가장 큰 모델만 찾으려 하지 마세요: 컨설팅 및 자동화 작업을 위한 효율적인 Cursor/Codex 설정

여러분 안녕하세요 👋!

지난 며칠 동안 저는 Cursor와 Codex를 어떻게 구성해야 사용 한도를 최대한 효율적으로 사용할 수 있을지 깊이 파고들었습니다.

제가 현재 사용하는 설정은 다음과 같습니다:
메인 에이전트: GPT-6.1 Sol (Medium)
서브 에이전트: GPT-6 Luna (Medium)

우리는 종종 너무 빨리 가장 큰 모델을 찾으려고 합니다. Sonnet, Opus 또는 Astra는 분명 그 자리가 있습니다. 하지만 지금 눈앞의 작업에 정말로 그것들이 필요할까요? 제 일상 업무 대부분에서 답은 '아니요!'입니다! 저는 현재 이 조합을 다음과 같은 작업에 생산적으로 사용하고 있습니다:

• Power Automate 흐름
• Plane에서의 프로젝트 관리
• 티켓 및 PRD(Product Requirement Document) 생성
• 프로세스 분석
• 문서화
• AI 컨설팅 및 유스케이스 발견
• MCP 및 툴링 구성

지금까지 제가 반드시 더 큰 모델로 전환해야 할 단일 사용 사례는 없었습니다. 진정한 핵심은 성능 대비 비용 비율입니다:
GPT-6.1 Sol은 Opus 점수의 약 86%에 도달하지만, 비용은 그보다 약 36배 적게 듭니다.
GPT-6 Luna는 거의 비용이 들지 않으며 연구, 파일 분석 및 기타 서브 작업을 위한 서브 에이전트로 훌륭하게 작동합니다.

네, 벤치마크 점수와 일상적인 업무의 생산성은 같지 않습니다! 모델이 약간 더 높은 점수를 받더라도 비용이 훨씬 많이 들거나 한도를 더 빨리 소진한다면, 그것은 많은 실제 워크플로우에 좋은 교환이 아닙니다. 제 소프트웨어에서는 그렇지 않아요!

일반적인 컨설팅, 자동화, 프로젝트 관리 및 문서화 작업의 경우, Sol, Terra 또는 Sonnet을 메인 에이전트로, GPT-6 Luna를 서브 에이전트로 조합하는 것이 현재 상당히 좋은 균형점(sweet spot)인 것 같습니다.

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submitted by /u/chiliraupe to r/OpenAI
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