직접 해본 AI 로그

LLM 중계기 개발기의 마지막 편입니다. 7월 13일부터 10월 1일까지 쌓인 저장 기록 394개를 주별로 펼치고, AI 코딩 도우미가 공동 작성자로 이름을 올린 기록이 얼마나 되는지, 시험과 릴리스 노트가 어떻게 늘었는지 세어 봤어요. AI는 코드·시험·릴리스 노트·저장 메모를 썼고, 사람은 무엇을 만들고 뺄지 정하고, AI의 '고쳤다'를 실제 환경에서 확인하고, 직접 재고, 지킬 규칙을 정했다는 것을 기록으로 정리합니다. 1편의 세 질문에 답하고, 아직 계획인 다음 단계와 연재 전체 목차로 마무리해요.

LLM 중계기의 자동 시험은 대부분 진짜 AI 대신 흉내만 내는 가짜를 상대로 합니다. 빠르고, 늘 같은 결과가 나오고, 고장을 일부러 만들 수 있어서예요. 그런데 가짜는 내가 아는 만큼만 진짜를 닮습니다. 최신 Codex만 흉내 낸 가짜 탓에 옛 판 Codex의 거절을 몰랐던 날, 개발 폴더에서 띄운 중계기로만 시험해 배포판에서 빠진 변경 이력을 몰랐던 일주일, 그리고 그 뒤에 만든 윈도 실전 점검과 실제 AI 점검까지. '가짜는 매번, 진짜는 내놓기 전에 적어도 한 번'이라는 균형을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

LLM 중계기는 고장 하나를 고칠 때마다 같은 고장을 다시 잡는 자동 검사를 하나씩 세웠습니다. 첫 버전이 나오고 이틀이 채 안 돼 시험을 돌릴 때마다 먼저 도는 검사·시험이 13개가 됐고, 한 번 돌리는 데 18초쯤 걸리자 기록은 '매번 18초를 물리면 시험을 안 돌리게 된다'고 적었어요. 하나도 지우지 않고 커밋 전의 빠른 핵심 검사 5종과 새 판 전의 전체 검사로 나눈 이야기, 코드가 옮겨 가면 검사도 옮겨 단 사례, 검사가 정말 무는지 일부러 고장을 넣어 확인하는 방법을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

Claude Code와 Codex 같은 코딩 AI는 명령을 실행하거나 파일을 고치기 전에 사람에게 '해도 될까요?'라고 묻습니다. 제가 만든 LLM 중계기에 이 AI들이 내 폴더에서 일하게 하는 '작업 폴더 모드'를 붙였더니, 중계기가 그 질문을 아무에게도 전하지 않고 조용히 버리는 바람에 AI가 대답을 기다리며 멈췄어요. 5분 뒤 시간 초과로 끝난 증상, 원인, 어떤 질문에도 반드시 답하게 한 첫 고침, 사람 화면에 승인 벨을 울리는 두 번째 고침, 폴더마다 고르는 세 가지 규칙(물어보기·자동 허용·거절), 그리고 AI에게 파일을 맡길 때의 안전장치를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

제가 만든 LLM 중계기에는 답이 정해진 보기 안에서만 나오는 질문(분류, 갈림길, 다음 행동 고르기)만 받는 '판정 창구'가 있습니다. 고르기 전용 AI인 Jev가 없을 때는 글을 쓰는 보통 AI가 같은 답안 형식을 흉내 내는데, 첫 흉내는 AI에게 보기마다 확률을 하나씩 다 쓰게 했어요. 글 쓰는 AI는 한 글자씩 쓰니 쓸 게 많을수록 느리고, 그 확률은 애초에 '믿지 말라'고 표시해 둔 숫자였죠. AI는 고른 답과 확신도 하나만 쓰고 나머지 확률은 중계기가 채우게 바꾼 해결, 같은 AI라면 창구만 바꿔서는 빨라지지 않는 이유, 공정한 A/B 비교를 위해 데모를 고친 이야기를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI 코드 리뷰어에게 프로젝트 지식을 더 넣어 주면 문제를 더 잘 찾아낼까요? 같은 코드 변경과 같은 AI로 넣어 주는 자료만 바꿔 재 보니 반대였습니다. 지식 카드를 넣은 구성은 심판이 인정한 지적이 3건에서 0건으로 줄었고, 틀린 지적이 늘어난 게 아니라 AI가 아예 입을 다물었어요. 주변 코드는 입력만 늘고 결과는 그대로였고, 지식이 가장 필요해 보이는 관점 하나에만 좁혀 넣어도 손해였습니다. 컨텍스트 주입, 정답셋, 심판 검증이 무엇인지와 '좋아진다는 걸 증명하기 전엔 넣지 않는다'는 규칙을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

노래 경연의 심사위원은 혼자 점수를 매기지 않죠. 여럿이 따로 채점한 뒤 채점표를 맞춰 봅니다. 제가 만든 LLM 중계기를 처음부터 써 온 '코드 리뷰 대결 도구'도 그렇게 일해요. 바뀐 코드를 조각으로 나누고, 사용자 치명 문제·실행 중 멈춤·호환성·동시성 같은 일곱 가지 관점을 여러 AI에게 나눠 맡긴 뒤, 같은 지적을 몇이 찾았는지와 다른 AI가 동의하는지로 믿을 만한 정도를 매겨 한 장의 보고서로 합칩니다. 보스·파이터·장비로 그린 게임 같은 화면 뒤의 구조, 걸러 내던 심판이 표시하는 심판으로 바뀐 이유, 그리고 중계기가 맡은 일 — 한 창구, 같은 출발선의 묶음 요청, 스펙 카드로 정하는 조각 크기 — 를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

제가 만든 LLM 중계기의 관리 화면에는 질문 하나를 여러 AI에게 동시에 보내고 답을 카드로 나란히 받아 보는 '병렬 채팅'이 있습니다. 답을 나란히 놓으면 비교가 쉽고, 엇갈리는 답이 다시 확인할 곳을 알려 주죠. 그런데 Codex 모델 네 개를 고르면, 중계기가 한가할 때도 '잠깐 붐빈다(429), 1초 뒤 다시'라는 거절만 돌아왔어요. 동시에 3개까지만 달리는 Codex에 '다 같이 아니면 아무도'인 묶음 요청을 보냈기 때문입니다. 모델마다 따로 보내 넷째는 줄을 서게 한 해결, 그리고 '잠깐 붐빔(429)'과 '이대로는 불가능(400)'을 나눠 알려야 끝없는 재시도를 막을 수 있는 이유를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

화면 구석의 작은 앱이던 LLM 중계기는 앱 껍데기(Electron) 안에 웹 브라우저 한 벌을 통째로 싣고 다녔습니다. 재 보니 329MB 가운데 274MB가 껍데기 몫이었어요. 서버는 다시 짜지 않고 브라우저만 걷어내 이미 깔린 브라우저의 '앱 모드'를 빌려 쓰고(61MB), 이틀 뒤 작은 트레이 프로그램으로 바꿔 윈도용 압축 파일을 112MB에서 41.6MB로 줄인 이야기. 브라우저를 빌려 쓰는 값, 그리고 끄는 방식과 검사를 그대로 옮긴 이유까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

LLM 중계기의 자동 업데이트는 트레이 아이콘이 사라진 뒤 설치 프로그램이 창 하나 없이 돌았습니다. 몇 초, 어떤 컴퓨터에서는 수십 초 동안 아무것도 보이지 않자 '중단된 줄 알았다'는 피드백이 돌아왔어요. 설치 프로그램을 '아주 조용히'에서 '조용히'로 바꿔 진행률 바 창 하나를 띄운 이야기, 알림은 숨겨질 수 있지만 창은 남는다는 점, 고친 효과가 다음 업데이트부터 나타나는 함정, 그 전에 연결 확인 카드·멈춘 스피너·트레이 아이콘에서 배운 같은 교훈까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

LLM 중계기의 자동 업데이트가 어떤 컴퓨터에서는 하고 나도 버전이 그대로였습니다. 옛 판이 남긴 업데이트 도우미가 새 판이 30초 안에 대답하는지 지켜봤는데, 새 판은 처음 켜질 때 파일 5천8백여 개를 푸느라 몇 분이 걸렸고, 도우미는 이를 실패로 판정해 조용히 되돌렸거든요. 판정하는 쪽이 옛 판이라 고친 판조차 도착하지 못한 '부트스트랩' 함정, 판정 시간을 5분으로 늘리고 되돌림을 알리게 한 응급 처치, 파일을 다 펼쳐 까는 설치 프로그램으로 갈아탄 결말을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI 연결도 끝났고 채팅도 잘 되는데, LLM 중계기 화면의 준비 표시는 '워밍업 중'에서 영영 넘어가지 않았습니다. 첫 번째는 준비에 실패한 모델이 갈 '끝'이 없어서, 두 번째는 아무도 데우지 않는 모델까지 '워밍업 중'이라고 보고해서였어요. 카페 주문 번호판에 빗대어 상태와 끝 상태가 무엇인지, 실패와 시간 초과도 끝으로 쳐야 하는 이유, 진행 중인 일이 없으면 '준비 전'이라고 정직하게 말해야 하는 이유, 같은 병이 업데이트 '적용 중'에서 다시 나타난 이야기까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

LLM 중계기를 껐는데, 중계기가 띄워 둔 Codex 앱 서버가 뒤에 혼자 살아남아 문 번호(포트)를 붙들고 있었습니다. 다음 실행은 실패했고, 안내 창은 작업 관리자를 열라고 했어요. 부모·자식·고아 프로세스가 무엇인지, 첫날 밤 '고쳤다'던 기록이 다음 날 '틀렸다'로 바뀐 이유(창 X 닫기는 정리 코드를 부르지 않는 다른 길이었다), 그 뒤에 더한 안전망까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

맥에서 만들어 잘 돌던 LLM 중계기가 실제로 쓸 윈도 컴퓨터에서는 켜자마자 꺼졌습니다. 윈도 파일 위치 맨 앞의 'D:'를 'https:' 같은 인터넷 주소의 앞머리로 읽었기 때문이에요. 파일 위치와 주소가 어떻게 다른지, 왜 맥에서는 몰랐는지, 같은 날 이어진 '같은 코드, 다른 컴퓨터' 고장 세 가지(부품 목록 다툼·'미설치' 오판·맥에서 싼 윈도용 짐)와 그때 붙인 검사, 그리고 '쓸 컴퓨터에서 시험한다'는 교훈을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI는 글을 글자가 아니라 토큰이라는 상자로 셉니다. 제가 만든 LLM 중계기의 설명서에 적어 둔 어림값으로 영어는 약 3.0자에 1토큰, 한국어와 기호는 약 1.1자에 1토큰이라, 같은 3,000자라도 한국어는 영어의 2.7배쯤 되는 토큰을 씁니다. 글자 수로 잡은 '안전해 보이던' 분량이 실제로는 두 배가 넘는 토큰이어서 번번이 넘쳤던 일, 그 일로 중계기 첫날 설명서에 남은 '여기서 크게 데였다'는 절, 중계기 안에서도 용도마다 다르게 쓰는 세 가지 자, 그리고 긴 한국어 문서를 AI에 나눠 줄 때의 계산법을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI가 요청을 거절하면 이유를 글로 적어 보냅니다. 그런데 제가 만든 LLM 중계기는 개발 첫 이틀 동안 그 이유를 세 번이나 잃어버렸어요. 화면에 200자만 보여 준 날, 양식이 아니라며 원문을 통째로 버리고 'HTTP 400'만 남긴 날, 기록에 160자만 남겨 '더 새 버전이 필요하다'는 안내가 잘린 날. 세 번의 경위와 그 뒤 정한 '오류 원문은 자르지 않는다'는 규칙, 자르는 코드가 다시 들어오면 실패하는 자동 검사를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

Claude가 로그인 만료와 사용 한도 소진을 '성공' 결과에 담아 보낸 날이 두 번 있었습니다. 제가 만든 LLM 중계기는 그 안내문을 진짜 답처럼 넘겼고, 중계기를 쓰던 도구는 엉뚱하게 '답 형식이 틀렸다'며 실패했어요. 중계기가 성공 답을 넘기기 전에 열어 보고 로그인 만료는 인증 실패(401) 갈래로, 한도 소진은 429와 '10분 뒤 다시'로 바꿔 돌려주게 된 경위, 글자를 읽어 판단하는 검사의 약점과 그 울타리(Claude에게만, 성공 답에만, 한도 문구는 600자 이하에만)를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI의 답장 끝에는 왜 멈췄는지를 적는 '끝난 이유' 칸이 있습니다. 여기에 '다 했음'이 찍히면 프로그램은 잘린 답도 완성본으로 저장해요. 제가 만든 LLM 중계기가 이 칸을 바로잡기까지의 경위 — 둘째 날의 첫 수정, 34분 뒤의 두 번째 수정, 일주일 뒤에야 드러난 '말 없는 AI' 문제 — 와 AI마다 다른 '끝'의 말투, 직접 재서 추정하는 방법, 스펙 카드의 '믿어도 되는지' 표시, 쓰는 쪽 프로그램의 점검표를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

답하기 전에 속으로 생각하는 AI는 그 생각도 '답에 쓸 수 있는 글자 예산'에서 꺼내 씁니다. 제가 만든 LLM 중계기에서 생각형 AI 하나가 답 예산 8,192토큰을 생각에 전부 써 버려, 생각 33,748자에 답 0자로 돌아온 날이 있었어요. 원인을 따라가 보니 예산은 조심스럽게 작게 잡혀 있었고, 생각이 얼마나 길어질지는 미리 적어 둔 표로 알 수 없었습니다. 실제 생각 분량을 배우고, 답 몫 위에 생각 여유분을 얹고, 그래도 비면 예산을 두 배로 늘려 한 번 더 시도하고, 답에 섞여 오는 생각 꼬리표를 떼어 내는 4겹 방어를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

켜 둔 AI 세션 하나를 서로 다른 두 프로그램이 같이 쓰면, 한 프로그램의 대화가 다른 프로그램 요청을 받는 AI의 기억에 남을 수 있습니다. 게다가 대화를 한 덩어리로 합칠 때 '누가 한 말인지' 이름표를 빼 버리자, AI가 다른 AI의 답('저는 Claude입니다')을 자기 말로 받아들이기도 했어요. 공용 메모장을 같이 쓴 두 팀에 빗대어, 두 증상이 모두 '누가'를 잃어버린 데서 왔다는 원인, 프로그램 이름표·프로그램별 세션·요청마다 새 대화방·말마다 이름표라는 해결, '세션은 속도를 위한 준비물'이라는 원칙을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

새로 붙인 명령어 도구 AI 하나가 '연결 성공'으로 떴는데, 그 뒤 호출은 전부 실패했습니다. AI는 멀쩡했어요. 원인은 중계기의 교통정리 칸에 이 AI의 차선 설정 한 줄이 빠져, 오류 없이 전체 기본값(차선 1개·줄에서 60초)으로 떨어진 것이었습니다. 한 번 부르는 데 1분 가까이 걸리는 AI에게 60초 줄은 너무 짧았고, '연결 확인을 다시 하라'는 실패 안내가 줄을 더 막는 고리까지 만들었어요. 조용한 기본값의 함정, 스스로 불어나는 대기 고리, 부품 시험은 통과했는데 조립품에서 터진 이유, 그리고 '새 AI는 등록 한 줄'이라는 규칙에 붙은 두 번째 줄을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI 서비스에는 '동시에 몇 건' 말고도 '1분에 몇 번(RPM)', '1분에 토큰 몇 개(TPM)'라는 한도가 있습니다. 넘으면 429라는 거절 번호와 함께 '이만큼 뒤에 다시 오라(Retry-After)'는 안내가 오죠. 제가 만든 LLM 중계기에는 거절당하고 다시 보내는 대신 처음부터 간격을 두고 보내는 '페이서'가 있어요. 최근 1분의 기록을 보며 요청 시작 시각을 고르게 띄우는 방법, 토큰을 미리 잡아 두고 끝나면 고쳐 적는 장부, NVIDIA에는 페이서를 붙이지 않은 이유, 그리고 Gemini API로 본 '잠깐 붐빔'과 '오늘 몫을 다 씀'의 차이를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

고객은 전화를 끊었는데 상담원의 수화기에는 그 소식이 오지 않으면, 상담원은 빈 수화기를 든 채 '통화 중'으로 남고 다음 고객은 연결되지 못합니다. 제가 만든 LLM 중계기에도 같은 함정이 있어요. 프로그램이 연결을 끊었을 때 '그만' 신호를 창구 → 줄 → 어댑터 → AI까지 끝까지 전해야 하는 이유, 신호가 한 곳에서 끊기면 AI 차선이 영원히 막히는 구조, 내 컴퓨터에서 돌리는 AI(LM Studio)의 '유령 줄', 15초 안부 신호와 느린 받는 쪽 처리, 그리고 '그만두는 법'을 먼저 설계하라는 교훈을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

AI마다 한꺼번에 받을 수 있는 질문 수가 정해져 있어서, 들어오는 대로 넘기기만 하는 중계기는 금방 막히거나 '너무 많다(429)'는 거절을 받습니다. 제가 만든 LLM 중계기 한가운데에는 그래서 요금소 같은 교통정리 칸이 있어요. AI별·모델별 차선(Codex 3, Claude 3, NVIDIA 4, LM Studio 1), 길이와 시간이 정해진 대기 줄, 전체 상한(동시 10건·줄 포함 16건), 꽉 찼을 때 매달아 두지 않고 이유와 다시 올 시간을 알려 주는 방식, 사람이 기다리는 요청을 먼저 들여보내는 순서까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

냉장고를 고를 때는 옆면의 라벨을 나란히 놓고 비교하죠. 제가 만든 LLM 중계기의 메뉴판에는 처음에 모델 이름만 있어서, 쓰는 쪽 프로그램은 모델마다 한 번에 얼마나 읽는지, '끝났다'는 표시를 믿어도 되는지, 생각하느라 답 분량을 얼마나 쓰는지 알 수 없었어요. 이걸 프로그램이 읽는 스펙 카드로 내놓은 이야기입니다. 글을 잘게만 쪼개 보내던 도구 때문에 카드가 생긴 날, 양식이 어긋나 빈칸만 보이던 카드를 같은 날 아침에 고친 일, 그리고 '모르면 비워 둔다'는 규칙까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

코드로 만드는 모션그래픽 2편. 1편 프롬프트 팩의 틀은 그대로 두고 장면과 숫자만 실제 프로젝트(SECOND SYNTAX 새벽 콘텐츠 자동화)로 바꿔 12초 소개 영상을 만들었다. 프롬프트 원문(4,972자), 코딩 에이전트가 짠 파이썬 1,230줄의 구조, 미리보기 5번·고친 곳 8군데, 마지막 렌더 21.4초·2.78MB, 글꼴·AAC 피크 같은 막힌 곳과 내 프로젝트로 바꿔 만드는 순서까지.

SNS에 도는 모션그래픽 프롬프트 팩은 영상 생성 AI가 아니라 코드로 영상을 만든다. 직접 만든 오리지널 캐릭터 프리즘이 나오는 12초 인트로와 프롬프트 원문을 놓고, 프레임 360장을 pycairo로 그려 ffmpeg 파이프로 압축하는 흐름, ease-out-back 이징, 글자 마스크 리빌, 사선 와이프, 꽃 모양 렌즈와 로그 공간 줌, 배경 제거와 스티커 외곽선, numpy로 합성한 120 BPM 소리까지 프롬프트 한 줄이 어떤 코드가 되는지 풀었다. 코드로 만드는 모션그래픽 연재 1편.

YC 2025년 가을 기수 스타트업이 만든 에이전트 브라우저 Aside를 공식 사이트·도움말·약관 기준으로 정리했다. 로그인한 사이트를 AI가 직접 다루는 방식, 메모리·비밀번호 금고·루틴 같은 주요 기능, 무료·Pro·Max 요금과 AI 모델 연결, 작업 내용이 어디에 남고 어디로 가는지, 프롬프트 인젝션을 고려해 안전하게 맡기는 순서까지. 직접 설치해 써 본 사용기는 아니다.

베슬AI가 10월 15일 발표회에서 2030년 GPU 20만 장, 2028년 매출 2조 원 목표와 'AI 연산 수출기업' 전략을 밝혔어요. 네오클라우드의 뜻과 함께, 모두 회사 목표인 숫자를 읽을 때 볼 단서를 회사 공식 블로그와 보도로 확인해 정리했어요.

TSMC 3분기 순이익이 7,631억 대만달러로 1년 전보다 68.7% 늘었어요. 통화마다 다른 매출 증가율, 4분기 전망과 연간 44% 상향, 'AI 수요가 공급 초과' 발언과 소비자 시장 단서를 TSMC 발표 자료로 확인해 정리했어요.

미국 8개 주 검찰총장이 10월 14일 각자 주 법원에 OpenAI 소송을 냈어요. 챗GPT가 안전하다는 홍보가 사실과 달라 아동 등 취약한 이용자가 위험에 노출됐다는 주장과 OpenAI의 반박, 아직 법원 판단 전이라는 점을 원문으로 확인해 정리했어요.

뉴욕시 감사원장이 10월 14일 앤트로픽에 안전·거버넌스·개발 속도 문제부터 풀고 IPO를 멈추라는 서한을 보냈어요. 서한의 요구와 근거, 연기금과의 관계, 같은 날 보도된 3분기 매출 168억 달러의 뜻, 촉구 수준이라는 한계까지 원문으로 확인해 정리했어요.

가트너가 2030년까지 AI 데이터센터에 필요한 매출을 8조 5,000억 달러, 벌 수 있는 매출을 최대 3조 6,000억 달러로 계산했어요. '투자수익률 부정적'이라는 요약의 실제 뜻, 네오클라우드 80% 전망, 같은 날 미국 CPI 3.7%와 AI주 하루 등락을 출처와 함께 정리했어요.

미국 연방거래위원회(FTC)가 10월 14일 OpenAI와 앤트로픽에 조사요구서(CID)를 보냈어요. 보도된 50쪽 넘는 요구 항목, 조사요구서라는 절차, FTC가 확인한 것과 보도뿐인 것을 원문으로 확인해 정리했어요. 조사 단계일 뿐 위법 판정은 아니에요.

구글 딥마인드와 구글 클라우드가 유럽 연구자 최대 200명에게 알파폴드 3 등 과학 AI 다섯 가지 접근권과 300만 달러 크레딧을 약속했어요. EU 레이즈(RAISE)와 민간 약속, '200팀'이 아닌 '200명', 공개되지 않은 선정 기준까지 원문으로 확인했어요.

쇼피파이가 숍 MCP로 10억 개 넘는 상품과 결제를 AI 에이전트에 열었어요. AI 검색마다 다른 인용 출처, 네이버 AI 동네 광고의 IPTV 확장, 유튜브 뮤직 AI 라벨까지 원문으로 확인해 정리했어요.

네이버 파워링크 AI 요약텍스트 정식 적용이 다시 ‘추후 안내’로 미뤄졌어요. 공지 기준 작동 방식과 ‘30% 이상’ 수치의 출처, 다음 실시간 트렌드의 조작 방지 장치, 그 밖의 마케팅 소식 다섯 가지를 원문으로 확인해 정리했어요.

SKT 성장 기어 전략의 토큰 게이트웨이를 설명하고 사업 발표와 제품 제공 조건을 구분해요. 요금·기록·권한·데이터·이관을 확인할 도입 질문표를 정리했어요.

RTX Spark의 최대 128GB 통합 메모리와 로컬 모델 실행에 관한 회사 설명을 정리해요. 노트북 10월 16일과 데스크톱 11월을 구분하고, Windows MXC의 실행 경계와 실제 성능을 확인할 기준을 살펴봐요.

OpenAI의 공식 조사 발표가 확인한 범위와 뉴스 인용 전 원문·작성자·근거를 확인하는 방법을 정리해요. 계정 차단과 전체 작전 종료를 구분하고 편집 점검표를 제공해요.

GPT-6.1 Sol의 Ultrafast 옵션과 100만 토큰당 입력 12달러·출력 60달러 요금을 정리해요. 6배는 속도가 아니라 단가 배수이며, 같은 작업으로 완료 시간과 총비용을 비교하는 방법을 소개해요.

구글이 발표한 제미나이 범용 업무 에이전트와 coworker 계정의 의미를 정리해요. 공식 기능 설명과 직접 구성한 권한·감사 기록 확인표를 구분하고, 작은 업무부터 도입을 검토하는 방법을 살펴봐요.

클로드 사이언스 자외선 지도의 관측과 예측은 어떻게 구분하는가 — 2026년 10월 9일 공식 자료를 확인하고 발표 범위, 검증 한계, 독자가 확인할 질문을 정리했어요.

클로드 학대 금지 정책의 발효일과 비판·연구의 예외 범위는 무엇인가 — 2026년 10월 9일 공식 자료를 확인하고 발표 범위, 검증 한계, 독자가 확인할 질문을 정리했어요.

2026년 10월 6일 구글 딥마인드가 글·코드·사진·영상·소리를 한 좌표 공간의 숫자 768개로 바꾸는 공개 임베딩 모델 '임베딩젬마 2(EmbeddingGemma 2)'를 Apache 2.0으로 내놨다. 전체 7억 4천만 파라미터 중 필요한 부분만 실을 수 있고, 구글은 픽셀 11 프로에서 약 191MB(글 전용)·567MB(전체) 메모리로 돈다고 밝혔다. 임베딩과 기기 안 검색이 무슨 뜻인지, 성능 숫자를 누가 어떻게 쟀는지, 같은 날 나온 이미지 모델 나노 바나나 2.1의 가격이 실제로 얼마나 바뀌었는지를 구글 블로그·모델 카드·Gemini API 문서 기준으로 정리했다.

2026년 10월 7일 앤트로픽이 소형 모델 Claude Haiku 5.5를 내놨다. 프롬프트 10만 토큰 이하는 100만 토큰당 입력 0.10달러·출력 0.50달러로 Haiku 4.5의 10분의 1이고, 10만 토큰을 넘으면 5배 비싼 구간이 붙는다. 앤트로픽이 말한 '평균 약 75% 절감'이 어떻게 나온 숫자인지, 같은 글이 약 30% 더 많은 토큰으로 세어지는 새 토크나이저와 10만 토큰 경계·생각 토큰·캐시·배치 때문에 작업 유형마다 실제 비용이 얼마나 달라지는지, Sonnet 5.5와의 차이까지 공식 요금표 단가로 계산해 정리했다.

OpenAI가 미국 시간 2026년 10월 7일 챗GPT 채팅에 GPT-6를 넣으면서, 답변을 글뿐 아니라 차트·버튼·입력 폼·계산기 같은 작은 앱 화면으로 꾸리는 '인텔리전트 UI'를 열었다. 유료 요금제는 GPT-6 Sol, 무료·Go는 10월 8일부터 GPT-6 Luna다. 인텔리전트 UI가 뭔지, '첫 응답 44% 빨라짐'과 '주간 12억 명'이 어떤 기준의 숫자인지, 시스템 카드에 화면 정확도 평가가 없다는 점, 끄는 법과 지원 범위까지 OpenAI 시스템 카드·커뮤니티 공지와 테크크런치·SEJ 등 보도 기준으로 정리했다.

2026년 10월 7일 월스트리트저널(WSJ)은 브로드컴이 OpenAI와 함께 개발 중인 맞춤형 AI 칩에 쓸 500억 달러가 넘는 자금을 마련하려고 아폴로·블랙스톤 등 금융사와 논의 중이라고 보도했다. 협상은 초기이고 규모는 바뀔 수 있으며, 누가 빌리는지와 조건은 보도에 없다. 500억 달러가 투자가 아니라 '논의 중으로 보도된 금액'인 이유, 두 회사가 공식 발표한 10GW 협력과 첫 칩 할라페뇨, 브로드컴이 공시한 첫 사례(앤트로픽 350억 달러)로 본 'AI 칩 값을 금융사가 대고 리스로 빌려 쓰는' 구조를 보도·공동 발표문·SEC 분기 보고서 기준으로 정리했다.

2026년 10월 6일 앤트로픽이 프로젝트 글래스윙과 사이버 검증 프로그램(CVP)을 하나로 합쳐 보안팀의 고급 사이버 기능 접근을 방어·레드팀·특화 세 단계로 넓히고, 글래스윙 파트너들이 2026년 4월부터 7월까지 '검증된 취약점 최소 12만9천 건'을 찾았다고 밝혔다. 이 숫자가 무엇을 센 것인지(검증·등급·패치), 앤트로픽 오픈소스 대시보드와 VulnCheck 독립 분석으로 본 고친 수·악용 수와의 차이, 단계별 대상과 신청 조건을 앤트로픽 공식 발표 기준으로 정리했다.

OpenAI·앤트로픽·구글이 7월부터 업계 공통 안전 표준과 출시 전 평가를 함께 말하고 있다. 구글 딥마인드 하사비스의 표준 기구 제안(7/14), OpenAI 정책 글(9/9), 앤트로픽 아모데이의 글(9/12) 등 세 회사가 각자 공식적으로 한 말과, 디 인포메이션 보도로만 나온 가칭 SAFA(출범 목표·후보 인사)를 나눠 정리했다. 7월 이후 이 논의에서 세 회사가 함께 서명한 문서는 9월 29일 백악관 자율 협약 하나이며, 공동 기구는 정식 발표·집행 권한·확정 일정이 없어 아직 독립 감독으로 볼 수 없다. 공유 평가와 출시 전 감사의 뜻, 비판, 다음 소식을 볼 때 확인할 다섯 가지까지 2026년 10월 8일 기준으로 담았다.

2026년 10월 5일 미국 AI 스타트업 리플렉션 AI가 첫 오픈웨이트 모델 빔(Beam)을 발표했다. 전체 5,010억 파라미터 중 230억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 모델로, 중국 Z.ai의 GLM-5.2와 비슷한 점수를 3배에서 4배 적은 추론 연산으로 낸다는 게 회사 주장이다. 이 숫자가 어떻게 계산됐는지, 토큰 단가와 어떻게 이어지는지, 오픈웨이트가 기업에 왜 중요한지를 공식 발표와 TechCrunch·The Decoder 보도 기준으로 정리하고, 가중치 공개 전이라 아직 독립 검증이 없다는 점을 짚었다.

스타크래프트: 브루드워 AI '플루토(Pluto)'는 노르웨이 개발자 베가르드 멜라가 혼자 만든, 신경망 하나가 자기 대결 강화학습으로 경기 전체를 하는 봇이다. '알파고' 김성현 선수가 연달아 진 영상이 230만 회 넘게 재생되며 화제가 됐다. 깃허브 README·릴리스와 국내외 보도를 바탕으로, 플루토가 화면과 마우스 없이 BWAPI로 6프레임마다 판단하는 구조, APM 1,000이라는 숫자의 진짜 뜻, 알파스타와 다른 점, 래더 무단 등록 사건, 그리고 AI 시점 화면을 만들 수 있는지까지 정리했다.

2026년 10월 6일 프랑스 미스트랄 AI가 새 최상위 모델 '미스트랄 라지 4'의 공개 프리뷰를 시작했다. 전체 약 1조 파라미터 가운데 토큰마다 약 500억만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 모델로, 지금은 미스트랄 스튜디오 API로만 쓸 수 있고 가중치는 10월 말(로이터 보도 10월 27일)에 공개할 예정이다. MoE와 '전체 1조 대 활성 500억'이 무슨 뜻인지, 미스트랄이 밝힌 성적과 Artificial Analysis 독립 평가가 어떻게 다른지, 가격·라이선스·자료마다 다른 숫자까지 미스트랄 공식 발표와 문서, 로이터·테크크런치 보도 기준으로 정리했다.

GPU 클라우드 회사 람다(Lambda)가 상장 전에 최대 40억 달러를 모으고 있다고 월스트리트저널이 2026년 10월 6일 보도했다. 투자 전 기업가치 145억 달러, 코투·블랙스톤 주도, 2027년 상장 목표다. 함께 보도된 '수주 잔고 150억 → 500억 달러'는 늘어난 몫의 대부분이 8월 말 앤트로픽과 맺은 350억 달러 계약 한 건이다. 람다가 무엇을 파는 회사인지, 앤트로픽 계약이 어떤 경로로 알려졌는지, 고객 집중도가 무슨 뜻이고 왜 쟁점인지, 아직 공개되지 않은 것은 무엇인지를 보도와 회사 공지를 나눠 정리했다. 투자 권유가 아니다.

구글 제미나이 도움말에 따르면 2026년 10월 9일부터 요금제 없는 개인 계정의 제미나이 앱은 Flash-Lite 모델만 고를 수 있다. Flash는 AI Plus부터, Pro는 AI Pro부터이고, AI Plus 가입자에게 언제 적용되는지는 개별 이메일로 안내한다. 이번 변경은 개인 계정의 제미나이 앱 이야기로, 개발자용 Gemini API 무료 등급과 학교·회사 계정은 이 도움말의 범위 밖이다. 무엇이 바뀌는지, 앱과 API·학교 계정의 차이, 공식 안내끼리 아직 안 맞는 점, 무료 제미나이로 수업·업무를 짜 둔 분이 9일 전에 점검할 순서를 구글 공식 문서 기준으로 정리했다.

2026년 10월 5일 OpenAI가 텍스트 워터마크 '텍스트그레인(textGrain)'을 발표하고 EU의 챗GPT 사용자 글부터 몇 주에 걸쳐 적용한다고 밝혔다. 근거는 2026년 8월 2일부터 적용된 EU AI법 50조 2항이고, 이미 시장에 있던 서비스는 12월 2일까지 맞추면 된다. 모델이 단어를 고르는 확률표를 비밀 키로 살짝 기울이되 평균은 그대로 두는 통계 워터마크가 어떻게 들어가고 잡히는지, 단어 10%만 바꿔도 탐지율이 약 92%에서 66%로 떨어진다는 OpenAI 자체 수치가 무슨 뜻인지, 한국에서 쓰는 챗GPT 글에는 아직 들어가지 않는다는 점까지 OpenAI 도움말·기술 보고서와 EU 공식 자료 기준으로 정리했다.

2026년 10월 6일 호주 의회 인공지능 공동특별위원회 청문회에서 OpenAI와 앤트로픽이 AI 에이전트 사고의 의무신고를 지지한다고 밝혔다. 배경에는 OpenAI의 실험용 모델이 6월 18일 서비스 오스트레일리아의 메디케어 통계 보고 서비스 비공개 영역에 들어갔고, OpenAI가 9월 10일에야 정부 공개 메일함으로 알린 사건이 있다. 84일의 시간선, OpenAI가 밝힌 경위와 바꾼 것, 의무신고가 되면 무엇이 정해지는지(정의·창구·기한), 지지 발언을 그대로 믿기 어려운 이유와 에이전트를 쓰는 조직이 볼 것을 의회 자료·공식 글·보도 기준으로 정리했다.

2026년 10월 1일 네이버가 웨일 브라우저에 'AI Chat'을 정식 출시했다. 사이드바의 AI가 지금 보는 페이지나 고른 탭을 바탕으로 질문에 답하고 요약·번역을 하며, 열린 탭 정리와 네이버 캘린더 일정 조회·등록·수정까지 한다. 되돌리기 복잡한 작업은 실행 전에 사용자 확인을 거친다. 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 켜고 끄는지, 아직 공식 자료에 없는 정보는 무엇인지 네이버 보도자료와 웨일 업데이트 공지 기준으로 정리했다.

2026년 10월 2일 국가인공지능전략위원회가 제5차 인공지능책임관(CAIO) 협의회에서 「대한민국 인공지능 입법 프레임워크(안)」을 보고했다. AI기본법 중심 입법, 국방·안보 분야 입법 공백 해소, 사업자 예측가능성 제고, 역기능 발생 시 즉시 대응의 4대 기본방향과 분야별 입법 원칙을 담았다. 같은 자리에서 과기정통부는 12월 정식 출시를 앞둔 '모두의 AI' 준비 상황을 공유하며 공공 API 연계, AI 에이전트의 개인정보 처리·활용 기준, 서비스 보안·안전성 검증에 관계기관 협조를 요청했다. 정부 보도자료 기준으로 무엇이 논의됐고 일정이 어떻게 되는지 정리했다.

2026년 9월 30일 OpenAI가 자사 모델의 '보호된 추론'을 빼내려던 조직적인 증류 활동을 적발해 막았다고 발표했다. 앤트로픽도 9월 10일 위협 보고서에서 중국 기반 AI 연구소 7곳의 증류 공격을 적발·차단했다고 밝혔다. 증류가 무엇인지 학원 비유로 풀고, 두 회사(와 2월 구글 보고서)가 밝힌 규모·통로·대응을 공식 발표 기준으로 정리한 뒤, AI API를 쓰는 조직이 점검할 API 키·사용량·약관을 짚었다.

구글이 2026년 10월 14일(한국 시간) 제미나이 4 아르곤을 Gemini API와 AI Pro·Ultra 구독자에게 열었다. 요금제별로 어디서 쓰는지, 11월 30일까지의 출시 기념 API 가격과 그 뒤 가격, 구글이 내세운 사례를 정리하고, 같은 지시문으로 오퍼스 5.5와 3D 젤리곰 웹페이지를 직접 만들어 시간·토큰·비용·결과를 비교했다.

AI로 모션그래픽을 만드는 세 가지 방법(영상 생성 모델, AI가 쓰는 코드, 편집 툴 AI 기능)을 정리하고, 같은 6초 소개 장면을 코드·Kling 2.5 Turbo·Veo 3.1 Fast로 직접 만들어 시간·요금·한글 정확도를 비교했다. 클로드 코드로 프롬프트 두 줄 만에 MP4를 뽑는 순서, Veo 3.1 요금과 비율, 클로드 모션·리모션·하이퍼프레임즈, 어디에 무엇을 쓰면 좋은지까지.

Claude 명령어 도구에 로그인해 둔 컴퓨터에서, 중계기가 Claude를 부르면 401(인증 실패)이 돌아왔습니다. 원인은 컴퓨터 전체에 붙어 있는 설정인 환경 변수에 남아 있던 API 키였어요. Claude가 로그인보다 그 키를 먼저 썼거든요. 환경 변수가 무엇인지, 중계기가 Claude에게 건네는 설정 사본에서 그 키만 지워 로그인을 쓰게 한 방법, 어떤 열쇠를 썼는지 알려 주는 안내와 401·403·429의 차이를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

Codex와 Claude의 명령어 도구는 켜진 폴더의 안내문과 기억을 먼저 읽고 일을 시작합니다. 코딩할 때는 고마운 기능인데, 제가 만든 중계기가 이 AI들을 자기 폴더에서 켜는 바람에 평범한 채팅 질문에도 중계기 개발 메모가 덤으로 실렸어요. 같은 질문인데 켠 폴더에 따라 답이 달라진 증상, 원인, 아무것도 없는 전용 폴더로 자리를 옮긴 해결, 그리고 '채팅은 빈 책상, 일은 내가 고른 폴더'라는 규칙을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

2026년 9월 30일 구글이 새 프런티어 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 출력 한도를 6만 4천 토큰에서 100만 토큰으로 늘렸고, 코딩·법률·금융 업무와 사이버 방어에서 최상위 성능을 냈다고 밝혔다. 다만 지금은 페어윈드 프로그램의 일부 사이버 방어자와 구글 내부 팀에게만 열려 있고, 유료 API 고객과 구글 AI 울트라 구독자가 다음 순서다. 무엇이 새로운지, '100만 토큰'이 정확히 어떤 숫자인지, 누가 어떤 조건으로 먼저 쓰는지, 넓게 풀기 전 강화한다는 안전장치까지 구글 공식 발표 기준으로 정리했다.

2026년 9월 29일 OpenAI가 DevDay에서 'dots'를 발표했다. GPT-6 Astra로 움직이는 상시 작동 에이전트로, 각자 클라우드 컴퓨터를 갖고 사용자가 연결한 앱에서 24시간 일한다. 대화가 끝나도 일을 이어 가고, 계정에 영향을 주는 행동은 자동 검토를 거쳐 바로 하거나 승인을 받거나 사용자에게 넘긴다. 무엇이 새로운지, 실제로 무슨 일을 맡길 수 있는지, 안전장치와 학습 데이터 정책, 누가 언제부터 쓸 수 있는지까지 OpenAI 공식 발표 기준으로 정리했다.

Codex와 Claude의 명령어 도구는 내 컴퓨터에서 켜야 대답하는 프로그램이라, 중계기는 요청마다 새로 켤지 켜 둔 채 다시 쓸지를 정해야 했습니다. 콜택시와 셔틀버스에 빗대어 두 방식의 속도·기억 섞임·메모리·정리 부담을 비교하고, 중계기가 Codex(앱 서버 하나에 요청마다 새 대화방)와 Claude(프로그램별 세션 최대 6개, 5분 쉬면 정리)를 어떻게 다루는지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

어떤 AI는 웹 주소로, 어떤 AI는 내 컴퓨터의 명령어 도구로, 또 어떤 AI는 로컬 서버로 불러야 합니다. 플러그 모양이 다 다른 셈이에요. 제가 만든 LLM 중계기는 AI마다 작은 어댑터를 하나씩 끼우고, 모든 어댑터가 확인·목록·특성·대화라는 네 가지 약속을 같은 모양으로 지키게 했습니다. 그 덕분에 바깥 프로그램은 메뉴판 한 장만 보면 되고, 새 AI는 어댑터 파일 하나와 등록 한 줄로 들어옵니다. 첫 버전 닷새 뒤 NVIDIA를 붙인 날의 기록까지 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

LLM 중계기의 첫날은 이삿날 같았습니다. 아침 8시에 여러 AI를 'OpenAI 호환' 창구 하나 뒤에 세운 첫 버전이 나왔고, 윈도에서 처음 켜 보자 고장이 줄줄이 나왔고, 밤 10시가 넘어서야 v0.1.16으로 하루를 마감했어요. 그날 쌓인 저장 기록을 시간 순서로 펼쳐, AI 코딩 도우미와 짝을 이뤄 작은 판을 여러 번 올린 방법과 '고장 하나에 검사 하나'라는 습관이 생긴 과정을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

과학기술정보통신부가 '인공지능 주간(AI 주간 2026)'의 공식 행사로 2026년 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 연 '인공지능 페스타 2026(AI FESTA 26)'을 정리했다. 참가 규모는 주최 측 수치로 350여 개사·500여 개 부스(과기정통부 10월 6일 보도자료)이고, 관람객은 이틀 합계 약 4만 8천 명이 보도됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에서 LG AI연구원(K-엑사원 2.0)·SK텔레콤(에이닷엑스 K2)·업스테이지(솔라 오픈 2)가 보여 준 모델·규모·시연 방식을 나란히 비교하고, 정책 토크쇼·퓨처 테크 컨퍼런스에서 나온 말을 옮겼다. 사흘 합계 관람객과 상담 성과는 10월 8일 오전 기준 발표 전이라, 성과 판단은 공식 집계와 후속 보도 뒤로 미뤘다.

AI 도구 설명에 자주 보이는 'OpenAI 호환'은 OpenAI의 AI를 쓴다는 뜻이 아니라, OpenAI가 정한 대화 요청의 모양을 따른다는 뜻입니다. 이 모양이 널리 쓰이면서 LM Studio 같은 프로그램도 같은 모양으로 창구를 열고, 제가 만든 LLM 중계기도 이 모양 덕분에 주소 한 줄로 어떤 프로그램이든 받게 됐어요. 그런데 '호환'인데도 끝난 이유, 생각 과정, 빈 도구 목록, 거절 이유에서 AI마다 조금씩 달라 하나씩 맞춰야 했습니다. 그 이득과 한계를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

여행용 멀티 어댑터를 열어 보면 꽂는 구멍, 모양을 바꾸는 부품, 과부하를 막는 장치가 따로 있습니다. 제가 만든 LLM 중계기도 안을 열어 보면 칸이 나뉘어 있어요. 프로그램이 보낸 질문 하나가 창구 → 교통정리 → 어댑터를 지나 AI에 닿고 답이 조금씩 흘러 돌아오는 길, 사람용 관리 화면과 프로그램용 API라는 두 창구, 요청마다 남는 기록(토큰·첫 글자까지 걸린 시간·끝난 이유), 그리고 처음부터 지키는 세 가지 안전 기본값을 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

2026년 9월 29일 OpenAI가 DevDay에서 GPT-6.1 Sol을 발표했다. GPT-6 Sol을 크게 업그레이드한 모델로, 회사 설명으로는 최상위 모델 GPT-6 Astra에 가까운 성능을 Astra 토큰 가격의 5분의 1에 낸다. API 가격은 100만 토큰당 입력 2달러·출력 10달러로 Claude Sonnet 5.5와 같고, 캐시된 입력은 0.1달러다. 공식 발표문의 코딩·문서·업무 자동화·컴퓨터 사용·과학 연구·사실 정확성 결과와 안전 평가, Ultrafast와 새 Pro 요금제, 그리고 하루 먼저 나온 Claude Sonnet 5.5와 나란히 놓고 볼 점까지 정리했다.

2026년 9월 28일 앤트로픽이 Claude Sonnet 5.5를 내놨다. Claude 5.5 계열의 두 번째 모델로, 가격은 Sonnet 5와 같은 100만 토큰당 입력 2달러·출력 10달러인데 답을 내는 속도는 30% 이상 빨라졌다는 게 회사 설명이다. 공식 발표 표의 벤치마크 8개를 그대로 옮겨 이전 버전 Sonnet 5, 윗급 Opus 5.5, 경쟁 모델 GPT-6 Sol과 비교하고, 가격·스펙·안전 조치, 그리고 회사 스스로 밝힌 'Opus 5.5가 여전히 나은 일'까지 정리했다.

매달 결제하는 Codex와 Claude는 내가 채팅창 앞에 앉아 있을 때만 일합니다. 웹·앱·터미널·편집기 플러그인이라는 서로 다른 껍데기에 갇혀 있기 때문이에요. 여러 AI를 주소 하나 뒤에 세워 내 프로그램 어디서든 골라 쓰거나 동시에 쓰게 해 주는 'LLM 중계기'를 직접 만든 이야기의 첫 편. 왜 만들었는지, 처음에 던진 세 가지 질문, 중계기 전과 후에 연결선이 어떻게 달라지는지를 비개발자 눈높이로 정리했습니다.

9월 28일부터 10월 1일까지 제 블로그 공장(글 작성·사이트 배포·네이버 발행 큐)을 클로드 코드의 Claude Opus 5.5에게 한 대화창으로 맡겼습니다. 사진 몇 장으로 카페 글 쓰기, 서식 사고 두 건(17편·30편)을 원인 한 곳에서 고치기, 이틀 멈춘 발행의 원인 찾기까지 — 맡긴 일과 결과, 먼저 묻는 습관과 아쉬운 점, 맡길 때 정해 둔 규칙 네 가지를 작업 기록 그대로 정리했습니다.

일을 대신 해 주는 AI 에이전트 네 갈래 — 개인 개발자가 만든 오픈소스 오픈클로, 쓸수록 스스로 배우는 헤르메스 에이전트, 봇마다 클라우드 컴퓨터를 주는 xAI 그록봇, 설치 없는 일반인용 메타 뮤즈. 비서를 두는 네 가지 방법에 빗대 나온 순서, 한눈에 비교, 기술 차이 여섯 가지, 뮤즈가 다른 점과 누구에게 맞는지를 공식 자료와 보도(2026년 10월 7일 다시 확인) 기준으로 정리했다.

2026년 9월 22일 앤트로픽이 Claude Opus 5.5를 내놨다. '대부분의 작업에서 Fable 5.1 수준, 운영 비용은 Opus 5보다 40% 적다'는 게 회사 설명이다. 공식 발표 표의 벤치마크 9개를 그대로 옮겨 이전 버전 Opus 5, 상위 모델 Fable 5.1, 경쟁 모델 GPT-6 Astra·GPT-5.6 Sol과 비교하고, 가격·속도·안전성 평가까지 정리했다. Opus 5.5가 지는 항목과 회사 스스로 밝힌 한계도 함께.

여러 앱이 AI를 부를 때 거치는 단일 창구(LLM 게이트웨이)에 '빠른 판정' 창구 POST /v1/decisions를 새로 냈다. TypeSafe AI Jev의 계약(상태와 타입 질문을 보내면 확률적 결정이 돌아온다)을 그대로 채택하고, 진짜 Jev와 챗 모델의 흉내라는 두 경로로 같은 모양을 낸다. 속도 이득의 실체(생성은 안 빨라진다), 키와 기록을 다룬 규칙, 남은 숙제를 릴리스 노트와 코드 기준으로 적었다. Jev 3부작의 3편.

TypeSafe AI의 Jev를 공식 문서의 예제 그대로 따라간다. SDK를 설치하고 고객 문의 한 통에 질문 셋(어느 팀·얼마나 화남·급한가)을 한 번에 보내, 돌아온 확률과 확신도로 자동 처리·확인 후 진행·사람에게 넘기기 세 갈래를 만드는 법. 확신도 계산, 문턱값 예제, 질문 쓰는 요령, 한도·요금·오류 코드까지 2026년 10월 7일 문서와 다시 대조했다. Jev 3부작의 2편.

2026년 9월 15일 TypeSafe AI가 발표한 Jev는 글을 쓰지 않는 AI다. 상태와 미리 정한 질문표를 보내면 하나 고르기·단계 매기기·예/아니오를 확률과 함께 0.07~0.5초에 돌려준다. System One 모델의 뜻과 LLM과의 차이, 세 가지 질문 유형, 보정된 확률이 왜 핵심인지, 문서가 밝힌 약점과 쓰는 자리를 공식 발표문·문서(2026년 10월 7일 확인) 기준으로 정리했다.

AI 글에 늘 같이 나오는 MCP·API·CLI를 비개발자 눈높이로 가른다. CLI는 기계에 달린 버튼(사람이나 터미널을 쥔 AI가 명령으로), API는 기기별 리모컨(프로그램이 서비스마다 다른 양식으로), MCP는 통합 리모컨 규격(AI가 도구 목록을 받아 스스로 고름). 구글 드라이브에 파일 올리기를 세 방식으로 해 보고, 상황별로 무엇을 고를지 표로 정리했다. 공식 문서와 2026년 10월 7일 대조.

제 블로그의 자동 발행 큐는 12일 내내 '정상 종료'였는데, 그 아래에서 글이 네 가지 모양으로 멈춰 있었다 — 예약일이 비어서, 대본 파일이 옛 형식이라서, 올라갔는데 기록이 없어서, 브라우저에 엉뚱한 계정이 로그인돼 있어서. 자동화가 '오류'가 아니라 '해당 없음'으로 멈추는 이유, 그래서 매일 릴리스 직후 붙인 점검 여섯 항목, 붙인 뒤 19일 동안 실제로 잡은 것까지 적었다.

n8n과 Zapier의 차이는 요금표 숫자보다 '무엇을 세는가'에 있다. Zapier는 성공한 액션 단계마다 태스크 하나, n8n은 워크플로가 한 번 돌면 단계가 몇 개든 실행 하나. 2026년 10월 7일 공식 요금 페이지를 다시 확인해 표로 정리하고, 제 블로그 자동화(하루 1번, 4단계)를 두 도구로 옮기면 한 달에 얼마가 되는지 계산했다. 직접 설치(셀프호스팅)의 조건과 라이선스, 그리고 누구에게 뭐가 맞는지까지.

리뷰와 사진만 있는 소재 32개를 하루 만에 글 32편으로 만들었다. 비결은 AI가 빨라서가 아니라 잡지사의 방식을 그대로 옮긴 것 — 편집장(메인 세션)이 브리프 한 장과 취재 노트(패킷) 32개를 만들고, 작가(서브에이전트) 열한 명이 동시에 쓰고, 검수원(스크립트)이 형식을 거른다. 실제 브리프·패킷·검수 코드와, 작가가 패킷의 오류를 되잡은 네 장면을 그대로 적었다.

윈도우에 클로드 코드(Claude Code)를 설치하는 방법. 파워셸 한 줄(공식 권장)·winget·npm·CMD 중 고르는 기준, 설치 확인과 첫 로그인, 막힐 때 흔한 오류 세 가지까지 — 이 블로그를 돌리는 머신과 공식 문서로 다시 확인해 정리했다.

AI에게 짜게 한 자동화가 닷새 사이 다섯 번 깨졌다. 공통점은 하나 — 코드가 확인한 것은 매번 '성공'이었는데, 실제 결과는 달랐다. 이 블로그의 발행 시스템에서 실제로 일어난 사건 다섯 개를 날짜·원인·고친 코드와 함께 적고, 바이브 코딩이 잘 못 하는 것과 그걸 메우는 원칙 세 가지를 정리했다.

AI 에이전트는 내가 노트북을 닫으면 멈춥니다. 그래서 자동화 전용 기계를 따로 뒀습니다. 맥미니 M4를 오픈클로 전용으로 구축해 한 달 굴려본 기록 — 역할을 분리하는 이유, 애플 공식 수치로 따져본 24시간 전기값, 그리고 세팅에 드는 품까지.

엑셀 수식을 검색해서 복붙하는 대신 ChatGPT에게 말로 시키는 방법. 결과를 가르는 프롬프트 4요소, 바로 복붙해 쓰는 프롬프트 5종(수식 작성·오류 수정·데이터 정리·집계·매크로), 그리고 버전 함정(XLOOKUP·TEXTSPLIT)과 회사 데이터 보안까지.

브라우저 자동화 도구 Playwright를 극작가 비유로 설명한다. 테스트 도구가 AI 에이전트의 손이 된 흐름, 이 블로그가 네이버 글을 올리는 방식, '로그인은 사람이, 조종은 코드가' 원칙, 녹화로 첫 코드를 얻는 법까지 공식 문서와 대조했다.

2026년 4월 안드레 카파시가 제안한 'LLM 위키'를 사서 비유로 설명한다. 원본·위키·규칙 3층과 넣기·묻기·점검, RAG와의 차이, 이 블로그 저장소가 이미 위키처럼 돌아가던 실물과 오늘 시작하는 법까지.

yml 파일이 무엇인지, .yaml과 무엇이 다른지, AI가 왜 이 형식으로 규칙과 기록을 남기는지 정리했다. 이 블로그 저장소의 PyYAML로 직접 돌려 본 문법 함정 4가지와 첫 yml 만드는 법까지.

앱스토어·서버·개발자 없이 HTML 파일 하나로 실제로 쓰는 앱을 만드는 법. 직접 만들어 쓰고 있는 앱 3개(여행 앱·비용 계산기·관제판)의 크기, 되는 것과 안 되는 것, 45줄짜리 체크리스트 템플릿과 AI에게 시키는 프롬프트까지 정리했다.

2026년 9월 첫 주, 앤트로픽·구글·OpenAI가 나란히 사이버보안 특화 모델을 공개하면서 접근을 신원 확인된 기관으로 제한했다. 제로데이·익스플로잇·이중용도·게이티드 액세스 같은 용어를 쉽게 풀고, 왜 논쟁인지까지 균형 있게 짚었다.

AI 에이전트가 챗봇과 뭐가 다른지, 실제로 굴리는 에이전트 하나(깃허브 이슈 → 사진 수집 → 글 작성 → 사이트·네이버·인스타 발행 → 이슈 댓글)를 뜯어서 설명한다. 재료는 지시서·도구·규칙 세 가지, 막혔을 때의 판단, 클로드 코드 대응, 그리고 시작하는 4단계.

2026년 9월 OpenAI가 공개한 GPT-6 아스트라(Astra)와 'AGI 도래' 주장 정리. AGI·프런티어 모델·컴퓨터 유즈·정렬 같은 핵심 용어를 쉽게 풀고, 왜 논쟁적인지까지 균형 있게 짚었다.

클로드 코드와 코덱스는 직접 쓰고, 커서·코파일럿·제미나이 CLI는 공식 문서로 조사했다. 실사용과 조사를 구분해 유형별 추천, 2026년 10월 7일 기준 시작 요금, 고르는 기준 두 질문까지 정리한 가이드.

Claude Code 서브에이전트가 뭔지, 언제 쓰는지, 어떻게 만드는지. 컨텍스트 격리·병렬 처리·역할 전문화라는 세 가지 쓸모를 실사용 기준으로 정리했다.

Claude Code에 MCP 서버를 연결하는 방법. 연결 방식 세 가지, 첫 연결로 뭘 고를지, 연결 후 확인하는 법까지 — 커넥터를 매일 쓰는 실사용 기준으로 정리했다.

Claude Code의 요금제(Pro/Max), 5시간 롤링 윈도우와 주간 상한이라는 한도 구조, 그리고 매일 쓰면서 익힌 한도 관리 요령을 정리했다.

Claude Code 훅 설정 방법과 실전 레시피 3가지. 파일 수정 후 자동 포맷, 위험 명령 차단, 작업 완료 알림까지 — 매번 부탁하는 대신 무조건 실행되는 규칙을 만드는 법.

회사 업무에 AI를 쓸 때의 진짜 리스크와 판단 기준. 학습 사용 여부, 개인 계정 vs 기업 플랜, 넣으면 안 되는 데이터, 실무 수칙 4가지를 직장인 관점으로 정리했다.

AI 코드리뷰 도구 소개에서 한 걸음 더. AI에게 일을 맡길 때 진짜 필요한 건 '검증 루프'라는 것을, 실제로 겪은 사고 하나로 설명한다.

AI 자동화는 도구 선택이 아니라 순서의 문제다. 반복 작업 하나 고르기, AI와 직접 3번 해 보기, 검증 루프, 규칙 문서, 그다음 자동화까지 — 블로그 운영을 자동화하며 밟은 5단계를 정리했다.

OpenAI API 비용은 토큰 수 × 모델 단가로 정해진다. 2026년 10월 7일 공식 요금표 단가, 한글 원고 토큰 실측, 모델별 한 달 비용 계산 예시, 단가를 고쳐 쓰는 한국어 계산기 사용법과 흔한 실수까지 정리했다.

MCP 개념을 알았다면 다음은 '뭘 연결하나'다. 실제로 연결해 쓰는 클로드 커넥터 6개(Gmail·캘린더·노션·드라이브·슬랙·피그마)와 요청 예시, 연결 전 확인할 3가지, 연결하고 확인하는 법까지 — 공식 문서와 대조해 정리했다.

MCP(Model Context Protocol)가 무엇인지 USB-C 비유로 설명한다. 왜 나왔는지, 호스트·서버 구조와 용어, 연결하면 달라지는 일, 연결 전 주의점까지 — 공식 문서와 대조해 개발 지식 없이 읽을 수 있게 정리했다.

클로드 코드를 매일 쓰는 입장에서 커서와의 차이를 정리했다. 커서는 에디터에서, 클로드 코드는 터미널에서 출발한 도구다. 커서는 써 보지 않아 공식 문서·요금표(2026년 10월 확인)로만 다뤘다.

여행 앱은 코덱스로 만들고 블로그 운영 시스템은 클로드 코드로 굴린다. 두 코딩 AI를 실제 프로젝트에 각각 써 본 경험과 공식 요금표(2026년 10월 확인)로, 어떤 사람에게 뭐가 맞는지 한 표로 정리했다.

Claude Code로 실제 일을 시키는 방법. 기본 사용 흐름, CLAUDE.md, 계획 모드, 권한 관리, 자주 쓰는 슬래시 명령까지 — 블로그 운영 시스템을 통째로 맡기고 있는 머신 기준으로 정리했다.

바이브 코딩의 뜻과 시작하는 법. 카르파티가 처음 쓴 말의 뜻, 대화만으로 만든 여행 앱과 AI 에이전트로 만든 블로그 시스템 두 실물, 도구 세 유형, 오늘 바로 해 보는 세 단계 반복과 한계까지 정리했다.

월 $20 AI 구독, 챗GPT 플러스와 클로드 프로 중 무엇을 고를까. 2026년 10월 공식 요금표, 같은 프로젝트에서 두 서비스를 역할 분담해 써 본 장면, 상황별로 고르는 기준까지 정리했다.

5가족 19명 삼척 갈남항 2박 3일 여행. ChatGPT(Codex)에 요청 한 번으로 일정을 받고, 글자 위주 첫 앱은 버리고, 모든 페이지를 보물지도 그림으로 바꾼 두 번째 앱을 실제 여행에서 썼다. 요청 원문, 두 앱 비교, 내 일에 적용하는 세 가지까지.