챗GPT랑 코덱스 사용 한도 합쳐진다는 소식에 나온 반응

보통 채팅 대화는 에이전트 코딩에 비하면 토큰을 1,000분의 1 정도밖에 안 쓰니 실제론 별문제가 아닐 수도 있음. 하지만 그렇다면 OpenAI 입장에서도 별문제가 아니어야 함. 계량할 필요도 없을 만큼 저렴한 지능을 말하면서 월 100~200달러를 내는 사람들의 사소한 사용량까지 재는 건 보기 안 좋음. 이용자들이 챗GPT 쓰기를 꺼리게 되는 손해가 그 사용량을 감당하는 비용보다 클 것 같음. 나는 LLM 스타트업에서 일하는데, 요청을 순차 처리한다는 조건만 빼면 구독으로 사실상 무제한 서비스를 제공하면서 수익도 내고 있음. OpenAI가 비용을 아끼려고 무리하는 것처럼 보임.

지금 할당량 일부를 코딩 외 용도로 따로 남겨둘 수도 있을 텐데. 객관적으로는 한도 축소여도 사용자 경험은 오히려 좋아질 수 있음.

나도 그렇게 써왔음. GPT 웹에서 계획을 세우고 검토한 뒤 코덱스로 구현함. 버그나 로그, 변경 내역도 채팅에 자주 보내서 문제를 찾고. 이제 에이전트 중심으로 가면서 수익성 격차도 줄이려는 것 같음.

추측이지만 MCP 터널의 허점을 이용하거나, 한도에 도달한 마지막 세션을 가짜 도구 호출로 계속 열어두는 사람들이 많았던 게 아닐까. 채팅에 별도 프로그램을 붙이거나 한도에 걸리면 수동 복사·붙여넣기로 넘어가는 사람도 있고. 아이러니하게도 AI 덕분에 작은 허점도 자동화하기 쉬워져서 알려지는 순간 문제가 됨. 한도를 최대한 뽑아 쓰려는 사람이 아니라면 별문제 아닐 수도 있고, 그런 사용자는 원래 사용량에 맞는 상위 요금제를 써야 할지도 모름. 다만 내가 회사를 옹호하려는 건 아님. AI 회사들이 구독으로 뭘 사는지도 알 수 없게 복잡하고 일관성 없는 규칙을 만들어 놓은 탓도 큼. 이런 정체불명 구독에 소비자 보호 규정이 생겨서 허점을 찾고 막는 데 에너지를 낭비하지 않게 되면 좋겠음.

나도 플러스 요금제인데 채팅과 코덱스·Work 한도가 분리돼 있고 후자는 거의 안 씀. 통합될 때까지 구독을 유지해 보고 사용량이 심하게 제한되면 다른 곳으로 옮길 생각임. 어디로 갈지는 모르겠지만. 그래도 Instant는 무제한으로 남는 것 같음.

요금제 설명에는 막연한 ‘20배’가 아니라 주간 사용량 10배라고 적혀 있는데, 내가 잘못 해석한 건가? 아니면 원래부터 10배였나? 모든 게 너무 모호해서 왜 바이브 코딩이라고 부르는지 알겠음. 수정: 트위터에서 원래 주간 한도는 10배였다는 사람이 많네. 내가 잘못 알았나 봄.

아쉽지만 예상은 했음. 나는 코덱스나 Work 작업을 일부러 채팅에서 해왔음. 사용량에 영향을 안 줬기 때문임. 조금 덜 편하고 매끄럽긴 해도 깃허브 저장소나 다른 연결 기능을 직접 쓸 수 있어서 플러스 요금제에서 가성비가 좋았음. 최근 프로 200·500 관련 소동에 이어 구독을 다시 생각할 이유가 하나 더 생겼네. 좋은 시절과 토큰 절약 방법도 언젠가는 끝나는구나.

나처럼 채팅에서 깃허브 관련 코딩 작업을 대량으로 하면서 별도 사용량에 영향을 받지 않았던 사람에게는 절대 사소한 문제가 아님. 바로 그 이유로 채팅을 쓴 거니까. 회사가 방식을 바꾸는 게 부당하다고까지는 생각하지 않지만, 별일 아니라고 가볍게 넘기지는 않았으면 함. 많은 사람에게 영향이 클 수 있음.

오픈라우터에 10달러 넣고 딥시크 4.1 플래시를 써보라는 추천이 있던데, 나는 그록 모델이 의외로 괜찮았음. 회사에서는 커서를 쓰고 나는 월 20달러 요금제를 이용 중임. 예전에는 주로 GPT와 Composer, 가끔 Opus를 썼는데 이번 달에 그 모델들 한도를 다 써서 지난 2주 동안 거의 계속 그록 4.7로 작업했음. 말이 좀 많고 느린 편이지만 결국 일은 해냄. 기본 요금제로 계획, 구현, 도구 사용, 분석까지 생각보다 많은 일을 했음.

작은 규모의 평가에서는 딥시크가 인상적이지만, 업무 전체를 맡겨보면 꽤 부족한 모델이라고 생각함.

요즘 OpenAI는 좋은 걸 내놓기보다 제한만 점점 늘리고, 납득하기 어려운 이유를 갖다 붙이는 것 같음. 막대한 투자를 받은 AI 회사들이 점점 더 많은 걸 통제하려 한다는 점을 생각하고, 우리에게도 선택지가 있다는 걸 기억해야 한다고 봄. 비싼 구독은 해지하고 직접 운영할 수 있는 오픈소스 모델을 써서 데이터를 직접 관리하자. 중국이 유용한 모델을 공개하고 토큰 가격을 낮추는 데 기여하는 건 좋게 봄. 보안 문제는 공개된 모델을 나중에 파인튜닝해서 해결할 수도 있을 거고. 작은 모델 4개로 클로드급 성능을 냈다는 실험도 봤음. 언젠가 1,000달러 정도에 CUDA 없이 딥시크 플래시급 모델을 돌리는 전용 기기가 나오면 토큰 걱정이나 대기업 정책, 데이터 제공 문제에서도 벗어날 수 있지 않을까.

지금 코딩에서는 클로드가 OpenAI보다 훨씬 낫다고 생각해서 개발자들은 주로 클로드를 씀. 이번 변경으로 비개발자까지 떠날 수도 있을 듯. 왜 지금 이런 결정을 하는지 모르겠음. 경쟁사에 맞서려면 모델부터 개선해야 하는 것 아닌가.

챗GPT 프로의 20배 한도는 유지되는 것 같음. OpenAI 도움말에는 9월 29일 이메일에서 발표한 축소를 취소했고, 기존에 높은 Work·코덱스 한도를 쓰던 사람은 그대로 유지하며 낮은 한도를 쓰던 사람은 두 배로 올려 맞춘다고 적혀 있음. 구독료는 월 200달러 그대로라고 함.

클로드가 현재 코딩에서는 OpenAI보다 훨씬 낫다는 의견이 있지만, 분야별 선두 모델은 수시로 바뀔 수 있음. 최상위 수준에서는 어느 회사 모델이든 전문 개발자가 쓰기에 충분함. 어느 한쪽은 비개발자에게만 적합하다고 말하는 건 진입장벽을 세우는 얘기 같고 현실과도 동떨어져 보임.

그럼 50달러짜리 요금제를 내놔야 함. 나는 코덱스 5시간 한도를 자주 다 쓰는데, 이렇게 되면 구글 검색 같은 간단한 질문도 못 하게 될 수 있음. 클로드에도 돈을 내고 회사에서는 깃허브 코파일럿도 쓰는 상황이라 100달러 요금제까지 내기는 부담됨.

AI 회사들이 원하는 대로 요금을 매기는 데 우리가 얼마나 무뎌졌는지 신기함. 내 눈에는 이번 안내가 ‘사용량을 토큰으로 측정하지만 토큰이 뭔지 정의하지도, 측정할 방법을 주지도 않으며, 소비량은 여러분이 통제할 수 없는 요소에 따라 달라진다’는 말처럼 보임. 구독에 토큰이 얼마나 포함되는지도 모르고 회사가 마음대로 바꿀 수 있다는 건 말하지도 않았고. 대체 뭘 사는 건지 모르겠음. 특히 소비자 권리가 보호되는 EU 같은 곳에서 이런 판매가 어떻게 합법인지 궁금함.

지금 요금제 구조는 오히려 경쟁사에 월 20달러를 추가로 내도록 유도함. 월 100달러까지 올리지 않고 AI에 40달러를 쓰는 공식적인 방법이 그거뿐이니까.

나도 한마디 하자면, ‘최대한 진실을 추구하는 AI’를 원한다고 여러 번 말한 사람이 이끄는 회사에 돈을 내는 편이 더 마음 편할 것 같음. 아이러니하게도 지금은 본격적인 코딩 작업 때문에 월 200달러짜리 챗GPT 프로를 쓰고 있지만, 이번 변경으로 갈아탈지도 모르겠음. 그록 울트라도 월 200달러인데 내가 보기엔 플러스 대비 사용량이 50배라 챗GPT 프로의 20배보다 매력적임. 제미나이가 요약한 머스크의 주장은 AI가 불편한 진실이라도 호기심을 갖고 정직하게 탐구해야 안전하며, 초지능을 모순된 원칙으로 억지로 프로그래밍하는 건 좋지 않다는 것임.

6 Pro는 주당 메시지 수가 15200개로 제한돼 있음. 요금제에서 가장 유용한 기능이고, 집중적인 작업 하나에 수십만에서 수백만 토큰까지 쓸 수 있음. 이 메시지 제한은 그대로인데 일반 채팅과 코덱스 한도까지 소진한다면 상당한 하향임. 최근 몇 달 사이 초기화까지 감안한 실제 API 상당 비용이 25배 줄어든 서비스인데 말임. 예전에는 앤스로픽과 차별화되는 부분이었음. 웹 채팅으로 요청을 돌려 토큰을 최대한 뽑아 쓰는 사람들도 어느 정도 원인일 듯. 코덱스 작업을 웹 채팅으로 넘기거나 여러 대화로 나누는 프로젝트가 많음.

참고로 안내문에는 프로 요금제에도 영향을 준다고 적혀 있음.

그 주장은 잘 이해가 안 감. 바이트 단위로 요금을 받으면 더 나을까? 보내는 양은 측정하고 조절할 수 있지만 받는 양이나 그 내용이 유용한지는 여전히 통제하기 어려움. 모바일 데이터 1GB를 샀는데 유튜브 강의에서 필요한 정보가 23분 지점에 있다면, 미리 그걸 알 수도 없고 정보가 아예 없을 수도 있음. 영상 압축 방식도 내가 정할 수 없고 광고까지 본 뒤 데이터를 다 써버릴 수도 있음. 그럼 통신사의 판매 방식이 문제일까, 유튜브의 문제일까? 정확히 뭘 산 걸까?

내 생각엔 그록이 가장 ‘정직’하지 않은 모델임. 일론 머스크의 말도 그대로 믿어서는 안 된다고 봄. 그록에는 머스크와 트럼프에 대한 부정적인 발언을 피하라는 지시가 들어간 적이 있었는데, 그게 진실 추구라는 주장과 맞는지 모르겠음. 내가 아는 한 다른 LLM 회사에서는 그런 걸 본 적 없음.

토큰을 정의하지도 측정할 방법도 주지 않는다는 주장에 대해서는, OpenAI가 깃허브에 오픈소스 토크나이저를 공개했고 모델별로 어떤 토크나이저를 쓰는지도 표시함. 텍스트를 토큰으로 나누고 시각화해 주는 간단한 웹사이트도 있음.

사람들이 채팅 쪽의 사실상 무제한 사용량으로 온갖 작업을 돌렸다고 나오는 걸 보면 왜 이렇게 했는지 어느 정도 이해는 감. 그래도 나처럼 코딩에는 챗GPT를 전혀 안 쓰고 개인적인 질문에 쓰는 사람은 불편해짐. 내가 클로드에서 챗GPT로 옮긴 이유가 클로드의 5시간 사용 한도 때문이었음.

그럼 일반 채팅에도 일간·주간 한도가 적용된다는 뜻임? 아니었으면 좋겠는데.

휴대폰은 데이터 사용량을 꽤 세밀하게 관리할 수 있음. 다만 설정이 한곳에 모여 있지 않다는 게 불만임. 안드로이드의 데이터 절약 모드, 앱별 모바일 데이터 설정, 와이파이의 종량제 여부, 유튜브와 유튜브 뮤직의 화질 설정 등이 따로 있음. 기간을 정해 앱별 사용량을 확인하고 경고나 차단 한도도 설정할 수 있음. 나는 무료 LLM을 가끔만 써서 한도에 딱 한 번 걸렸지만, 사용량 표시나 계량기가 있는 건 봤음. 다시 찾아보거나 LLM에 토큰 사용량을 확인하고 제한하는 방법을 물어보는 것도 좋을 듯.

동의함. 채팅은 챗GPT가 클로드보다 나음. 클로드 채팅은 웹 검색이 되긴 함?

일반 채팅에서도 파일을 수정할 수 있는 깃허브 연결 기능을 사람들이 더 많이 쓰기 시작한 영향도 있을 듯. 나도 코덱스 사용량을 건드리지 않는 거의 무제한 채팅 모드에서 가끔 커밋한 코드를 검토받는 걸 좋아했는데, 그것도 이제 끝인 것 같음. 길고 복잡한 대화도 마찬가지고. 아쉽지만 서비스는 계속 불편해지는구나.

고객 서비스나 환불이 없는 택시를 탄 느낌임. 시간과 거리에 따라 요금이 붙고 저렴한 차종도 고를 수 있는데, 기사는 계속 길을 헤매고 차를 바꾸고 가격도 바꿈. 겨우 목적지에 도착하고 나면 추가 충전이 필요함.

실제로 ‘Luna Reserve’라는 기능을 만들고 시험한 적이 있음. 사용량을 다 썼을 때만 꺼내 쓸 수 있는 별도 Luna 한도였음. 나도 몇 주 동안 썼는데 사라졌음. 아마 상위 요금제 전환과 매출이 너무 줄었을지도 모름. 이런 불편은 의도된 거라고 생각함. 특히 AI 업계 전반에 불안감이 도는 상황이라 좋은 재무 수치가 필요할 테니까.

라이선스 문제 등을 이유로 상점이 이미 구매한 영화나 게임, 음악을 회수하는 것조차 막는 법이 없거나 제대로 집행되지 않는 상황임. 구독이 불투명한 게 싫다면 API 요금을 내는 방법도 있음. API가 너무 비싸다면 딥시크 V4.1 플래시처럼 아주 저렴한 모델도 있고.

내 사용 패턴은 일주일에 하루나 이틀 저녁 늦게 앉아서 작업을 몰아서 하는 식임. 나도 일상생활이 있으니까. 5시간 한도는 조금씩 꾸준히 쓰는 사람에게 더 잘 맞음. 직장이 있고 취미로 개발하는 사람에게 20달러 요금제가 별로 안 맞는 것 같음. 원래 그런 사람들을 위한 요금제여야 한다고 보는데, 몰아서 쓰는 수요도 감당할 수 있어야 함.

아주 대충 추정하면 추론 마진 85%를 적용해 375달러, 거기서 미사용분 50%를 감안하면 188달러 정도임. 크레딧은 만료되고 선불 크레딧 미사용률도 높은 편이라 50%도 낮게 잡은 걸 수 있음. 학습 데이터 사용을 거부한 이용자가 얼마나 되는지도 불분명하니, 장기 헤비 유저에게서 추가 사용량과 RLHF 데이터를 얻는 게 회사에 이득일 수도 있음. 이런 사전 예고 없는 혜택은 미리 악용하기 어렵고 매출 감소도 덜할 테니까.

OpenAI에서 20달러 계정 두 개를 만들어 작업 공간을 공유할 수 있는 걸로 앎. 회사가 권장하는 방식도 그거 아니었나?

최근 코덱스 토큰을 다 써서 광고를 설정하지 못한 적이 있음. 그 뒤로 챗GPT 앱을 열지도 않았음.

오픈라우터를 한 번도 안 써본 초보 질문임. 채팅 말고는 실제로 어떻게 쓰는 거임? 사이트에는 모든 모델을 위한 통합 인터페이스라고 해놓고 인기 에이전트 목록에는 모델이 아닌 코덱스나 클로드 코드가 나오던데. 그럼 오픈라우터를 통해 다른 에이전트나 실행 환경에 접근한다는 뜻 아닌가? 그렇다면 오픈라우터가 해주는 역할은 뭐임? 자체 에이전트나 실행 환경이 있고 요청을 보낼 모델을 고르는 방식일 줄 알았는데 사이트 설명은 아닌 것 같아서.

Particle.ai에서 파인튜닝한 DS4F를 제공함. 가격은 같고 토큰 효율은 20~50% 더 좋다고 함.

좋게 보면 경쟁에는 도움이 될 듯. 나는 프로 계정 몇 개 덕분에 한도 걱정 없이 쓸 수 있어서 다른 곳을 찾아볼 이유가 없었음. 앤스로픽 계정을 한 달 넘게 유지한 적이 없는 이유도 그거고. 막상 찾아보면 최상위 모델이 꼭 필요한 건 아니라는 걸 알게 될지도 모름. 데이터 문제까지 생각하면 OpenAI가 스스로 경쟁력을 허무는 것 같음. Dot 제품도 2주도 안 돼 기능이 약해졌다고 느꼈음. 데이터 손실과 네트워크 방화벽 문제를 겪고 작업 방식을 바꾸려다 하룻밤 사이에 사용을 접었음. 처음부터 챗GPT만 써도 괜찮았던 건 한도가 가장 넉넉해서였는데 아쉽다.

무엇에 요금이 부과되는지도 확실하지 않고, 어떤 제품은 상태 메시지 하나 표시하는 데도 수천 토큰을 쓰는데 24가 무슨 차이를 만들겠음?

내 생각에는 사람들이 챗GPT를 덜 쓰면서 생기는 여유 용량으로 비용을 아껴 보조금을 들이는 다른 제품의 부담을 상쇄하려는 듯함. 이용자 총수가 아니라 증가세가 둔화되는 걸 보고 AI 거품이 터질 조짐이라고 판단하는 것 아닐까. 투자자들이 넣은 막대한 자금은 계속 늘고 있고. 이제 이용자들이 묶여 있으니 불편한 기능을 추가하는 것처럼 보임.

5시간 한도를 쓸지, 주간 할당량을 한꺼번에 쓸 수 있는 방식을 택할지 고를 수 있으면 좋겠음. 중간중간 쉬면서 하루 종일 작업을 나눠 하는 건 불편함. 100달러 요금제로 유도하려는 의도가 어느 정도 있다는 건 이해하지만, 취미 프로젝트 때문에 매달 그 돈을 내기는 어려움. 가끔 큰 작업을 할 시간이 생긴다고 해서 말이지. 혼잡도 측면에서 5시간 창과 주간 할당량을 몰아 쓰는 게 얼마나 차이 나는지도 궁금함. 한동안 허용했다가 다시 바꾼 걸 보면 나름 이유가 있긴 하겠지만. 이번 변경으로 가벼운 질문이나 아이디어 구상에 채팅을 못 쓰게 되면 클로드나 그록을 다시 써볼 듯. 같은 회사에 돈을 더 내느니 다른 회사 구독을 하나 추가하겠음.

‘최대한 호기심이 많고 정직하다’는 말을 본인이 했다고 그대로 믿어서는 안 된다고 봄. 누군가의 주장만 근거 없이 받아들이면 다른 사람이 무슨 말을 하든 똑같이 받아들여야 하는 것 아닌가.

상위 요금제로 유도하는 의도도 있겠지만, 미국 업무 시간 같은 피크를 피해서 하루 동안 부하를 분산하려는 목적도 어느 정도 있을 듯. OpenAI나 앤스로픽 규모에서는 임대한 GPU를 수요에 맞춰 간단히 늘렸다 줄였다 하기 어려움. 솔직히 중간 규모만 돼도 쉽지 않고, 피크 시간은 대부분 비슷하니까.

나는 내가 뭘 샀는지 안다고 생각함. 하드웨어와 전 세계 개발자들의 소프트웨어를 대량으로 수집해 만들어 낸 가치를 산 거지. 그러면서 우리가 다른 사람들한테는 라이선스는 무시해도 된다는 식으로 말하는 셈이고.

그런 예시는 핵심을 크게 바꾸지 않음. 보통 물건을 사면 구매량을 검증할 수 있음. 채소는 무게를 재볼 수 있고, 주유량은 리터로, 전기는 kWh로 측정할 수 있음. 그런데 AI 구독은 정의되지도 않고 직접 측정할 수도 없는 ‘무언가’를 ‘얼마간’ 받는 식임.

일부 이용자와 연구소가 이 도구를 어떻게 쓰는지 오해하는 것 같음. 에이전트와 하위 에이전트를 복잡하게 연결해 토큰을 기하급수적으로 소비하거나, 5개에서 100개까지 에이전트를 돌려 바이브 코딩을 함. 사람이 정보를 아무리 제공해도 그걸 막지는 못함. 토큰의 문제는 추적이 불가능하다는 게 아니라, AI 회사들이 모델의 기술적 정의와 별개로 서비스 어느 단계에서든 과금 기준을 바꿀 수 있어 보인다는 점임.

어제 받은 실제 안내 메일임.

안녕하세요. 앞으로 몇 주 동안 소수의 이용자를 대상으로 챗GPT의 Chat과 Work 탭을 합친 경험을 시험할 예정입니다. 피드백을 반영해 개선한 뒤 더 많은 이용자에게 제공하겠습니다. 아이디어를 구상하는 단계부터 챗GPT가 이를 수행하는 단계까지 한곳에서 이어갈 수 있게 됩니다. 파일과 플러그인을 가져와 웹사이트나 프레젠테이션을 만들거나 웹에서 작업하도록 요청하고, 그 과정을 검토하고 안내할 수 있습니다. 코덱스는 챗GPT 데스크톱 앱에서 별도 경험으로 유지됩니다.

챗GPT와 코덱스의 한도 공유: 이 통합 경험의 일환으로 앞으로 몇 주 안에 두 서비스가 같은 사용 한도를 쓰게 됩니다. 작업 흐름에 지장이 없도록 전환을 신중히 준비 중입니다. 대부분의 이용자는 지금보다 초기화를 더 자주 기다릴 필요가 없을 것으로 예상합니다. 사용량은 모델과 작업에 따라 달라지며 고급 모델과 복잡한 작업은 한도를 더 많이 사용합니다. 요금제에 포함된 무제한 Instant는 한도에서 차감되지 않습니다. 설정 → 사용량에서 통합 잔여량과 초기화 시간을 확인할 수 있습니다. 한도를 모두 쓰면 초기화를 기다리거나 요금제를 올리거나 크레딧을 구매해 해당 기능을 계속 이용할 수 있습니다.

OpenAI 팀

그건 말이 안 됨. 해킹을 하거나 약관을 어겼다면 몰라도 나는 그러지 않았음. 채팅에서 접근을 허용했으니 설계된 방식 그대로 쓴 것뿐임. 회사가 한도를 합치는 편이 더 경제적이라고 판단한 거겠지.

다들 어떻게 한도에 걸리는 거임? 나는 2022년부터 챗GPT를 많이 썼고, 2024년 이후 혼자 만든 개발 부업으로 3만 달러 정도 벌었음. 팀을 고용하지 않고는 불가능했을 작업들임. 그런데 OpenAI 한도에 걸렸다는 알림은 한 번도 못 봤음. 반면 클로드는 작은 프로젝트에서도 토큰을 금방 다 썼고. 다른 사람들과 다른 점이라면 나는 작업을 맡겨 놓고 방치하지 않음. 아키텍처, 자료구조, 경쟁 분석, 도구 사용 등을 두고 수없이 대화한 다음 마지막 단계에서 코드를 짜고 테스트를 개발함. 이후 CI/CD를 대략 다섯 번 반복해서 MVP나 배포 가능한 결과물을 만듦. 다들 한 번에 결과물을 뽑으려다 실패하면 또 처음부터 시도하는 건가? 내 경험상 코드를 생성하기 전에 기술적 해법의 90%까지 갈 수 있음.

정말 비용이 걱정이라서 그러는 걸까? 프로 이용자에게 무료 API 크레딧을 막 제공하기 시작했잖음. 다른 혜택에 더해 매달 200달러어치 크레딧을 주고 그달에 만료되는 방식임. 지출이 걱정된다면 내가 할 선택은 아닐 듯. 물론 장기적으로 자기 플랫폼에 묶어두려는 전략이겠지만, LLM API는 다른 모델로 바꾸는 데 AI 도움을 받으면 10분이면 된다고 봄.

최근 몇 주 동안 그 페이지를 거의 매일 보고 있음. 뭘 합산하는지, 토큰을 얼마나 청구해야 한다고 보는지 회사도 정확히 아는지 모르겠음. 내 사용량이 최근 약 480억 → 510억 → 470억 → 440억 → 460억으로 바뀌었음. 소비량 계산을 손보거나 과거 기록을 다시 쓰는 것 같은데, 누적 수치가 내려가는 건 이상하지 않나. 일별 수치도 뚜렷한 이유 없이 지난 날짜의 값이 오르거나 내렸음.

채팅과 코덱스·Work가 분리돼 있고 후자는 거의 안 쓴다면서, 그럼 한도 통합이 어떻게 영향을 주는 거임?

내 경험은 좀 다름. 기능 하나를 아무 설명 없이 맡겨두고 클로드만큼 정확하길 기대하기는 어렵지만, 나는 그렇게 쓰지도 않음. 기능을 계획한 뒤 에이전트에게 작은 단위로 구현하게 하면 딥시크도 Sonnet 5.5에 비견할 만했음. 아직 써본 지 얼마 안 됐지만, 개인 프로젝트에 추가 크레딧을 사는 게 짜증 나서 클로드만 쓰다가 바꿔봤음. 오픈라우터에 몇 달러 넣어봤는데 구독 한도 소진 후 클로드 API 크레딧을 사는 것보다 훨씬 저렴했음. 직접 만든 실행 환경에서도 도구를 꽤 잘 쓰고, 지정한 파일 수정도 만족스러운 수준으로 해줌.

훅으로 사용량을 기록해 뒀다가 사용량이 높아지면 그 정보를 세션에 다시 넣어보는 건 어떨까.

1월에 아직 클로드나 코덱스를 써보기 전, 동료가 LLM을 여러 작업에 활용하는 방법을 비공식적으로 발표한 적이 있음. 문맥 창을 너무 꽉 채우면 결과물의 품질이 떨어질 수 있다고 설명하길래, 코딩 에이전트를 배우는 첫걸음으로 좀 민망한 질문을 했음. ‘토큰이 뭔데요?’ 9개월 넘게 지난 지금도 여전히 정확히 감이 안 온다는 게 신기함.

집 인터넷으로 몇 GB까지 다운로드할 수 있는지 정확히 앎? 무제한이라고 해도 보통 공정 사용 조건이 붙고, 어디까지 허용하고 무엇을 남용으로 볼지는 사업자가 정함. 보장되는 다운로드·업로드 속도는 또 어떻고? 통신사는 보통 광고 속도보다 훨씬 낮은 속도를 보장함. 토큰 구독이 완전히 새로운 개념은 아님.