헤르메스 무료 하네스에 코덱스를 물리는 수동 오케스트레이션 실전기

밤 10시 53분, 한 참여자가 다급한 티가 나는 질문을 올렸다.

"헤르메스 안녕 한방에 이래되버렸는데, 혹시 사용한거 어디서 봐야하는가요.. 클라우드 들어가야하나요ㅕㅇ"

코딩 에이전트 앱 헤르메스(Hermes)를 쓰다가 사용량이나 처리 결과를 어디서 확인해야 할지 몰라 당황한 모습이었다. 6분 뒤 다른 참여자가 기본 구조부터 짚어줬다. "헤르메스 에이전트 하네스 자체는 무료이고, 거기에 ai를 연결해야하는데 그 비용은들죠" 즉 헤르메스라는 실행 환경, 이른바 하네스(harness) 자체는 공짜로 쓸 수 있지만, 그 안에 실제로 코드를 짜줄 AI 모델을 연결하려면 그 모델의 사용료가 별도로 든다는 설명이었다. 2분 뒤에는 실제 사례도 이어졌다. "전 헤르메스에 코덱스 구독 달아 쓰고 있어요" 오픈AI의 코딩 에이전트 코덱스(Codex) 구독을 헤르메스에 연결해 쓰고 있다는 답이었다.

시간이 흘러 다음날 새벽 0시 29분, 조합을 둘러싼 체감 성능 비교가 올라왔다.

"체감상 10배 이상 차이나는듯 ㅡ.ㅡ;; 지피티챗+코덱스>>코덱스>>>>헤르메스"

지피티챗(ChatGPT)과 코덱스를 함께 쓰는 조합이 코덱스 단독보다 훨씬 낫고, 코덱스 단독은 다시 헤르메스만 쓰는 것보다 훨씬 낫다는 체감 서열이었다. 부등호 여러 개로 표현된 격차는 그만큼 차이가 크게 느껴졌다는 뜻으로 읽힌다.

새벽 1시 51분에는 이 체감 서열의 배경이 되는 구체적인 작업 흐름이 공유됐다.

"비쫀쿠 사용자의 짠내나는 사용법 프로젝트 구상 = 지피티챗 솔프로 작업 = 코덱스 로컬 환경+깃허브 커밋 솔 미듐 검토 = 지피티챗 솔하이 또는 프로(깃허브연결해놓기) 지피티챗이 다음 프롬프트 만들어주면 코덱스에 전달 무한반복"

비쫀쿠는 앞서 다른 화제에서 나온 알쫀쿠, 즉 알리바바 큐웬 토큰 플랜을 쓰는 사람들과 대비되는, 그 플랜을 쓰지 않는 사용자를 가리키는 표현이다. 이 참여자가 소개한 방식은 지피티챗의 추론 모델을 프로·하이·미듐 등 강도별로 나눠 쓰는 수동 오케스트레이션이었다. 프로젝트 구상은 강한 추론 등급이 맡고, 실제 코드 작성과 깃허브 커밋은 코덱스가 로컬 환경에서 처리하며, 그 결과를 다시 중간 등급이 검토한 뒤, 높은 등급이 다음에 코덱스에 넘길 프롬프트를 직접 만들어주는 순환 구조였다. 사람이 도구 사이를 일일이 오가며 지휘하는 대신, AI 모델들끼리 서로 검토하고 다음 지시를 만들어내도록 짜둔 흐름이었다.

이 대화들을 관통하는 것은, 완제품 앱 하나에 만족하지 않고 여러 AI 도구를 직접 엮어 쓰는 수동 오케스트레이션 문화다. 헤르메스라는 무료 실행 환경에 유료 모델을 갈아 끼우는 사람도 있고, 지피티챗과 코덱스를 역할별로 나눠 무한 반복 구조를 짜는 사람도 있다. 어느 조합이 가장 낫다는 정답은 없었지만, 참여자들은 저마다 체감한 격차와 구체적인 작업 흐름을 아낌없이 공유하며 서로의 다음 조합을 다듬어가고 있었다.