Minimax-M2.5와 GLM-5 비교: OpenClaw에서 어떤 대규모 언어 모델이 더 가성비가 좋을까

저자 주: 가격, 성능, 도구 호출 능력 등 다양한 차원에서 Minimax-M2.5와 GLM-5를 비교하여, OpenClaw 환경에서 가장 가성비 높은 대규모 언어 모델 솔루션을 선택할 수 있도록 도와드립니다.

OpenClaw는 2026년 초 가장 핫한 오픈 소스 AI Agent 프레임워크로, 출시된 지 2주도 채 되지 않아 GitHub Star 17.5만 개를 돌파했습니다. WhatsApp, Telegram, Slack 등을 통해 자율적으로 작업을 수행할 수 있지만, 어떤 모델을 선택하느냐에 따라 사용 비용과 작업 품질이 완전히 달라집니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Minimax-M2.5와 GLM-5가 각각 어떤 OpenClaw 사용 시나리오에 적합한지, 그리고 어떻게 하면 최저 비용으로 최고의 효과를 낼 수 있는지 명확히 알게 될 것입니다.

OpenClaw 모델 선택의 핵심 지표

OpenClaw는 자율적으로 작업을 수행하는 AI Agent입니다. 일반적인 채팅 시나리오와 달리 모델에 요구되는 사항이 훨씬 구체적입니다. 모델을 잘못 선택하면 작업이 실패하거나 토큰 비용이 걷잡을 수 없이 치솟을 수 있습니다.

OpenClaw의 모델 최소 요구 사항

OpenClaw 커뮤니티의 실무 경험에 따르면, 메인 모델은 최소 14B 이상의 파라미터가 필요하며(8B 이하는 도구 호출 환각 현상이 발생하기 쉬움), 컨텍스트 윈도우는 32K 이상을 권장합니다. Minimax-M2.5와 GLM-5 모두 이 기준을 훨씬 상회합니다. 문제는 **'둘 다 가능한데, 누가 더 경제적인가?'**입니다.

Minimax-M2.5와 GLM-5 OpenClaw 가성비 전격 비교

모델 기초 사양 비교

OpenClaw 핵심 성능 비교

이 표는 선택의 핵심 근거가 됩니다. OpenClaw 사용 경험과 비용에 직접적인 영향을 미치는 지표들이에요.

🎯 핵심 발견: Minimax-M2.5의 토큰 가격은 GLM-5의 38%~47% 수준에 불과하지만, 코딩과 도구 호출 등 OpenClaw의 가장 핵심적인 역량에서는 대등하거나 오히려 더 나은 성능을 보여줍니다. 이는 대부분의 OpenClaw 사용자에게 M2.5의 가성비가 압도적으로 높다는 것을 의미해요.

OpenClaw 시나리오별 모델 선택 제안

사용 시나리오에 따라 모델의 강점이 다르게 작용합니다. OpenClaw의 전형적인 시나리오별 추천 모델을 확인해 보세요.

Minimax-M2.5를 선택해야 하는 경우

• 일상적인 자동화 작업: 메시지 예약 발송, 캘린더 관리, 파일 정리 등 빈도는 높지만 복잡도는 낮은 작업에서 M2.5의 저렴한 가격은 대량 호출 시 큰 비용 절감 효과를 줍니다.
• 코딩 보조: SWE-Bench 80.2%라는 성적은 M2.5가 코드 생성 및 디버깅 분야에서 뛰어난 능력을 갖췄음을 증명해요.
• Office 문서 생성: M2.5는 Word/PPT/Excel 작업에서 평균 승률 59%를 기록하여 문서 자동화 프로세스에 적합합니다.
• 예산에 민감한 장기 실행: OpenClaw의 Heartbeat 스케줄러는 정기적으로 모델을 깨워 작업을 수행합니다. 장기 실행 시 M2.5를 쓰면 비용을 50% 이상 아낄 수 있어요.

GLM-5를 선택해야 하는 경우

• 복잡한 추론 작업: AA 지능 지수 50점(M2.5는 42점)으로, 다단계 추론과 논리 분석에서 GLM-5가 더 안정적입니다.
• 지식 집약형 질의응답: 환각률이 56%나 낮아졌습니다. 이메일 초안 작성이나 연구 요약처럼 정보 출력의 신뢰도가 중요한 작업에는 GLM-5가 더 믿음직해요.
• 에이전트 워크플로우 오케스트레이션: AA Agentic 지수가 63점(오픈 소스 모델 중 최고 수준)에 달해, 복잡한 다단계 에이전트 워크플로우에 최적화되어 있습니다.

OpenClaw에서 Minimax-M2.5 및 GLM-5 연동하기: 빠른 시작 가이드

초간단 예제

APIYI 플랫폼을 이용하면 model 파라미터만 변경하여 두 모델 사이를 자유롭게 전환할 수 있어요.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Minimax-M2.5 사용 (가성비 선택지)
# 모델 호출 시 효율적인 비용으로 성능을 낼 수 있습니다.
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "지정된 디렉토리의 파일 변경을 모니터링하는 Python 스크립트를 작성해줘"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# GLM-5 사용 (더 강력한 추론 능력)
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "이 판매 데이터의 트렌드를 분석하고 최적화 제안을 해줘"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 도구 호출 예제 (OpenClaw의 핵심 기능)
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "Shell 명령 실행",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "실행할 명령"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "현재 디렉토리의 모든 Python 파일 확인"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

팁: APIYI(apiyi.com)에서 무료 테스트 크레딧을 받아보세요. 두 모델 모두 즉시 호출하여 테스트할 수 있습니다. API 중계 서비스인 APIYI는 공식 가격 대비 약 12% 할인된 가격을 제공하므로, OpenClaw를 장기적으로 사용할 때 비용을 크게 절감할 수 있어요.

OpenClaw 모델 비용 실측 추정

일반적인 OpenClaw 사용자가 매일 50개의 에이전트 작업을 수행한다고 가정해 보겠습니다. 작업당 평균 5,000 입력 토큰과 2,000 출력 토큰을 소모하는 경우의 비용 비교입니다.

🎯 비용 결론: Minimax-M2.5를 APIYI의 할인 혜택과 함께 사용하면 월평균 비용이 약 $5 정도로, GLM-5의 절반도 안 되는 수준이에요. 예산이 한정되어 있지만 OpenClaw를 장기적으로 운영해야 하는 사용자에게는 M2.5가 훨씬 현실적인 선택입니다.

물론 복잡한 추론과 높은 신뢰도의 출력이 필요한 작업이라면, 매달 $7 정도를 더 투자하여 더 강력한 추론 능력과 낮은 환각률을 제공하는 GLM-5를 선택하는 것도 합리적인 투자입니다.

자주 묻는 질문

요약

OpenClaw 모델 선택을 위한 핵심 제안은 다음과 같습니다:

1. 가성비를 중시한다면 Minimax-M2.5를 선택하세요: 가격이 GLM-5의 38~47% 수준에 불과하면서도 코딩 및 도구 호출 능력이 뛰어나 대부분의 OpenClaw 일상 시나리오에 적합합니다.
2. 추론 품질을 중시한다면 GLM-5를 선택하세요: AA 지능 지수가 19% 더 높고 환각률은 56% 낮아, 복잡한 추론이나 지식 집약적인 작업에 유리합니다.
3. 가장 좋은 전략은 혼합 사용입니다: 일상적인 작업은 M2.5로 비용을 관리하고, 복잡한 작업은 GLM-5로 전환하여 품질을 보장하는 방식입니다.

두 모델 모두 APIYI 플랫폼에 상장되어 있으며, 공식 가격 대비 12% 할인 혜택을 받으실 수 있습니다. 지금 APIYI apiyi.com에서 무료 테스트 크레딧을 받아 여러분의 OpenClaw 작업에서 두 모델의 성능을 직접 비교해 보세요.

📚 참고 자료

1. OpenClaw 공식 문서: 모델 제공자 설정 가이드

   • 링크: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • 설명: OpenClaw에서 사용자 정의 모델을 설정하는 방법을 알아보세요.

2. Minimax-M2.5 공식 소개: 모델 기술 사양 및 성능 데이터

   • 링크: minimax.io/news/minimax-m25
   • 설명: M2.5의 전체 벤치마크 성적과 아키텍처 세부 정보를 확인해 보세요.

3. GLM-5 기술 문서: 모델 기능 및 API 인터페이스 설명

   • 링크: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • 설명: GLM-5의 추론 능력과 멀티모달 특성에 대해 알아보세요.

4. Artificial Analysis 모델 비교: 제3자 독립 평가 데이터

   • 링크: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • 설명: 객관적인 성능, 속도, 가격 비교 데이터입니다.

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글창에서 여러분의 OpenClaw 모델 선택 경험을 자유롭게 공유해 주세요. 더 많은 AI 모델 정보는 APIYI apiyi.com에서 확인하실 수 있습니다.