My AI Subscription Bill Hit $847/Month — Here's What I Actually Kept

지난 10월, 저는 신용카드 거래 내역을 내보내어 판매자별로 분류했습니다. AI 관련 항목만 한 달에 847달러에 달했습니다. Claude Pro, ChatGPT Plus, Perplexity, Cursor, GitHub Copilot, Midjourney, ElevenLabs, 해지하는 것을 잊어버린 Runway 체험판, 그리고 제품 프로토타입을 만들기 위해 사비로 충전하던 세 개의 API 키까지 포함되었습니다. 저는 벤처 캐피털(VC)의 지원을 받는 기업이 아닙니다. 소프트웨어를 만드는 개인일 뿐입니다. 그 금액을 보고 저는 자리에 앉아 6개월 전에 했어야 했던 일을 하기로 했습니다. 바로 무엇이 실제로 효과가 있는지 파악하는 것이었습니다.

이 포스트는 제가 찾아낸 결과물입니다. 일반적인 "도구를 평가하라"는 식의 조언이 아닙니다. 구체적인 판결, 그 뒤에 숨겨진 논리, 그리고 제가 새로운 것을 추가하기 전에 현재 사용 중인 프레임워크(Framework)입니다.

추악한 비밀: 대부분의 구독은 동일한 문제를 두 번 해결하고 있다

AI 도구들을 쌓아두고 솔직하게 들여다보면, 엄청난 중복이 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. ChatGPT Plus와 Claude Pro는 둘 다 "일반적인 추론 및 글쓰기"입니다. Cursor와 GitHub Copilot은 둘 다 "에디터 내 코드 완성"입니다. Perplexity와 ChatGPT의 웹 브라우징 모드는 둘 다 "합성을 동반한 검색"입니다.

저는 선택권(Optionality)이라고 합리화했던 중복 비용을 지불하고 있었습니다. 논리는 이렇습니다. "모델마다 잘하는 것이 다르니, 나는 모두 필요하다." 이는 부분적으로는 사실이지만, 대부분은 게으름에 대한 변명입니다. 여러분은 거의 앉아서 "이 작업은 Sonnet이 아니라 구체적으로 GPT-4o가 필요해"라고 생각하지 않습니다. 그저 브라우저에 이미 열려 있는 탭을 열 뿐입니다.

여러분이 실제로 지불하는 비용은 필요할 때 특정 모델 계층(Model tier)에 접근할 수 있는 권한, 워크플로(Workflow)에 맞는 특정 인터페이스, 그리고 어떤 경우에는 API를 통해 복제하려면 몇 시간이 걸릴 특정 통합(Integration) 기능에 대한 비용입니다. 그 외의 모든 것은 선택권으로 위장된 마찰(Friction)일 뿐입니다.

제 감사(Audit)에서 살아남은 도구들 (그리고 그 이유)

Claude Pro — 유지. 긴 컨텍스트 (Long context), 기술적 추론 (Technical reasoning)의 품질, 그리고 지속적인 메모리를 가진 프로젝트 (Projects) 기능의 조합은 제가 실제로 업무를 구조화하는 방식을 바꾸어 놓았습니다. 제가 Claude Pro를 사용하는 이유는 Anthropic의 마케팅이 훌륭해서가 아닙니다. 제가 다루는 모든 활성 코드베이스 (Codebase)마다 프로젝트를 설정해 두었기 때문이며, 세션 간의 컨텍스트 유지 (Context retention) 덕분에 매일 아침 다시 설명하는 데 드는 20분을 아낄 수 있기 때문입니다. Claude Pro의 속도 제한 (Rate limits)이 유일하게 의미 있는 제약 사항이지만, 예상보다 자주 도달하지는 않았습니다.

Cursor — 유지. GitHub Copilot으로 두 번이나 교체하려고 시도했습니다. 하지만 두 번 모두 일주일 안에 다시 돌아왔습니다. Cursor의 탭 완성 (Tab completion) 기능은 Copilot이 하는 것과는 진정으로 다릅니다. 제가 하는 리팩터링 (Refactor) 중심의 작업에 적합하도록 여러 줄과 여러 파일에 걸쳐 예측을 수행합니다. Copilot은 토큰 단위의 제안 (Token-for-token suggestion)이 필요한 그린필드 (Greenfield, 신규 개발) 작업에 더 적합합니다. 반면 Cursor는 기존 시스템을 편집하는 데 더 적합합니다. 대부분의 실제 소프트웨어 작업은 편집이므로, Cursor를 유지합니다.

Perplexity — 삭제. 제가 초기 지지자였기에 인정하기 고통스럽습니다. 하지만 솔직한 답변은 웹 검색 기능이 활성화된 Claude가 제가 Perplexity를 사용하던 역할을 수행하고 있으며, 저는 더 이상 Perplexity 탭을 열지 않는다는 것입니다. 만약 당신의 주요 사용 사례가 빠른 연구 합성 (Research synthesis)이고 아직 프런티어 모델 (Frontier model) 구독료를 지불하고 있지 않다면, Perplexity가 아마도 올바른 선택일 것입니다. 하지만 이미 Claude나 GPT-4o를 결제하고 있다면, 당신은 같은 것에 두 번 비용을 지불하고 있는 셈입니다.

Midjourney — 대부분 삭제. 더 이상 활발하게 사용할 일이 없어졌음에도 구독을 취소하는 것이 마치 문을 닫는 것처럼 느껴져서 3개월 동안 월간 구독을 유지했습니다. 이는 소프트웨어 비용을 지불하는 데 있어 최악의 이유입니다. 이제 저는 프로젝트별로 사용합니다. 한 달 치를 결제하고, 이미지 작업을 수행한 뒤, 취소합니다. 구독을 도구가 아닌 정체성으로 취급하는 사람들은 온디맨드 (On-demand) 모델을 제대로 활용하지 못하고 있습니다.

ElevenLabs — 유지했으나, 더 낮은 등급으로 낮춤. Starter 등급의 음성 품질은 데모 영상용으로 가끔 보이스오버 (Voiceover)를 하는 저의 사용 사례에 충분합니다. 저는 추가 글자 수가 필요할지도 모른다는 막연한 생각에 Creator 등급을 사용하고 있었습니다. 하지만 실제로는 전혀 필요하지 않았습니다. 이것이 제가 보는 가장 흔한 구독 실수입니다. 실제 최저 사용량 (Floor)이 아닌, 가상의 최대치 (Ceiling)를 기준으로 등급을 결제하는 것입니다.

API 비용 대 구독: 대부분의 사람들이 틀리는 계산법

만약 당신이 개발자라면, 이 계산을 명시적으로 수행해야 합니다. 구독은 정액제 (Flat-rate) 등급의 속도 제한 (Rate limits)에 도달하는 헤비 유저를 위해 가격이 책정됩니다. API 액세스는 토큰 (Token)당 가격이 책정되는데, 사용량이 불규칙하거나 중간 정도라면 더 저렴하고, 사용량이 지속적이고 막대하다면 더 비쌉니다.

월 20달러인 Claude Pro는 Sonnet급 모델에 대해 무제한 (속도 제한 적용) 액세스를 제공합니다. 만약 API를 통해 Claude를 실행한다면, Sonnet급 가격은 현재 입력 토큰 100만 개당 약 3달러 수준입니다. 개인적인 용도로 구독 대신 API를 사용하는 것이 정당화되려면, 한 달에 대략 600~700만 개의 입력 토큰을 소비해야 합니다. 이는 대부분의 개인이 생성하는 양보다 많고, 대부분의 프로덕션 애플리케이션 (Production applications)이 사용하는 양보다는 적습니다.

실질적인 규칙: 상호작용적이고, 탐색적이며, 일상적으로 사용하는 용도라면 구독을 선택하세요. 루프 (Loops), 자동화 (Automation), 파이프라인 (Pipelines), 또는 다른 사용자에게 서비스를 제공하는 작업에는 API를 사용하세요. 실수는

Claude Projects는 컨텍스트 (Context)를 구축합니다. Cursor는 .cursorrules와 프로젝트 수준의 메모리 (Memory)를 구축합니다. 이것들은 시간이 지남에 따라 지속되고 개선되는 산출물 (Artifacts)을 만들어냅니다. ElevenLabs의 음성 복제 (Voice clone)는 한 번 학습되면 세션 사이에도 가치를 유지합니다. Perplexity 검색은 그렇지 않습니다. 그것은 축적되는 것이 없는 순수한 소비입니다.

구독을 추가하기 전에, 저는 이제 스스로에게 묻습니다. 이 도구를 30일 동안 사용하는 것이 다음 30일을 더 저렴하거나 빠르게 만들어 줄 무언가 — 워크플로 (Workflow), 파일, 학습된 모델, 또는 프롬프트 라이브러리 (Prompt library) — 를 남겨줄 것인가? 만약 대답이 '아니오'라면, 이를 유지하기 위한 기준은 훨씬 더 높아져야 합니다. 특정 작업에 있어 대체 불가능할 정도로 뛰어나야 하며, 온디맨드 (On-demand) 대안보다 정액제 (Flat-rate) 가격을 정당화할 수 있을 만큼 그 작업을 충분히 정기적으로 수행해야 합니다.

어떤 AI 구독을 추가하기 전에, 다음 사항을 실행해 보세요:

**1. 이 도구가 해결하는 구체적인 작업은 무엇이며

제가 AI Handler를 만드는 이유는 워크플로 (workflow) 수준에서 동일한 문제에 계속 부딪혔기 때문입니다. 저는 5개의 구독 서비스를 이용하고 있었고, 어떤 작업에 어떤 모델이 가장 적합한지도 알고 있었지만, 이들 사이를 전환하는 과정에서 발생하는 마찰(friction)이 하루 수백 번의 작은 결정들에 쌓여갔습니다. Claude에서 복사하여 Cursor에 붙여넣고, Perplexity에서 컨텍스트 (context)를 가져와 별도의 도구에서 형식을 맞추는 식입니다. 각 전환마다 30초의 시간과 한 번의 컨텍스트 스위칭 (context switch)이 소요됩니다. 전체 업무 시간을 기준으로 볼 때, 이는 결코 무시할 수 없는 수치입니다.

AI Handler는 이 문제를 해결하기 위해 제가 만들고 있는 통합 AI 워크플로 (workflow) 도구입니다. 단순히 기존 구독 서비스들을 하나의 단순화된 인터페이스로 대체하는 것이 아니라, 단일 워크플로 레이어 (workflow layer)를 통해 작업을 적절한 모델로 라우팅 (routing)하고, 모든 모델에 걸쳐 유지되는 공유된 컨텍스트 (context)와 메모리 (memory)를 제공하는 방식입니다. 목표는 진정으로 가치 있는 구독 서비스는 유지하면서, 각 서비스를 개별적으로 사용하는 대신 이들로부터 복합적인 가치를 얻어내는 것입니다.

2026년 6월 출시 예정입니다. 만약 당신이 개발자이거나 AI 파워 유저 (power user)이며 이 문제가 익숙하게 느껴진다면, 베타 액세스 (beta access)를 위해 **ceo@eternalsix.com**으로 이메일을 보내주세요. 가상의 워크플로가 아닌 실제 워크플로를 바탕으로 구축하기 위해 소수의 인원을 조기에 온보딩 (onboarding)하고 있습니다.