# glm-call.py 테스트 결과 테스트 수행: 2026-03-28 테스터: 하누만 (개발4팀) API: z.ai (GLM API - OpenAI 호환) --- ## 테스트 1: glm-5 (피보나치) ### 명령 ```bash cd /home/jay/workspace time python3 tools/glm-call.py --role backend --task "Hello, 간단한 Python 함수 하나 작성해줘: 피보나치 수열 n번째 항 반환" --model glm-5 ``` ### 응답 시간 ``` real 1m1.493s user 0m0.172s sys 0m0.021s ``` ### 성공/실패 **성공** ✓ ### 전체 출력 ``` 안녕하세요. 시니어 백엔드 개발자 관점에서 **확장성, 효율성, 그리고 안정성**을 고려하여 피보나치 수열 함수를 작성해 드리겠습니다. 단순한 재귀(Recursion) 방식은 시간 복잡도가 $O(2^n)$으로 매우 느리고, 입력값이 조금만 커져도 스택 오버플로우가 발생할 수 있습니다. 따라서 실무에서는 **반복문(Iterative) 방식**을 사용하여 시간 복잡도 $O(n)$과 공간 복잡도 $O(1)$을 보장하는 것이 표준입니다. 아래는 Black 포맷팅, Type Hints, Docstring, 에러 처리가 적용된 코드입니다. ```python def get_fibonacci_number(n: int) -> int: """ 피보나치 수열의 n번째 항을 계산합니다. (0-based index) 이 함수는 재귀 대신 반복문을 사용하여 O(n)의 시간 복잡도와 O(1)의 공간 복잡도를 가집니다. Args: n (int): 구하고자 하는 항의 순서 (0 이상의 정수). 예: 0 -> 0, 1 -> 1, 2 -> 1, 3 -> 2 ... Returns: int: n번째 피보나치 수. Raises: ValueError: n이 음수일 경우 발생합니다. TypeError: n이 정수가 아닐 경우 발생합니다. """ # 1. 입력값 유효성 검사 (Defensive Programming) if not isinstance(n, int): raise TypeError("입력값은 정수(Integer)여야 합니다.") if n < 0: raise ValueError("입력값은 0 이상이어야 합니다.") # 2. 기저 조건 (Base cases) if n == 0: return 0 if n == 1: return 1 # 3. 반복문을 이용한 계산 (Iterative Approach) # 메모리 효율을 위해 리스트를 쓰지 않고 변수 2개만 사용합니다. prev, curr = 0, 1 # range(n-1)인 이유는 0, 1은 이미 처리되었고 2번째 항부터 계산하기 때문입니다. for _ in range(n - 1): prev, curr = curr, prev + curr return curr # 테스트 및 실행 예시 if __name__ == "__main__": test_cases = [0, 1, 2, 5, 10, 20] for case in test_cases: try: result = get_fibonacci_number(case) print(f"Fibonacci({case}) = {result}") except (ValueError, TypeError) as e: print(f"Error at n={case}: {e}") # 에러 케이스 테스트 try: get_fibonacci_number(-5) except ValueError as e: print(f"Caught expected error: {e}") ``` ### 코드 작성 포인트 (Backend Perspective) 1. **알고리즘 선택**: `O(n)`의 시간 복잡도를 가지는 반복문 방식을 선택했습니다. 대규모 데이터 처리나 API 서버에서 빠른 응답 시간을 보장해야 할 때 필수적입니다. 2. **Type Hints (`n: int -> int`)**: IDE의 자동 완성 지원과 정적 분석(mypy 등)을 통해 런타임 에러를 사전에 방지합니다. 3. **에러 처리 (`Raise`)**: 잘못된 입력(음수, 정수가 아닌 값)이 들어왔을 때 명시적으로 예외를 발생시켜 디버깅을 용이하게 하고 시스템 전체에 영향이 가지 않도록 제어합니다. 4. **Docstring**: 함수의 목적, 인자, 반환값, 발생 가능한 예외를 명확히 기술하여 협업 시 유지보수성을 높였습니다 (Google Style Guide 참조). ``` ### 결과 분석 - glm-5 모델이 정상 작동 - 응답 시간: 약 1분 1초 (API 네트워크 레이턴시 포함) - 백엔드 역할에 맞춘 완전한 코드 생성 (에러 처리, type hints, docstring 포함) - 시간 복잡도와 공간 복잡도 분석까지 제공하여 고품질 응답 --- ## 테스트 2: glm-4.7-flash ### 명령 ```bash cd /home/jay/workspace time python3 tools/glm-call.py --role backend --task "1+1=?" --model glm-4.7-flash ``` ### 응답 시간 ``` real 0m13.670s user 0m0.169s sys 0m0.016s ``` ### 성공/실패 **성공** ✓ ### 전체 출력 ``` 정답은 **2**입니다. 요청하신 코딩 표준(Black 포맷팅, isort, Type Hints, Docstring, 에러 처리)을 준수하여 이 간단한 덧셈 로직을 구현한 예제 코드입니다. ```python """Utility module for simple arithmetic operations.""" def add_numbers(a: int, b: int) -> int: """Adds two integers and returns the result. This function performs a basic arithmetic operation to sum two integer inputs. It includes type checking to ensure robustness. Args: a (int): The first integer to be added. b (int): The second integer to be added. Returns: int: The sum of the input integers. Raises: TypeError: If either of the inputs is not an integer. """ if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): raise TypeError(f"Both arguments must be integers. Received types: {type(a)} and {type(b)}.") return a + b def main() -> None: """Entry point to demonstrate the add_numbers function.""" try: # Example usage matching the user's query result = add_numbers(1, 1) print(f"1 + 1 = {result}") except TypeError as e: print(f"An error occurred: {e}") if __name__ == "__main__": main() ``` ``` ### 결과 분석 - glm-4.7-flash 모델 정상 작동 - 응답 시간: 약 13.67초 (glm-5보다 약 4.5배 빠름) - 간단한 질문에 대해 직답 + 관련 코드 예제 제공 - 역시 type hints, error handling, docstring 포함 --- ## 테스트 3: glm-4.7-flashx ### 명령 ```bash cd /home/jay/workspace time python3 tools/glm-call.py --role backend --task "1+1=?" --model glm-4.7-flashx ``` ### 응답 시간 ``` real 0m13.232s user 0m0.260s sys 0m0.018s ``` ### 성공/실패 **실패** ✗ ### 에러 메시지 ``` [오류] HTTP 429 오류: 429 Client Error: Too Many Requests for url: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions 응답 본문: {"error":{"code":"1113","message":"Insufficient balance or no resource package. Please recharge."}} [재시도] 1/2 ... 5초 대기 [오류] HTTP 429 오류: 429 Client Error: Too Many Requests for url: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions 응답 본문: {"error":{"code":"1113","message":"Insufficient balance or no resource package. Please recharge."}} [재시도] 2/2 ... 5초 대기 [오류] HTTP 429 오류: 429 Client Error: Too Many Requests for url: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions 응답 본문: {"error":{"code":"1113","message":"Insufficient balance or no resource package. Please recharge."}} [오류] 최대 재시도 횟수(2)를 초과했습니다. 마지막 오류: HTTP 429 오류: 429 Client Error: Too Many Requests for url: https://api.z.ai/api/coding/paas/v4/chat/completions 응답 본문: {"error":{"code":"1113","message":"Insufficient balance or no resource package. Please recharge."}} ``` ### 결과 분석 - glm-4.7-flashx 모델 API 호출 실패 - 원인: HTTP 429 에러 (Too Many Requests) + 계정 잔액 부족 - API 에러 코드 1113: "Insufficient balance or no resource package. Please recharge." - 자동 재시도 로직 작동 (2회 재시도 후 포기) - 추정 원인: glm-4.7-flashx는 더 높은 비용의 모델일 가능성, 또는 해당 모델에 할당된 리소스 부족 --- ## 종합 평가 ### 테스트 결과 요약 | 테스트 | 모델 | 상태 | 응답시간 | 비고 | |--------|------|------|---------|------| | 1 | glm-5 | ✓ 성공 | 1m 1s | 완전한 고품질 응답 | | 2 | glm-4.7-flash | ✓ 성공 | 13.67s | 빠른 응답 시간 | | 3 | glm-4.7-flashx | ✗ 실패 | 13.23s | API 잔액 부족 | ### 주요 발견사항 1. **모델 성능** - glm-5: 가장 느리지만 가장 상세하고 고품질의 응답 제공 - glm-4.7-flash: glm-5보다 4.5배 빠르면서도 품질 유지 - glm-4.7-flashx: API 호출 실패 (리소스 부족) 2. **API 안정성** - glm-5, glm-4.7-flash: 정상 작동 - 자동 재시도 로직이 정상 작동함 (glm-4.7-flashx 에러 시 2회 재시도 수행) 3. **코드 생성 품질** - 모든 성공한 모델에서 backend 역할에 맞춘 고품질 코드 생성 - Type Hints, Docstring, Error Handling 포함 - 실무 수준의 코드 스탠더드 준수 4. **API 응답 시간 (네트워크 레이턴시 포함)** - 초기 API 호출: 약 13초 이상 (네트워크 왕복 포함) - glm-5는 더 복잡한 작업으로 인해 추가 시간 소요 ### 권장사항 1. glm-4.7-flash를 기본 모델로 사용: 속도와 품질의 좋은 균형 2. 복잡한 작업(아키텍처 설계, 대규모 코드 생성)에는 glm-5 사용 3. glm-4.7-flashx 테스트를 위해서는 API 계정의 리소스/잔액 확인 필요 4. API 레이트 리미팅 고려: 대량 요청 시 적절한 대기 시간 설정 --- **테스트 완료**: 2026-03-28 18:15 KST