설계는 오푸스, 실행은 솔 — 추석 연휴 두 방이 모델 한도·가격·속도를 저울질하다 나온 분업안

24일 오전 9시 11분, 에르메스단에 한 줄이 올라왔다. 밤새 세션 열 개를 돌렸는데도 한도가 절반 넘게 남았다는 감탄이었다.

"opus55… 고트다..진짜.. 밤새.. 10세션 풀로 돌려도.. 아직 55% 남다니.."

한 시간 반 뒤 같은 방에서 정반대 경험이 나왔다. 유료 3만원짜리로 코딩했더니 질문 두 개 만에 한도를 넘겼다는 것이다. 그 20여 분 뒤 에이전트코리아에서는 클로드 한도가 코덱스(OpenAI의 코딩 에이전트)보다 짠지 묻는 질문이 올라왔다. 추석 연휴 낮, 두 방은 저마다 다른 자리에서 같은 계산을 하고 있었다. 어떤 모델에 어떤 일을 맡겨야 한도와 돈이 덜 새느냐는 계산이다.

에르메스단, 한도는 갈리고 솔은 가성비로 불렸다

에르메스단의 오푸스 5.5 한도 체감은 끝내 한쪽으로 모이지 않았다. 클로드 최상위 요금제(max20)에서 추론 강도를 xhigh로 올려 써도 5시간 한도를 다 못 채운다는 답이 있었고, 20달러 요금제는 '시식코너용'이라는 농담이 붙었다. 저녁 무렵에도 소모 속도가 빠르다는 글이 올라왔다. 코덱스를 주력으로 쓰면서 100달러 요금제로 클로드 5.5를 곁들여 볼 만하냐고 묻는 참여자도 있었다.

GPT-6 솔은 가성비로 불렸다. 아침부터 솔을 가장 높은 추론 강도(max)로 쓰면 페이블이라는 다른 모델을 중간 강도로 쓴 정도쯤 된다는 평이 나왔고, 가격이 한시 할인이냐는 질문에는 고정이라는 답이 돌아왔다.

"가성비는 진짜 6 sol 이 갑인듯"

오후 4시 무렵엔 아스트라 속도가 심각하게 느려졌다는 글에 여러 참여자가 동조했다. 글자가 한 글자씩 찍히고 저장소를 새로 만들며 오타를 낸다는 증상이 보고됐고, 다른 모델로 라우팅되는 것 같다는 추측도 나왔다. 원인은 확인되지 않은 체감 단계다.

에이전트코리아, 찍먹과 분업을 저울질했다

에이전트코리아에서는 GPT 플러스를 내리고 클로드를 맛보기로 써 볼지(찍먹)가 낮부터 오후까지 오갔다. 두 서비스 모두 '5프로'라고 부른 아래 등급 요금제를 쓰다가 한쪽 모델에 큰 변화가 생기면(원문 '터지면') 그쪽을 '20프로' 등급으로 올린다는 운용법이 나왔고, 아예 버리기보다 둘 다 걸쳐 두라는 조언이 붙었다.

오후 3시쯤 한 참여자가 구체적인 분업을 풀었다. 소모량이 25%쯤 줄었다고 들었지만 작업을 훨씬 적은 턴에 끝내 체감은 그 이상이라고 했다. 사업계획 수정이나 투자 IR 같은 중요한 일에 오푸스를 쓰고, 그 밖의 개발은 설계를 오푸스에 맡기고 실행은 6 솔로 한다고 했다. 설계안은 오푸스 5.5로 뽑고, 코덱스로 검수해 개선안을 만들고, 다시 오푸스로 재검수해 일부만 받아들인다는 순서다. 복잡하지 않은 작업의 가성비는 여전히 6 솔이 좋다는 단서도 달았다.

"codex로 검수해서 개선안 만들고"

사용량이 몰리면 성능이 다시 떨어질까 걱정하는 목소리도 있었다. 그래도 저녁에는 한 참여자가 오푸스 5.5 토큰 방어력이 최고라는 평을 남겼다. 같은 방의 영상 인증 대화에서는 아스트라 대비 오푸스 5.5가 10배 이상 혜자 같다는 평까지 나와, 가성비 평가는 무엇과 비교하느냐에 따라 방향이 달랐다. 전날에도 에르메스단에서는 구독을 다시 짜는 이야기가, 에이전트코리아에서는 솔 중심 분업이 거론됐는데, 이날은 그 계산이 두 방에서 같은 시간대에 이어졌다.

왜 두 방이 같은 계산을 했나

두 방의 계산은 한도, 가격, 속도라는 세 축으로 모인다. 오푸스 5.5는 결과물로 호평을 받으면서도 한도 체감이 사람마다 갈렸고, 솔은 싸고 고정된 가격으로 불렸다. 아스트라는 오후 들어 느려졌다는 체감에 부딪혔다. 한 모델이 세 축을 모두 이기지 못하는 상황이 새 모델들이 한꺼번에 쓰이는 시기와 겹친 것으로 보인다.

그래서 나온 답은 한 모델을 고르는 것이 아니라 나눠 쓰는 것이었다. 중요한 설계와 재검수는 오푸스에, 반복 실행과 가성비 작업은 솔에 맡기고, 두 구독을 모두 걸쳐 두는 식이다. 구체적인 분업을 풀어 놓은 사람은 에이전트코리아의 한 참여자였지만, 두 방의 저울질은 모델 선택이 구독 하나를 고르는 일에서 작업마다 배분을 짜는 일로 옮겨 가는 한 사례로 읽힌다. 다만 한도 수치와 소모량 감소는 모두 참여자 개인의 체감이라, 공식 수치로 읽어서는 안 된다.