AI 구독은 왜 값싼 API가 아닌가#

2026-08-20

AI를 잘 쓸수록 비용이 문제가 됩니다#

AI를 처음 사용할 때는 모델의 성능이 가장 중요했습니다. 어떤 모델이 코드를 더 잘 작성하는지, 긴 문서를 더 정확하게 읽는지, 추론을 얼마나 깊게 하는지를 비교했습니다. 그런데 AI가 실제 업무의 일부가 되고 사용량이 늘어나자 관심사가 달라졌습니다. 이제는 얼마나 잘 쓰느냐만큼 얼마나 지속 가능하게 쓰느냐가 중요해졌습니다.

AI 에이전트 웹서비스에 코딩 런타임을 붙이는 방법#

2026-04-19

개인적으로 AI 에이전트 기반의 웹서비스를 구상하거나 개발할 때, 꽤 빠르게 부딪히는 질문이 있습니다.

“이 서비스의 에이전트가 정말 일을 하게 만들려면, 코딩 능력을 어디서 가져와야 할까?”

아이디어를 처음 잡을 때는 흔히 이렇게 생각하기 쉽습니다. 모델 API를 붙이고, 파일 편집 기능을 만들고, 셸 명령을 실행하고, 테스트를 돌리고, 결과를 정리하면 되지 않을까. 하지만 조금만 깊게 들어가 보면, 그 안에는 생각보다 많은 것이 들어 있습니다.

Codex는 어디서 써야 할까: CLI, App, Cursor, Claude Code 정리#

2026-04-12

요즘 Codex가 좋다는 이야기가 자주 들립니다. 그런데 막상 써보려고 하면 바로 헷갈리기 시작합니다.

• Codex CLI로 쓰는 것이 맞는지
• Codex App이 따로 있는지
• Cursor 안에서 Codex 확장을 깔아 쓰면 되는지
• 아니면 Cursor 채팅에서 그냥 Codex 모델만 고르면 되는지
• Claude Code에 플러그인으로 붙이는 것이 맞는지

필자도 비슷한 궁금증이 생겨서 공식 문서를 기준으로 하나씩 정리해 봤습니다. 이 글은 개발자뿐 아니라, AI 코딩 도구가 어떻게 구성되는지 잘 모르는 분도 따라올 수 있도록 최대한 쉽게 설명하려고 했습니다.