현재 내가 사용하는 AI개발툴 현황을 간단히 정리해 본다.
회사
Claude Code Team Max 5x.
메인 코딩 및 자동화용으로 기본 코딩할 때 사용하는 중. Token이 빨리 닳거나 성능이 예전만 못해서 Codex로 넘어간다는 이야기가 많이 들려어고 있는데, Opus 4.7 1M context medium effort으로 하루종일 업무용으로 쓰고 있는데 5시간/주간 리밋을 넘어본 적이 별로 없어서 당분간은 계속 쓰게 될 듯 하다.
가끔 Claude Cowork에서 리서치 작업을 하거나, Claude Code에서 병렬로 리서치 작업을 했는데 리밋이 걸리긴 했는데 Deep Research가 토큰을 특별히 많이 쓰는 듯 함.
플러그인은 Oh My Claude Code(OMC)를 주로 사용하고 있는데 Superpowers나 그외 여러 강력할 경쟁자가 있긴 하지만 아직까지는 OMC가 특별히 나쁘다는 느낌은 없어서 주력으로 사용중임.
결국엔 Claude가 주요 플러그인의 기능을 자체 내장하게 되는 방향으로 갈 것으로 생각되어 여러 플러그인들을 돌아다니는 것이 필요한가 싶다. 그보다는 지금의 툴을 가지고 뭔가를 만들어 보고 나만의 스킬/하네스를 다듬어 보는 것이 더 의미있게 시간을 사용하는 것이라 생각된다.
GitHub Copilot Business
Claude Code 이전에 도입해서 현재는 클코가 리밋에 걸렸을때 Opencode에 물려서 사용하는 백업처럼 남겨져 있는데, 6월부터 드디어 Microsoft도 콜당 한도에서 토큰 소비당으로 한도로 한도계산 방식을 바꾸면 더욱 백업이라는 의미가 퇴색될 것 같다.
Opencode는 Open source AI coding agent로 GitHub에서 168k의 스타를 받고 900여명의 기여자가 있는 엄청난 프로젝트이다. 가끔 Opencode의 Agentic flow가 클코보다 더 맘에 드는 느낌도 있다. 젊은 한국인 개발자가 만든 Oh-my-opencode 플러그인을 설치해서 쓰고 있다. Anthropic의 모델을 플랜방식으로 Opencode에 물려 쓸 수 있다면 어쩌면 Claude Code대신 Opencode를 쓰고 있을지도 모를일이다. Anthropic이 그들에게 경쟁상품이 될 수 있는 Opencode에서 Anthropic 모델 사용을 금지하고 Opencode/Oh-my-opencode의 Agentic coding 아이디어를 Claude Code에 계속 이식하고 있기 때문에 Claude Code를 쓸 수 밖에 없는 상황이다.
다만, 3대 메인 AI 공급자인 Anthropic, Open AI, 그리고 Google이 AI 사용 비용을 계속 올려간다면 동시에 가성비 좋은 중국의 모델이 공격적인 가격정책을 가져간다면, Opencode에 Kimi나 GML 모델을 연결해서 사용하는 것이 대안이 될 것이다. 로컬머신에서 직접 LLM을 돌리는 것이 또다른 대안으로 남아있지만 24G나 16G 이하의 AI모델 사이즈에서도 현실적으로 사용이 가능한 성능이 나와줄때 까지는 실무적으로 사용할 수 있는 대안으로서는 아직 한계가 있다.
개인
Claude Code Pro
회사에서와 동일한 클로드를 사용함으로서 시너지를 가질 수 있고 Sonnet 4.6이후로부터는 불만의 크게 없다. 역시 OMC를 함께 사용중. 하지만 5시간 리밋이 너무 쉽게 걸리기 때문에 개인용 메인을 토큰을 더 여유있게 쓸 수 있는 Codex로 가야하나 살짝 고민중. 이유는 최근 사용자들의 경험담에 의하면 Codex가 1) 성능이 Claude 못지않고 (일부는 특히 복잡한 로직문제 해결에서는 더 좋다는 이야기까지) 2) 같은 20불 플랜에서 훨씬 더 많은 토큰을 쓸 수 있다고 해서이다.
GitHub Copilot Pro
클코가 리밋에 걸릴때마다 바로 Opencode를 열고 깃헙 코파일럿을 연결해서 작업을 이어가는 용도로 사용중. 그리고 다른 여러 모델을 경험할 수 있기 때문에 그것도 이점. 다만 곧 변경될 과금방식 변경때문에 더이상 활용도가 없어질 것 같아 대안이 필요한 시점.
Z.ai의 GLM Coding lite-monthly plan
OpenClaw에서 메인으로 연결된 GLM5. 생각했던것 보다 꽤 똑똑하고 비용대비 성능으로는 자동차의 BYD같은 포지션. GitHub Copilot의 대체제로 이것을 쓰게될지 아니면 또 다른 중국제 LLM을 고려하게 될지 좀 더 지켜봐야 알 수 있을 듯. 예전 GLM4.7에서는 클로드 소넷 대비 성능차이가 너무 심해서 거의 쓰기 어려운 정도였지만 GLM5.0이후부터는 체감상 꽤 성능이 올라가서 왠만한 과제를 던져주면 꽤 해결해 내는 모습이다.
현재 지금까지 언급된 툴을 모두 사용하고 있다. 역시 클로드 코드가 주력이기만, 특히 개인용도에서는 비용문제 때문에 GitHub Copilot과 GLM을 함께 사용하고 있다. 다 정리하고 Claude Max 하나로 가고 싶기도 하지만 1) 비용적인 부담도 크고 2) OpenClaw나 자동화 툴에서 사용할 수 없다는 것도 걸림돌이라 당분간은 이런 메인 AI + 서브 AI 형태로 갈 것 같다.