 코드 맥락을 잘 파악하지?"라는 생각이 듭니다. 단순히 요청한 것만 하는 게 아니라, 전체 아키텍처를 고려한 제안을 합니다.

아래 표는 Claude Opus 4.5를 실제로 사용하면서 느낀 핵심 강점들입니다. "특징"은 기능이고, "실제 경험 예시"는 제가 직접 겪은 상황입니다. 특히 디버깅과 에이전틱 실행 능력이 압도적입니다.

Claude가 빛나는 순간

# Claude Code로 복잡한 버그 수정
claude "이 에러 로그 분석해서 수정해줘"

# Claude의 답변 예시:
# "에러 로그를 분석했습니다. 이 문제는 단순 타입 불일치가 아닙니다.
# 
# 근본 원인: UserService와 AuthService 사이에 순환 참조가 발생했습니다.
# UserService가 AuthService를 주입받고, AuthService가 다시 UserService를
# 주입받으면서 초기화 순서 문제가 생겼습니다.
#
# 해결 방안: Dependency Injection 패턴을 적용하겠습니다.
# 1. 공통 인터페이스 IUserAuth 생성
# 2. 순환 참조 대신 이벤트 기반 통신으로 변경
# 3. 테스트 코드도 함께 수정
#
# 지금 바로 수정을 진행할까요?"

3.2 GLM-4.7: "가성비 끝판왕 실용주의자"

GLM-4.7은 "이 가격에 이 성능?"이라는 감탄이 나오는 모델입니다. Claude만큼 "똑똑하지"는 않지만, 대부분의 일상적인 코딩 작업에는 충분합니다.

GLM-4.7의 진짜 강점은 가격만이 아닙니다. 아래 표에서 특히 오픈 웨이트와 긴 출력 항목을 주목해 주세요. 민감한 데이터를 다루거나, 긴 문서를 한 번에 생성해야 할 때 GLM이 더 적합할 수 있습니다.

GLM이 빛나는 순간

# 대량 데이터 처리 파이프라인
import zhipuai

# 1000개 문서를 GLM-4.7로 요약 (Claude 대비 1/10 비용)
for doc in documents:
    summary = zhipuai.chat(
        model="glm-4.7",
        messages=[{"role": "user", "content": f"다음 문서를 3줄로 요약: {doc}"}]
    )
    # 비용: 문서당 약 0.0006달러
    # Claude였다면: 문서당 약 0.006달러
    # 1000개 처리 시: GLM $0.60 vs Claude $6.00

4. 특수 기능 비교: Thinking 모드

2025년 AI 모델의 트렌드 중 하나는 "사고 과정(Thinking)"을 노출하고 제어하는 것입니다. AI가 답을 바로 내놓는 게 아니라, "생각하는 과정"을 보여주거나 제어할 수 있게 되었습니다.

4.1 GLM-4.7의 3가지 Thinking 모드

GLM-4.7은 사고 과정을 제어하는 3가지 모드를 제공합니다:

Thinking 모드는 "AI가 어떻게 생각하는지"를 제어합니다. 아래 표에서 각 모드의 작동 방식과 적합한 상황을 확인하세요. 특히 Preserved Thinking은 긴 코딩 세션에서 맥락을 잃지 않게 해주는 혁신적인 기능입니다.

4.2 Claude Opus 4.5의 Extended Thinking

Claude도 Extended Thinking 모드를 제공합니다. 복잡한 문제에서 AI가 더 오래, 더 깊이 생각하도록 하는 기능입니다.

Extended Thinking은 "AI에게 더 깊이 생각할 시간을 주는" 기능입니다. 응답이 느려지는 대신 복잡한 문제에서 훨씬 정확한 답을 얻을 수 있습니다. 아키텍처 설계 같은 중요한 결정에는 ON으로, 단순 질문에는 OFF로 사용하시면 됩니다.

5. 프로젝트별 추천 가이드

이제 실제로 "내 상황에는 뭘 써야 하나?"에 대한 구체적인 가이드를 드립니다.

5.1 Claude Opus 4.5를 선택해야 할 때

아래 표는 "Claude를 써야 하는 상황"을 정리한 것입니다. 왜 Claude인가 열에서 그 이유를, 기대 효과 열에서 예상되는 성과를 확인하세요. 핵심은 "실수가 비용으로 직결되는 작업"에 Claude를 배치하는 것입니다.

5.2 GLM-4.7을 선택해야 할 때

반대로 아래는 "GLM이 더 적합한 상황"입니다. 핵심 판단 기준은 "양이 많고, 실수해도 치명적이지 않은 작업"입니다. 이런 작업에 Claude를 쓰면 예산만 낭비하게 됩니다.

5.3 하이브리드 전략: 2025년의 최적해

핵심 원칙: "중요한 결정은 Claude에게, 반복 작업은 GLM에게"
이 전략으로 품질은 Claude 수준 유지, 비용은 70% 절감 가능

실제로 프로젝트에서 두 모델을 어떻게 조합해야 할까요? 아래 표는 개발 단계별 모델 배치 전략입니다. "이유" 열을 읽으시면 왜 그 단계에 해당 모델이 적합한지 이해하실 수 있습니다.

// 실제 구현: AI 라우터 클래스
class AIRouter {
  async route(task: Task): Promise<string> {
    // 고난도 작업은 무조건 Claude
    if (task.complexity === 'high' || task.type === 'architecture') {
      console.log('→ Claude 사용: 고품질 필요');
      return await this.callClaude(task);
    }
    
    // 보안 관련 작업도 Claude
    if (task.type === 'security' || task.type === 'review') {
      console.log('→ Claude 사용: 보안/리뷰');
      return await this.callClaude(task);
    }
    
    // 대량 반복 작업은 GLM (비용 90% 절감)
    if (task.type === 'bulk' || task.type === 'documentation') {
      console.log('→ GLM 사용: 비용 최적화');
      return await this.callGLM(task);
    }
    
    // 테스트 코드 생성도 GLM
    if (task.type === 'test') {
      console.log('→ GLM 사용: 테스트 대량 생성');
      return await this.callGLM(task);
    }
    
    // 기본값: 비용 효율 우선
    return await this.callGLM(task);
  }
}

6. 2026년 전망: 다음은 무엇인가?

6.1 Claude의 예상 행보

Anthropic의 업데이트 패턴과 업계 동향을 분석한 Claude의 향후 로드맵 예측입니다. 특히 GLM 같은 저가형 경쟁자의 등장으로 가격 인하가 점진적으로 이뤄질 것으로 예상됩니다.

6.2 GLM의 예상 행보

Zhipu AI는 빠른 개발 사이클로 유명합니다. 아래는 GLM의 예상 발전 방향입니다. 특히 에이전트 성능 개선이 최우선 과제가 될 것으로 보입니다. Terminal-Bench에서 Claude와의 18%p 격차를 줄여야 하기 때문입니다.

결론: 최종 추천 매트릭스

마지막으로, 당신의 상황에 맞는 최적의 선택을 정리했습니다. 왼쪽 열에서 자신의 상황을 찾고, 추천 모델과 그 이유를 확인하세요. 대부분의 경우 하이브리드 전략이 최적의 ROI를 제공합니다.

마무리:

2025년 말, AI 코딩 도구 시장은 "최고 성능 vs 최고 가성비"로 명확하게 갈렸습니다.

Claude Opus 4.5는 "돈이 들더라도 실수 없이"를 원하는 시장을,
GLM-4.7은 "적당히 좋은 성능을 합리적 가격에"를 원하는 시장을 각각 장악하고 있습니다.

현명한 개발자의 선택: 두 모델을 모두 도구함에 넣어두세요. 핵심 로직에는 Claude를, 나머지에는 GLM을 배치하는 하이브리드 전략이 2026년의 표준이 될 것입니다.