자체 호스팅 앱에 외부 AI를 붙일 때의 비용 딜레마
앱이 OpenAI나 Claude 같은 외부 AI 서비스를 연결하도록 만들면, 와 외부 의존을 줄이려는 목적과 충돌할 수 있다. 특히 단위 변환, 간단한 입력 정리, 운동 기록 조언처럼 기본 기능으로 만들 수 있는 일을 AI 연결 뒤에 두면 사용자는 불필요한 추론 비용과 외부 전송을 떠안게 된다.
반대로 좋은 로컬 모델을 직접 돌리려면 그래픽카드, 메모리, 전기 사용량이 필요하고, 어려운 작업에서는 가 여전히 더 강하다는 현실적인 이유도 있다. 작은 로컬 모델은 자동완성, 이름 바꾸기, 단순 코드 수정 같은 반복 작업에는 충분할 수 있지만, 복잡한 여러 파일 작업은 외부 모델에 맡기는 식의 나눠 쓰기가 제안된다.
앱이 외부 AI를 선택 사항으로 두고 같은 도구나 를 함께 지원하면 의 장점을 크게 해치지 않는다. 문제가 되는 지점은 AI가 없어도 되는 기능까지 필수 AI 기능으로 만들거나, 더 빠르고 싼 일반 코드로 해결할 일을 AI 호출로 처리하는 설계다.
핵심 포인트
- 외부 AI 연결은 의 와 독립성 목표를 약하게 만들 수 있다.
- 간단한 변환이나 분류는 AI보다 일반 코드가 더 싸고 빠를 수 있다.
- 로컬 모델은 쉬운 반복 작업에 유용하지만, 어려운 작업에서는 성능 한계가 있을 수 있다.
- 그래픽카드, 메모리, 전기 사용량까지 보면 로컬 AI도 공짜가 아니다.
- 외부 AI가 선택 사항이고 도 지원되면 비용과 프라이버시를 더 잘 조절할 수 있다.