Aside는 CPU를 100% 먹고, 오모 생태계는 레이지코덱스·오몬으로 갈라졌다

오전 11시 21분, 에르메스단에 CPU 사용률을 걱정하는 질문이 올라왔다.

"Aside 쓰는 분들 CPU 점유율 괜찮으신가요..."

1분 뒤 같은 참가자가 구체적인 수치를 덧붙였다.

"챗 2개 병렬로 작업시키니까 m4 pro 100%를 먹으니 ㅜ"

Aside라는 도구에서 대화창 두 개만 동시에 돌려도 애플 M4 프로 칩 기준 CPU 사용률이 100%까지 치솟는다는 호소였다. 16분 뒤 다른 참가자도 비슷한 불편을 보탰다.

"혹시 속도 저하는 없으신가요? 제가 cliproxyapi사용해서 gpt를 claude code에 물려서 쓰는데 체감상 claude나 코덱스 사용하는것보다 2 ~ 3배 정도 작업속도가 더 걸리는거 같아서요 ㅠ"

CLI 프록시로 GPT를 클로드 코드에 연결해 쓰는 경우, 클로드나 코덱스를 직접 쓸 때보다 체감상 2 ~ 3배 느리다는 보고였다. CPU 부하와 속도 저하가 같은 시간대에 겹쳐 제기되며, 우회 조합이 편의 대신 성능을 깎아 먹는 게 아니냐는 의문이 자연스럽게 따라붙었다.

오모에서 갈라진 두 갈래

오전 11시 51분, 화제는 도구 간 계보를 정리하는 쪽으로 넘어갔다.

"Lazy codex는 기존 omo codex 플러그인으로 만든거 Omon은 기존 omo를 수정해 자신이 구독한 다양한 모델 작업을 쪼개고 각 작업에 맞는 모델과 추론강도로 투입이라고 이해하면 될까요"

오모(OMO, Oh My OpenAgent)에서 갈라져 나온 파생 도구가 두 갈래라는 정리였다. 레이지코덱스(Lazy Codex)는 오모의 코덱스 플러그인을 바탕으로 만들어졌고, 오몬(Omon)은 오모를 고쳐서 이용자가 구독한 여러 모델에 작업을 쪼개 나눠주고 작업 성격에 맞는 모델과 추론 강도를 골라 투입하는 방식이라는 설명이었다. 같은 설명에서 레코(Reco)는 GPT 안의 모델과 추론 강도를 고르는 도구로 구분됐다 — 이름이 바뀐 관계가 아니라 고르는 범위가 다른 별개 도구다. 11분 뒤 하루 8 ~ 9시간을 레코만 쓰던 이용자가 짧게 답했다.

"Omon 쓰세요 반드시"

성능 불만과 구조 이해가 뒤섞인 오전

이날 오전 대화를 보면 두 갈래 문제가 한 자리에서 섞여 있었다. 하나는 Aside 자체의 리소스 소모라는 하드웨어 층위 불만이고, 다른 하나는 오모 생태계 안에서 레이지코덱스와 오몬이 서로 어떻게 다른지 파악하려는 구조 이해 층위 질문이다. 두 층위가 같은 시간대에 뒤섞였다는 건, 이 커뮤니티에서 도구를 고를 때 성능(CPU·속도)과 기능 구조(무엇이 무엇에서 갈라져 나왔는가)를 동시에 따진다는 뜻으로 읽힌다.

오몬을 예찬한 참가자가 "하루 8 ~ 9시간을 레코만 쓰다가 넘어왔다"고 밝힌 대목은, 오모 계열 생태계 안에서도 갈아타기가 활발하다는 걸 보여준다. 클로드에서 GPT·Kimi·GLM으로 옮겨가는 큰 흐름과 마찬가지로, 오모 파생 도구들 사이에서도 "누가 내 구독 모델들을 더 똑똑하게 배분해주는가"가 선택 기준이 되고 있는 셈이다. CPU 부하 문제는 이 대화 안에서 뚜렷한 해결책 없이 불만으로만 남아 있어, 다음 대화에서 다시 불거질 여지가 있다.