Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
음악 영상 편집에서 박자에 맞춰 자르기 위해 매번 손으로 박자를 찍고 표시자를 넣는 작업은 시간이 오래 걸린다. Claude Code를 써서 이 반복 작업을 줄이는 Adobe Premiere Pro용 플러그인 BeatMarker가 만들어졌다. BeatMarker는 WAV 또는 MP3 파일을 고르면 곡의 분당 박자 수를 찾고, 클립의 각 박자 위치에 색깔 표시자를 자동으로 넣는다. 첫 박자는 빨간색, 두 번째와 네 번째 박자는 파란색, 세 번째 박자는 노란색으로 표시된다. 이후 편집자는 그 표시자에 맞춰 자르면 된다. 표시자 위치는 화살표로 조금씩 옮길 수 있다. 이 플러그인은 무료이며 오픈소스로 공개됐고, Windows와 macOS에서 Premiere Pro 2025와 2026 모두에서 쓸 수 있다. 아직은 4/4박자와 일정한 빠르기의 음악만 다루는 한계가 있다.
Claude에는 이제 Claude Design이 있고, Claude Code도 프런트엔드 디자인 관련 기술을 더해 웹사이트 작업에 쓸 수 있다. 개인 사업용 웹사이트를 만들려는 초보자 입장에서는 두 도구가 비슷한 제품의 다른 버전처럼 보인다. 온라인 영상들은 새 기능이나 기술이 좋다는 말은 많이 하지만, 실제로 어떤 상황에서 Claude Design을 쓰고 어떤 상황에서 Claude Code를 써야 하는지는 충분히 다루지 않는다. 그래서 웹사이트 제작을 시작하기 전에 두 도구의 역할 차이를 알고 싶다는 문제가 핵심이다.
Claude 팀 요금제 가입에 필요한 최소 사용자 수가 일부 계정에서 5명에서 2명으로 낮아졌다는 사례가 약 10일 전부터 나왔다. 하지만 모든 계정에 같은 변화가 보이는 것은 아니며, 여전히 최소 5명으로 표시되는 계정도 있다. 최근 며칠 사이에도 2명으로 낮아진 업그레이드 화면을 본 사람이 있는지 확인하려는 흐름이다. 이 변화가 전체 사용자에게 천천히 적용되는 것인지, 일부 사용자에게만 보이는 시험인지 아직 분명하지 않다.
AI 코딩 에이전트 도구를 만드는 Tessl 팀이 Gemini 모델 4종을 약 3,300번의 코딩 작업에 걸쳐 비교한 결과를 공개했다. Gemini 3.1 Pro는 작업당 87.9점에 0.66달러, Gemini 3.5 Flash는 88.6점에 1.05달러가 들었다. 점수 차이는 0.7점에 불과한데 비용은 Flash가 59% 더 비쌌다. 역설적인 점은 3.1 Pro의 토큰(글자 단위 처리 묶음) 단가 자체는 Flash보다 높다는 것이다. 실제 비용 차이는 모델이 문제를 푸는 방식에서 나왔다. 3.1 Pro는 작업 하나에 평균 26번 대화를 주고받으며 약 65만 토큰을 처리한 반면, Flash는 39번 대화에 약 140만 토큰을 썼다. Flash가 더 많은 정보를 끌어들이고 더 많은 단계를 거치다 보니 총비용이 역전된 것이다. 추가로, 관련 기술 정보(스킬)를 레지스트리에서 제공했을 때 3.1 Pro는 비용이 23% 줄면서 점수도 크게 올랐지만, Flash 계열은 변화가 거의 없었다.
Claude에 제품 소개 영상을 만들어 달라고 입력하면, 제품 페이지를 먼저 살펴보고 무엇을 하는 서비스인지 파악한다. 그다음 소개 영상에 들어갈 이야기 흐름과 대본을 만든다. 화면 녹화를 자동으로 만들고, 음성 해설과 배경음악도 생성한다. 이후 Gemini가 영상을 이해한 뒤, Claude가 편집에 쓸 지시를 만들도록 돕는다. 마지막 단계에서는 영상 편집, 음성 해설, 음악, 화면 확대 효과를 합쳐 완성본을 만든다. 앞으로 창업자가 직접 설명하는 듯한 아바타 기반 영상 같은 다른 형식의 제품 소개 영상도 만들 수 있게 조정할 수 있다.
코딩을 아직 잘 모르는 개인 메이커가 Claude를 써서 QSELF라는 개인 건강 대시보드를 만들었다. 이 도구는 운동, 식단, 수면, 습관, 기분, 체중, 활동 기록을 한곳에서 관리한다. 하루 기록에는 칼로리, 단백질, 탄수화물, 지방, 물 섭취량, 수면 단계, 습관과 기분 확인, 할 일 목록, 낮잠, 체중 변화가 포함된다. 운동 쪽에서는 세트별 무게와 반복 횟수, 운동 강도, 개인 기록, 근력 변화, 부위별 운동량, 회복 상태, 운동량을 줄여야 할 시점 감지, 운동 라이브러리를 다룬다. 달리기, 자전거, 수영 같은 활동도 기록하고, Amazfit/Zepp 시계에서 수면, 심박수, 심박변이도, 혈중 산소, 걸음 수를 자동으로 가져온다. 자기 데이터를 바탕으로 대형 언어 모델이 운동 코칭 보고서를 만들고, 서로 다른 두 지표의 관계도 비교할 수 있다.
경제학자이자 작가인 Tyler Cowen은 ChatGPT Pro를 지식 탐색 도구로 넓게 활용한다. 그는 하루에 책 2~3권을 읽고, 매일 글을 쓰며, 약 105개국을 여행한 사람으로, 자신을 정보를 먹고 사는 사람이라는 뜻의 “infovore”라고 부른다. ChatGPT Pro는 그에게 검색을 줄여 주는 빠른 조사 도구이자, 복잡한 주제를 이해하고 판단을 다듬는 대화 상대다. 실제 활용은 1978년 Robert J. Barro의 거시경제 논문 비판, 야구 투수들이 더 빠른 공을 던지게 된 이유 조사, 가나 북부 5일 여행 일정 만들기, 상파울루 특정 호텔 주변 안전 확인, Mondrian 그림 감상법, 디트로이트 미술관에서 볼 작품 추천, 짧은 체스 경기 분석, David Burliuk 초기 작품과 후기 작품의 가격 차이 분석, 파리 공연 추천, Sibelius 교향곡 감상법까지 이어진다. Cowen은 ChatGPT Pro가 여러 용도에서 계산기처럼 믿을 만한 수준에 가까워지고 있다고 본다. 또 20년 넘게 온라인 글과 공개 인터뷰가 쌓여 있어, 인공지능이 자신을 꽤 잘 이해한다고 느낀다.
Claude가 만든 계산기, 작은 게임, 간단한 웹페이지 같은 아티팩트는 기본적으로 채팅 안에 남아 있다. 다른 사람에게 보내려면 별도 링크로 공개하거나 웹에 올려야 한다. Claude의 Publish 버튼은 무료, 프로, 맥스 요금제에서 가장 빠른 방법이며, 받는 사람이 Claude 계정 없이도 열 수 있다. 다만 공개를 취소하면 되돌릴 수 없어서 같은 링크를 잠시 내렸다가 고친 뒤 다시 올리는 방식이 어렵다. 수정 중에도 최신 버전을 같은 링크로 유지하기가 불편하고, 이 기능은 Anthropic이 운영하므로 언제든 정책이나 동작이 바뀔 수 있다. 팀과 엔터프라이즈 요금제에서는 공개 공유가 막혀 있다. Netlify Drop과 GitHub Pages는 무료이고 오래 유지되는 선택지지만, Netlify Drop은 단일 HTML 파일보다 폴더 업로드에 맞춰져 있고, GitHub Pages는 저장소 설정이 필요해 빠른 공유에는 번거롭다. nippy.host는 HTML을 붙여넣고 파일 이름을 index.html로 둔 뒤, my-thing.nippy.site 같은 주소를 고르는 방식으로 소개된다.
Claude 같은 인공지능 도구는 빠르게 작동하는 시제품을 만드는 데 매우 강하다. 하지만 실제 고객이 쓰는 SaaS를 운영하는 일은 단순히 코드가 돌아가는 것과 다르다. 데이터베이스가 멈추거나, 여러 사용자가 동시에 몰리거나, 서비스가 커지면서 속도와 비용 문제가 생기면 더 깊은 판단이 필요하다. 프롬프트를 계속 넣어 우연히 작동하게 만드는 방식만으로는 이런 문제를 안정적으로 처리하기 어렵다. 소프트웨어 개발은 코드 작성만이 아니라 구조 선택, 비용 계산, 장애 대비, 속도와 안정성 사이의 선택을 포함한다. 인공지능은 코드를 빨리 만들 수 있지만, 어떤 구조가 맞는지 결정하는 일에는 여전히 사람의 경험과 판단이 필요하다.
Claude Code의 5시간 사용 한도가 몇 분 만에 크게 줄어드는 현상은 긴 작업 세션에서 할 일 목록을 자동으로 관리하는 방식과 관련될 수 있다. Claude Code가 TodoWrite로 작업 목록을 기록하면, 대화 앞부분에 할 일 알림 블록이 들어간다. 항목을 완료 처리하거나 새 항목을 추가하거나 상태를 바꿀 때마다 이 블록이 다시 작성되고, 이 때문에 프롬프트 캐시가 깨질 수 있다. 캐시가 깨지면 다음 요청에서 이전 대화와 작업 문맥을 다시 쓰는 비용이 발생해, 출력은 거의 없는데도 수십만 개에서 백만 개에 가까운 토큰이 다시 계산될 수 있다. 긴 세션에서 작업 항목이 여러 번 갱신되면 이런 재작성 비용이 반복되어 사용량이 매우 빠르게 소모된다. 관련 반응에서도 Claude Max 20x, Claude 데스크톱 업데이트, Claude Code 세션에서 사용량 표시가 갑자기 뛰었다는 사례가 이어졌고, 일부는 단순한 한도 표시 문제인지 실제 토큰 사용 증가인지 구분하기 어렵다고 봤다. 비슷한 맥락에서 Codex 같은 다른 코딩 도구도 큰 코드베이스를 넓게 읽으면 비용이 빠르게 늘 수 있어, 필요한 파일만 좁혀 넣는 방식이 중요하다는 지적도 나왔다.
구글이 검색의 AI 모드에 새로운 에이전트 기능을 출시하기 시작했습니다. 이 에이전트들은 사용자를 위해 특정 정보를 지속적으로 추적하고 여러 검색 세션에 걸쳐 관련 데이터를 기억합니다.
Codex를 쓰는 개발자들 사이에서 데스크톱 앱과 CLI의 사용량 계산이 다르게 보인다는 혼란이 커지고 있다. 맥용 Codex 앱에서는 낮은 사용 모드에서도 2~3번의 요청만으로 5시간 한도에 걸린 것처럼 보였지만, 같은 작업을 Codex CLI에서 할 때는 그 정도로 빠르게 줄어들지 않는다는 경험이 나왔다. 코드베이스를 읽는 메모리 도구나 MCP 설정은 앱과 CLI 양쪽에서 쓰이고 있어, 단순히 보조 도구 하나 때문에 생긴 차이라고 단정하기 어렵다. 동시에 Codex 데스크톱의 남은 리셋, 5시간 한도와 주간 한도, 글쓰기 작업에 Codex 쿼터를 써도 되는지 같은 질문도 이어지고 있다. Claude Code를 Microsoft Foundry로 쓰면 구독형 한도 대신 사용량 기반 크레딧으로 운용할 수 있다는 비교도 함께 나오며, 코딩용 인공지능 도구의 실제 비용과 한도 관리가 점점 중요한 운영 문제가 되고 있다.
Gemini가 Google Meet에서 회의 내용을 메모로 정리할 수 있게 됐다. 이 기능은 Google AI Pro와 Google AI Ultra 구독자에게 제공된다. 회의 중 사람이 직접 받아 적지 않아도 Gemini가 핵심 내용을 기록하는 용도로 쓸 수 있다. 현재 확인된 정보는 기능 제공 대상과 사용 장소가 Google Meet이라는 점이다.
프로그래밍이나 컴퓨터공학 경험이 없던 마취과 의사가 2026년 3월부터 Claude를 쓰기 시작해 마취·응급소생 시뮬레이터를 만들고 있다. 목표는 아주 정밀한 병원 장비 복제가 아니라, 누구나 무료나 낮은 비용으로 쓸 수 있는 교육용 시뮬레이터를 만드는 것이다. 현재는 같은 네트워크에 있는 기기에서 두 화면을 열어 쓸 수 있다. 하나는 환자 상태를 보여주는 모니터 화면이고, 다른 하나는 진행자가 상황을 조작하는 화면이다. 두 모니터로도 사용할 수 있고, 나중에는 아이패드 같은 두 기기로 나눠 쓰는 방식도 계획하고 있다. 아직 정확한 파형을 만드는 부분에는 해결해야 할 문제가 남아 있다. 앞으로는 다른 사람들이 자기만의 시나리오를 만들고 불러오고 공유할 수 있는 무료 저장소를 만들고 싶어 한다.
Croco는 여러 사이드 프로젝트의 위치, 작업 상태, 저장소, 할 일을 한 화면에서 관리하는 데스크톱 앱이다. 웹, 백엔드, 명령줄 도구, 마인크래프트 모드, 디스코드 봇 등 35가지 프로젝트 템플릿을 제공한다. 앱 안에서 개발 도구를 바로 열 수 있고, 커밋과 푸시도 처리할 수 있으며, GitHub 저장소도 자동으로 만들 수 있다. 프로젝트별 할 일과 메모를 따로 저장하고, 다시 작업을 시작할 때 이전에 무엇을 했는지 볼 수 있는 활동 기록도 남긴다. 프로젝트마다 Claude, Codex, Gemini, Ollama를 연결한 인공지능 채팅을 쓸 수 있다. 저장 방식은 SQLite 또는 JSON 중 고를 수 있고, 20가지 테마와 키보드 단축키를 지원한다. 현재는 베타 버전이며 윈도우에서만 무료로 내려받을 수 있다.
이 F1 우승 확률 시뮬레이터는 실제 순위표와 경기 결과를 가져와 남은 시즌의 우승 가능성을 계산한다. 계산에는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 각 드라이버의 우승 확률을 추정한다. 드라이버별 설정을 바꾸면 확률이 실시간으로 다시 계산된다. 2020년 이후의 과거 경기 결과도 볼 수 있다. 서비스는 매주 월요일 자동으로 업데이트된다. 무료이고, 오픈소스로 공개되어 있으며, 광고와 회원가입이 없다. 예측은 틀릴 가능성이 크기 때문에 실제 베팅에 쓰면 안 된다는 주의가 붙어 있다.
Anthropic을 회사 단위로 쓰는 비용이 좌석 150개를 넘는 순간 크게 늘어날 수 있다. 150석을 넘으면 Enterprise 요금제로 넘어가야 하고, 좌석에 포함되던 사용량이 사라져 모든 토큰이 표준 API 요금으로 계산된다. 현재 사용 속도라면 연간 비용이 40만 달러에서 140만 달러로 약 3.5배 오른다. Claude Code에서 3일 동안 4,000달러를 쓴 사례도 있었고, 지원팀의 일부 상위 사용자는 한 달에 800달러를 쓰는 일이 계속 나오고 있다. 엔지니어링처럼 AI 코딩 에이전트가 업무 시간을 크게 줄이는 역할에서는 비싼 모델을 쓰는 편이 장기적으로 더 이득일 수 있다. 하지만 다른 역할에서는 실제로 쓰이지 않는 앱이나 이미 누군가 만든 기능을 다시 만드는 경우가 있어 투자 대비 효과가 불분명하다. 개인별 사용 금액을 보여주면 사람들이 자신의 지출 규모를 보고 놀라며, 앞으로 사용 한도를 둘 필요가 있다.
Google AI Pro를 끊고 AI Plus로 돌아간 뒤, Claude Pro를 웹 기반 대화형 AI의 주 사용처로 선택한 개인 경험이다. Gemini는 한때 Gemini 2.5 Pro 시기에 성능이 크게 좋아졌고, 구글 연구팀의 기술력 때문에 미래가 밝아 보였다. 사용량 제한도 비교적 넉넉했고, 구글 서비스와 잘 연결됐으며, 속도가 빠르고 멀티모달 작업도 잘했다. 일상 질문, 사진을 바탕으로 한 질문, 어려운 과학 문제 풀이에 실제로 도움이 됐다. Google Pixel과 Google Cloud를 쓰는 입장에서는 Google AI Pro가 Google Drive 저장공간을 늘려 주고 휴대폰에서 AI를 쓰기 편하게 해 주는 장점도 있었다. 하지만 Gemini 앱과 웹 서비스는 텍스트 선택과 인용, 대화 갈래 만들기 같은 기본 기능이 부족했고, 로딩도 느리게 느껴졌다. 최근 화면이 바뀌었지만 Material Design과 어울리지 않는 느낌이었고, 모바일 표 표시와 코드 블록 같은 부분에서 버그가 많았다.
늦은 단계 스타트업에서 AI 도구 도입이 빠르게 퍼지고 있지만, 실제 현장은 정리된 체계보다 임시방편에 가깝다. 분기마다 15% 성장을 계속 맞춰야 하는 압박 속에서, 조직원들은 여러 차례 조직개편과 인원 감축을 겪었고 AI를 생존 수단처럼 받아들이고 있다. AI 덕분에 네트워크 분야의 물리 제품 가치가 커졌고, 그 흐름 속에서 내부 AI 담당 역할이 생겼다. 문제는 각 팀과 개인이 정보기술 부서 몰래 제각각 만든 도구 설정을 쓰고 있다는 점이다. 이를 정리하기 위해 맞춤 교육을 하고, 구글 드라이브 폴더에 마크다운으로 된 템플릿 스킬을 모으고 있다. Claude로 각 작업 방식을 재사용 가능한 템플릿으로 바꾸고, 서버 접속, Cloud Run 배포, 데이터베이스 접근 같은 민감한 정보는 1Password 금고에 넣어 보안 환경에서 쓰게 하고 있다. 가장 큰 어려움은 약 40명의 구성원에게 AI 작업 방식을 가르치는 일이며, 이들은 호기심보다 미래의 고용 불안 때문에 배우려는 분위기다.
jdbg는 자바 코드를 다루는 AI 코딩 에이전트가 실행 중인 프로그램 상태를 직접 확인하도록 만든 디버거 인터페이스다. 기존에는 에이전트가 오류 로그나 스택 추적만 보고 원인을 추측하거나, 임시 출력문을 많이 넣거나, 같은 실패 명령을 반복 실행하는 방식에 기대는 일이 많았다. jdbg는 자바 개발 도구에 들어 있는 jdb를 감싸서 에이전트가 다루기 쉬운 형태로 바꾼다. 지속되는 디버그 세션, 중단점, 한 줄씩 실행하기, 지역 변수, 스택 프레임, 감시 값, 스레드, 잠금 상태를 지원한다. Claude Code, Codex, OpenCode에서 쓸 수 있는 MCP 도구와 설정도 제공한다. 셸 스크립트나 임시 파일 없이 동작하도록 설계됐고, 윈도우를 우선 지원하지만 여러 운영체제에서 쓰는 방향을 잡고 있다. 핵심은 에이전트가 실행 상태를 상상하지 않고, 자바 가상 머신이 알려주는 실제 값을 보고 다음 디버깅 결정을 하게 만드는 것이다.
Vidilearn은 유튜브 자막, 영상 챕터, 웹 글, 구조화된 정보를 로컬 컴퓨터에서 뽑아내는 오픈소스 명령줄 도구다. 별도 API 키가 필요 없고, 반복 사용 비용을 줄이는 데 초점을 둔다. 웹사이트가 자바스크립트로 복잡하게 만들어져 일반 추출 도구가 실패할 때는 Playwright로 페이지를 직접 열어 내용을 가져오는 방식도 쓴다. 뽑아낸 내용은 AI 에이전트, 검색용 지식 저장소, 자동화 시스템, Codex나 Gemini 명령줄 작업 흐름에 연결할 수 있다. 기능에는 유튜브 자막 추출, 글 정리, 구조화된 메타데이터 생성, 로컬 임베딩 생성, MCP 서버 모드가 포함된다. 공개된 벤치마크에서는 검색 적중률 94.2%, 정밀도 92.1%, F1 점수 0.931, 비용 보정 점수 10.0을 제시했다. Claude가 절대 정확도에서는 조금 앞서지만, Vidilearn은 거의 비용 없이 비슷한 수준에 가까워진다는 주장이다. 설치는 `npm i vidilearn`으로 할 수 있고, GitHub 저장소는 Alfo-Tech-Lab/vidilearn이다.
맥북은 덮개를 닫으면 긴 작업이 멈출 수 있다. 긴 컴파일, 큰 파일 내려받기, 밤새 돌아가는 AI 코딩 도구 작업에서 이 문제가 생기면 불편하다. Hold My Lid는 Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, Aider 같은 도구가 계속 일하는 동안 맥을 잠들지 않게 해 주는 앱으로 소개된다. 단순히 프로그램이 켜져 있는지만 보는 것이 아니라, AI 코딩 에이전트가 실제로 작업 중인지 확인하는 수명주기 훅과 프로세스 감지를 제공한다. 배터리 보호를 위해 배터리 잔량 기준으로 중단하거나, 전원 연결 중일 때만 작동하게 할 수 있고, 저전력 모드도 존중한다. 화면을 끈 채 작업을 계속 돌려 배터리를 아낄 수 있으며, 작업이 끝나면 알림과 소리로 알려준다.
Claude Code로 많은 작업을 한 번에 다룰 때, 먼저 해야 할 일을 큰 단위로 beads에 적어 둔다. 보통 이런 beads를 밀린 작업 목록처럼 쌓아 둔다. 그다음 Superpowers를 켜고 Opus 4.8의 X-High나 Max 설정으로 여러 beads에 대한 구현 계획을 함께 짠다. 구현 계획이 만들어지면 바로 실행하지 않고, 그 세션에서 나와 컨텍스트를 지운다. 이후 Ultracode로 바꾸고, 앞에서 만든 구현 계획을 실제로 처리할 동적 작업 흐름을 만들어 달라고 요청한다. 핵심은 계획을 세우는 단계와 실제 코드를 만드는 단계를 분리해, 긴 작업에서 이전 대화가 섞이는 부담을 줄이는 방식이다.
Claude 같은 AI 도구를 쓰면 작동하는 아이디어를 하루이틀 만에 만들 수 있다. 하지만 그것을 실제 제품으로 바꾸는 일은 훨씬 오래 걸린다. 제품화에는 수십 번의 점검, 여러 기기에서의 테스트, 다른 사람들의 검토가 필요하다. 처음 만든 결과물이 좋아 보여도, 실제 사용자가 문제없이 쓰게 만들려면 반복적인 확인과 수정이 따라온다. 바이브 코딩에서 가장 중요한 일은 역설적으로 들뜬 분위기를 내려놓고 지루한 일을 계속하는 것이다.
llm-council-mcp-server는 어려운 질문을 하나의 AI 모델에만 맡기지 않고 여러 관점으로 검토한 뒤 하나의 답으로 정리하는 로컬 도구다. Claude Code, Codex CLI, Antigravity 같은 코딩 에이전트 안에서 바로 쓸 수 있게 만든 MCP 서버 형태다. 무료 내부 회의 모드는 별도 OpenRouter 키 없이 현재 쓰는 에이전트가 실용주의자, 설계자, 회의적인 검토자, 깨끗한 코드 검토자, 제품·사용자 경험 관점이라는 5가지 시각을 흉내 내 답을 만든다. 전체 다중 모델 모드는 OpenRouter를 통해 여러 모델이 먼저 독립 답변을 내고, 서로의 답을 익명으로 검토한 뒤, 마지막 의장 모델이 최종 답을 합치는 흐름을 쓴다. 설치는 저장소를 직접 내려받지 않아도 PyPI의 uvx로 실행할 수 있고, 브라우저 기반 설정 화면에서 API 키, 사용할 모델, 의장 모델, 온도 값을 바꿀 수 있다. 문서와 설정 화면은 영어와 독일어를 지원하며, 현재는 맥 환경에 더 맞춰진 초기 버전이다.
hypequery는 ClickHouse로 분석 기능을 만드는 타입스크립트 개발자를 위한 코드 기반 분석 도구다. 지표와 기준값을 한곳에서 정해 두고, 대시보드나 응용 프로그램 안에서 같은 정의를 다시 쓸 수 있다. 별도 분석 플랫폼이나 긴 YAML 설정 파일을 도입하지 않고, 응용 프로그램이 실행되는 곳에서 라이브러리처럼 작동한다. 정의한 내용은 ClickHouse SQL로 바뀌며, 추가 서비스나 프록시를 배포할 필요가 없다. 여러 고객이나 팀의 데이터를 함께 다루는 환경에서는 쿼리 단계에서 다른 고객 데이터가 섞이는 일을 막도록 설계되어 있고, 기존 인증 시스템과 연결할 수 있는 도우미도 제공한다. 데이터셋은 허용된 기준값과 지표 목록으로 선언되기 때문에, 인공지능 에이전트가 조회해도 되는 범위를 정하는 목록처럼 쓸 수 있다. MCP 서버도 포함되어 있어, 대형 언어 모델에 타입이 정해진 데이터 목록을 넘겨 질의하게 할 수 있다. serve() 기능은 데이터셋을 HTTP 엔드포인트로 열어, 같은 정의를 대시보드와 API에서 함께 쓰게 해준다.
2년 동안 Pro 요금제를 써 온 ChatGPT 계정이 예고 없이 삭제됐다. 노골적인 요청이나 부적절한 표현 없이 업무와 집안일 도움에만 사용했는데, 삭제 전 경고나 이메일 안내가 없었다. OpenAI에 이의를 제기했지만 처음에는 설정을 바꿔 보라는 답을 받았고, 다음에는 다시 이의를 제출하라는 답을 받았다. 비슷한 사례가 이미 있다는 이유로 새 이의 제기가 거절됐고, 이후에도 도움말 문서를 보고 다시 이의를 내라는 식의 답변이 이어졌다. 사람에게 넘겨졌다는 안내 뒤에도 실질적인 설명이나 해결은 없었다. Reddit에서 비슷한 계정 삭제 사례가 여럿 보였고, 중요한 작업과 대화 기록을 ChatGPT 안에만 보관하지 말고 따로 내려받아 두라는 경고가 핵심이다.
Boston Children’s Hospital, Harvard University, OpenAI 연구진은 이전 검사로 답을 찾지 못한 희귀질환 사례 376건을 OpenAI o3 Deep Research로 다시 살폈다. 대상은 신경발달 질환, 희귀 신경근육 질환, 조기 정신증, 소아 돌연사 관련 사례였다. 모델은 환자의 증상, 가족 정보, 유전체 변이 표, 공개 연구 문헌을 연결해 가능한 원인을 제시했고, 의사와 연구진이 다시 검토했다. 최종적으로 18건에서 새 진단이 확인돼 추가 진단율은 4.8%였다. 신경발달 질환은 100건 중 10건, 신경근육 질환은 61건 중 4건, 소아 돌연사는 200건 중 2건, 조기 정신증은 15건 중 2건이었다. 모델이 직접 진단한 것은 아니며, 모든 결과는 전문가 검토, 추가 검사, 임상 검사실 확인을 거쳐 가족에게 전달됐다. 연구진은 모델이 오래된 기록과 새로 쌓인 지식을 연결해 사람이 검토할 만한 단서를 넓혀 주는 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. 다만 시간 절감, 비용, 오진 후보 증가, 실제 치료 변화는 아직 측정되지 않았다.
Claude를 개발 보조 도구로 써서 1억3500만 매개변수 규모의 반복형 언어 모델을 처음부터 만들었다. 모델은 FineWeb 데이터 46억 토큰으로 학습했고, Parcae 논문에서 제안한 안정화 방식을 따라 여러 실험을 했다. 총 5가지 비교 실험을 2주 동안 디버깅했지만, 이 작은 규모에서는 복잡한 안정화 방식이 단순한 기본 방식보다 낫지 않았다. 그래도 실제 학습을 끝까지 진행했고, 지도 미세조정까지 한 뒤 기본 모델과 미세조정 모델을 Hugging Face에 공개했다. 학습은 Modal의 H100 그래픽처리장치 2개와 무료 Lightning H200 자원을 써서 약 3시간 걸렸고, 전체 비용은 약 51달러였다. Claude는 논문 구현을 점검하고, 옵티마이저 연결 오류를 찾아내고, Modal 학습 환경 코드를 작성하고, 모델 공개 작업까지 돕는 역할을 했다.
Claude를 오래 써 온 계정은 구독을 낮출 때 예전 가격이 유지되지 않을 수 있다. Max 5x 요금제를 쓰다가 몇 주 전 Max 20x로 올렸고, 하루도 지나지 않아 사용 제한 문제로 환불과 Max 5x 복귀를 요청했다. Anthropic은 구독을 직접 낮추는 처리는 할 수 없어서 Max 20x를 취소하는 방식으로 처리했다. 그 결과 예전에 내던 월 100유로 가격은 사라졌고, 다시 Max 5x를 쓰려면 현재 유럽 고객 가격인 월 137유로가 적용됐다. Anthropic 쪽 설명은 예전 100유로가 오래된 지역별 가격이고, 취소 후 다시 시작한 구독은 현재 달러 기준 가격에 유럽 세금 등을 반영한 고정 지역 가격으로 계산된다는 내용이다. 즉, 잠깐 상위 요금제로 올렸다가 되돌리는 과정에서도 기존 할인 또는 예전 가격을 잃을 수 있다.