체인피드 요약:
토큰을 소모하고 바이브 코딩을 할 때마다 슬롯머신 게임을 하는 것과 같습니다. 완벽한 코드가 나올 거라고 기대하면서, 고칠 수 없는 쓰레기 같은 코드가 나오지 않을 거라고 기대하는 거죠.
기사 출처:
https://x.com/0xTodd/article/2020504904838897767
기사 작성자:
0xTodd
관점:
0xTodd: 처음에는 Claude Sonnet 4.5를 사용했는데, 토큰 소모가 마치 양동이에서 물이 쏟아져 나오는 것 같았습니다. 문단을 조금만 길게 쓰거나 대화에 몰입하면 토큰 한도가 순식간에 바닥나곤 했죠. 모델 자체는 똑똑하고 반응 속도도 빠르며 고품질 결과물을 만들어냈지만, 매 세대마다 돈을 낭비하는 느낌이었습니다. 사치에서 절약으로 쉽게 전환할 수는 없어서 Claude 3.5 같은 저렴한 모델로 바꿔봤지만, 바로 적응하기는 어려웠습니다. 지능이 떨어지는 것 같았고, 결과물의 품질도 눈에 띄게 떨어졌습니다. 그래서 난감한 상황에 놓였습니다. 비싼 모델이 더 좋다는 건 알았지만, 계속 사용할 수는 없었고, 저렴한 모델은 쓸만은 했지만 뭔가 부족했습니다. 결국 저는 아주 현실적인 결론에 도달했습니다. 돈을 지불한 만큼의 가치를 얻는다는 것, 때로는 그보다 못한 가치를 얻는다는 것입니다. 진정으로 훌륭하고 안정적이며 지능적인 모델은 비싸고, 그만한 가치가 있는 것입니다. 이 경험은 현실과 상당히 유사합니다. 좋은 것에 익숙해지면 평범한 것으로 돌아가기가 어렵죠. 결국, 비싼 모델을 언제 사용할지, 저렴한 모델은 언제 보류할지 끊임없이 고민하는 과정이 되었습니다. 거의 매일같이 선택해야 하는 일이 되었죠. 이러한 가격 차이는 AI를 사용하는 방식에도 점차 변화를 가져왔습니다. 특정 사안에 대해 논의하고 싶을 때면 무의식적으로 Gemini나 GPT의 월간 구독 서비스를 이용하게 되었습니다. "이미 돈을 냈으니 사용하는 게 낫지 않을까?"라는 생각이 들었기 때문입니다. 반면, 건당 요금을 부과하는 OpenClaw는 덜 사용하게 되었습니다. OpenClaw가 더 적합할지라도, 항상 비용을 더 고려하게 되었죠. 모델과 플랫폼을 번갈아 사용하는 것은 실제로 사용 경험을 방해하고, 솔직히 말해서 꽤 짜증스러웠습니다. 때로는 예전의 "지나치게 절약하는" 상태로 돌아간 것 같은 느낌도 들었습니다. 예를 들어, 외식을 하러 나가면 마음이 편해지려면 집의 모든 조명과 에어컨을 꺼야 하는 것처럼 말이죠. 동시에, 저는 사람들이 OpenClaw를 좋아하는 이유 중 하나를 점차 깨달았습니다. 바로 사람처럼 말하고 사람을 존중한다는 점입니다. 반대로 GPT와 Gemini는 의도적으로 조정하지 않으면 지나치게 정형적이고 공식적인 어조로 인공지능처럼 행동하는 경우가 많습니다. OpenClaw는 디자인에 특정한 페르소나를 담아낸 듯하며, 이러한 자연스러움은 프롬프트를 조정하는 번거로움을 피하고 싶어하는 많은 사람들에게 매우 매력적입니다. "토큰 불안 해소"와 관련해서는 많은 사람들이 풍부한 리소스를 제공하고 쉽게 구할 수 있는 DeepSeek과 같은 국내 모델로 갈아탑니다. 추론 능력과 깊이 면에서는 여전히 Claude Opus 4.5 및 4.6에 비해 뒤처질 수 있지만, 20배에 달하는 가격 차이 때문에 많은 사람들이 저렴한 옵션을 선택하는 것을 주저하지 않습니다. 현재 저에게 가장 현실적인 필요는 "하이브리드" AI입니다. 일상적인 대화, 검색 및 간단한 작업에는 저렴한 모델을 사용할 수 있습니다. 하지만 코딩이나 복잡한 추론과 같은 고강도 시나리오에 들어가면, 장난감 같은 답이 아닌 실제로 활용 가능한 결과를 얻기 위해 Claude Opus 4.5나 4.6과 같은 가장 강력한 모델로 자동 전환합니다. 적절한 작업에 적절한 도구를 사용하는 것이 가장 합리적인 조합입니다. 그러나 현실에서는 컨텍스트 비용이 새로운 불안감의 원인이 되었습니다. 저는 컨텍스트에 민감한 편이라 컨텍스트가 길어질수록 더 많은 해시레이트 소모한다는 것을 알고 있기 때문에 여러 작업을 하나의 대화에 섞는 것을 좋아하지 않습니다. 관련 없는 작업이라면 새 창을 여는 편이 낫습니다. 하지만 OpenClaw는 때때로 컨텍스트를 지울 수 없게 하고, 10만 또는 20만 건의 과거 데이터를 계속 처리하는 것을 지켜보는 것은 답답합니다. 특히 고가의 모델을 사용할 때는 매 라운드마다 돈이 낭비되는 것처럼 느껴집니다. 게다가 검색, 코인 가격 확인, 데이터 소스 연결과 같은 많은 기능은 API를 필요로 하기 때문에 거의 지속적인 구독 및 구매처럼 느껴집니다. 보안 측면에서는 생각했던 것만큼 무섭지는 않습니다. 여러 가지 내장 보안 메커니즘이 있어서 중요한 자산이나 비밀번호는 저장하지 않습니다. 점차 각 세대는 마치 소액 투자와 같다는 것을 깨달았습니다. 완벽한 코드를 만들어낼 것이라는 기대에 투자하는 것이지, 끝없이 미완성된 작업 더미를 만들어내는 것이 아니라는 거죠.
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