GPT-5의 진짜 문제: 일 잘하는 AI, 빠른 모델이 진짜 효율적이다

AI를 활용해 코드를 짜는 일이 점점 많아지면서, 사람들이 흔히 "최고의 모델"로 꼽는 GPT-5를 써야 할 것 같다는 생각이 듭니다. 실제로 GPT-5는 스마트하고 강력한 모델임에 틀림없지만, 막상 직접 프로그래밍에 쓰다 보면 저는 다른, 훨씬 빠르고 저렴한 모델로 자연스럽게 눈을 돌리게 되더라고요. Sonnet 4.5, Haiku 4.5, Grok Code Fast 등 요즘 나온 모델들, 그리고 최근 쏟아지는 커서(Cursor) 기반의 새로운 모델들까지. 성능만 따지는 '최고 모델' 논쟁 너머, 실제 개발 현장에서는 어떤 모델을 선택해야 할지 고민할 가치가 있습니다.

빠르고 저렴한 모델, 왜 현장에서 더 인기일까?

요즘의 AI 모델들은 대부분 '충분히 똑똑'합니다. 벤치마크에서 높은 점수를 받는다고 해서 실제 개발 일이 더 쉬워지는 건 아니죠. 예를 들어 Composer 1은 Sonnet 4.5나 Claude 4보다 공식 평가에서는 나쁜 점수를 받지만, 실제 써보면 훨씬 직관적이고 빠르게 일을 도와줍니다. 무엇보다 중요한 건, 처리 속도와 가격입니다. Sonnet 4.5는 빠르고 똑똑해서 쓸 만하지만 비쌉니다. 반면 Composer 1은 훨씬 저렴하게 수십 배 많은 작업을 빠르면서도 안정적으로 처리해줍니다. 특히 빠른 모델은 개발자가 작업 루프에서 멀어지지 않게 도와줘서 집중력을 유지하기에도 아주 좋습니다.

직접 조작 가능한 모델 VS '알아서 해주는' 모델의 구분

모델을 쓰다 보면 두 가지 타입이 있다는 걸 느끼게 됩니다. 하나는 개발자가 손을 떼고 백그라운드에서 알아서 일을 해주는 "손 뗀(hand-off)" 모델—대표적으로 GPT-5가 여기에 속합니다. 이 모델은 긴 작업, 예를 들어 거대한 백엔드 에이전트가 돌아가면서 데이터 처리 등을 할 때 빛을 발합니다. 유명 개발자들은 이 방식을 극한까지 써서 놀라운 작업을 하기도 합니다. 하지만 일상적인 개발, 반복적인 툴 구축, 빠른 코드 생성에는 "직접 조작(hand-on)" 가능한 빠른 모델들이 훨씬 실용적입니다. Grok Code Fast, Haiku 4.5, Composer 1 등은 지시에 잘 따르고, 빠르고 저렴하며, 개발자가 직접 수시로 결과물을 보고 수정할 수 있는 강점이 있죠.

실전 예시: 빠른 AI로 프로젝트 뚝딱 만들어보기

실제로 저는 빠른 모델을 이용해 Spellkit 기반 새 프로젝트를 몇 분 만에 셋업해봤습니다. 커서(Cursor)에서 직접 여러 프롬프트와 규칙을 설정해서 원하는 환경(패키지 설치, 테마 변경, VSCode 환경 커스터마이즈)까지 단번에 처리하게 하는 거죠. 과거 Sonnet이나 느린 모델을 쓸 때는 파일 세 개 바꾸라 해놓고 2분 동안 대기하다가 집중력이 흐트러지는 일이 많았는데, 빠른 모델은 이런 작업을 실시간으로 처리해주니 개발 흐름이 끊기질 않습니다. 반복 작업 자동화도 훨씬 수월해집니다.

커스텀 규칙으로 AI 코드 품질 끌어올리기

AI가 코드 품질을 높이려면 지시(프롬프트)와 규칙을 명확하게 세워주는 것이 중요합니다. 예를 들어 Svelte, Tailwind, Convex 등 특정 라이브러리나 프레임워크의 사용법, 주의해야 할 사항 등을 규칙으로 정리해두면 모델이 실수 없이 정확하게 코드를 생성합니다. 저는 커서(agent)에 "Svelte 5만 쓸 것", "핵심 데이터 패턴은 이렇게 적용" 등의 상세한 설명과 예시 코드를 넣었더니, 구체적인 작업까지 실수 없이 척척 해줘서 크게 만족하고 있습니다.

최신 기술도 AI가 제대로 다루게 만드는 꿀팁

AI 모델의 데이터 커트오프(최종 학습 시점)는 최신 기술 적용에 큰 영향을 미칩니다. Sonnet 4.5와 Haiku 4.5는 2025년 7월까지 새 기술을 반영해 Svelte와 같은 급변하는 프레임워크 지원에 강합니다. 반면 GPT-5와 Grok은 아직 2024년 학습 데이터가 최신이라, 최신 문법이 반영되지 않아 직접 예시를 넣어주는 것이 필수입니다. 실제로 저는 모델에게 새로 나온 'remote functions' 사용법을 예시로 넣어줬더니, 오류 없이 완벽하게 코드를 변환해 주더라고요.

모델 활용의 현실: 기초를 잘 잡아야 AI가 '명품 코드' 뽑아낸다

대규모 프로젝트에서 실제로 써보면, 핵심 구조(데이터베이스 스키마, 인증, 데이터 연동, 초기 셋업 등)는 엔지니어가 직접 손봐야 합니다. AI가 만들어내는 코드는 이미 잘 익힌 패턴과 방향을 분명히 전달할 때 가장 완성도가 높게 나옵니다. 즉, 자신이 이해하고 있는 구조를 명확하게 예시와 규칙으로 안내해주면, AI가 반복적으로 필요한 작업을 빠르게 대신 처리해줍니다.

직접 리뷰하며 작업 품질 관리하기

빠른 모델과 커서(Cursor) 같은 툴을 조합하면, 생성된 코드의 변화 내역을 눈으로 직접 리뷰할 수 있습니다. 좋은 예는 에디터에서 AI가 2,000줄 코드를 한 번에 생성하더라도, 변경된 부분을 바로 확인하고 "수락" 또는 "편집"할 수 있다는 것입니다. CLI 기반 툴은 이런 점에서 불편함이 있는데, 커서 기반 리뷰 모드는 큰 규모 작업에서도 신뢰도를 크게 높여줍니다.

현업 개발자에게 추천하는 AI 활용법

현대 AI는 반복적이고 귀찮은 '지루한 코드' 작성에 매우 강력한 도구입니다. 기초 구조를 다듬고, 정확한 방향성이나 규칙만 제시해주면, 빠르고 저렴한 AI 모델이 엄청난 생산력을 발휘합니다. 새로운 프레임워크, 신기술에도 단호하게 예시와 가이드라인으로 AI를 '길들인다'면 충분히 멋진 코드 작업이 가능합니다.

마무리하며, GPT-5나 최첨단 AI 모델의 성능을 맹목적으로 따지기보다는, 실제 개발 상황에 맞는 빠르고 저렴하며 직접 조작이 쉬운 모델을 적극 활용해보세요. 실전에서는 속도와 비용, 그리고 지시를 얼마나 잘 따르는지가 더 중요합니다. 여러분의 AI 활용도가 한 단계 더 높아질 거라고 장담합니다!

출처 및 참고 :