개요

GitHub Copilot Pro가 혼란스러운 상황이라 다른 AI 서비스들을 여러 가지 시도해 보았다는 이야기.

결론

• VS Code + Copilot의 세미 바이브(semi-vibe) 코딩 사용감에 가까운 것은 ChatGPT Plus에서 사용하는 Codex
• Claude Code는 풀 바이브(full-vibe)에 가까워, Codex만큼 세미 바이브에 적합하지는 않음
• VS Code의 DnD(Drag and Drop)나 범위 선택으로 컨텍스트(Context)를 지정할 수 있는 메커니즘은 더 높게 평가받아야 함
• 종량제(Pay-as-you-go)가 되면 매몰 비용 효과(Sunk cost effect)가 작용하여, 좋지 않은 구현이라도 버리기 어려워짐
• AI 코딩의 사용 편의성은 모델 성능뿐만 아니라, 컨텍스트 지정의 용이성에도 크게 좌우됨

배경

2026/6/1부터 GitHub Copilot의 요금 플랜이 변경되어 실질적으로 가격이 인상되었고, 구독형과 종량제의 하이브리드 방식이 되었다.

GitHub Copilot Pro 연간 계약이라면 당분간은 상관없을 것이라 생각했지만 그렇지 않았고, AI를 사용하기 위해 필요한 포인트(Premium Request)의 소비가 기존의 6배 또는 9배가 되어, 이전과 같은 속도로 제대로 사용하는 것은 불가능해졌다.

공식 메일과 공지에서는 신규 플랜의 월간 계약으로의 이행을 권장하고 있지만, 실제로 설정 화면을 표시하면 Pro+로의 업그레이드나 해지·환불 중 하나만 선택할 수 있다. (아마 버그일 것이다)

GitHub Copilot은 이미 논란(炎上)이 되고 있으므로 분노 섞인 댓글이나 책임 추궁은 다른 이들에게 맡기고, 이 기회에 다른 AI 서비스들을 만져보고 싶다고 생각한다.

다른 서비스로 옮기기 전에

연간 계약의 경우 소비 포인트는 급증했지만, 아무리 시간이 걸리는 태스크라도 1회로 카운트한다는 프리미엄 리퀘스트(Premium Request) 방식은 일단 유지되고 있다.

그렇다는 것은, 한 번의 프롬프트(Prompt)로 기존의 6회분이나 9회분에 상당할 정도로 AI를 작동시킬 수 있다면 신규 제도에서도 충분히 본전을 뽑을 수 있을지도 모른다.

한 번의 프롬프트로 길게 자율 동작하게 하려면, AI가 '시행착오'나 '자기 개선'을 할 수 있도록 하고 싶다.

구체적으로는 앱에 HTTP 인터페이스를 달아서, 스크린샷이나 조작을 AI가 수행할 수 있도록 한다.

이런 느낌.

이렇게 해서 "30FPS 이상이 될 때까지 렌더링 처리를 개선해 줘" 같은 지시를 내리면 자율 동작 루프가 완성된다.

...이지만, 실제로 해보니 적당한 지점에서 목표 달성을 선언하고 종료되어 버리기도 한다.

HTTP를 통해 AI 스스로 앱을 디버깅하게 하는 것은 응용 범위가 넓을 것이라 생각하지만, 궤도에 올리는 것은 나름대로 어렵다.

이러한 접근 방식을 종량제 서비스에서 수행하면 큰일이 날 수도 있으니 주의해야 한다.

이 경우에는 루프의 종료 조건 설정이 더욱 중요하다.

Claude Code

Claude Code는 CLI(Command Line Interface) 코딩 에이전트.

실체는 LLM(Large Language Model)과 도구 모음, 그리고 이를 제어하는 호스트 프로그램의 세트다.

• Claude Code → 처음부터 에이전트 전제
• Copilot → 보완(＋채팅은 덤)

이라는 태생적인 차이 때문에, Claude Code의 에이전트 동작에는 한 수 앞서 있다고 볼 것인지, 아니면 이제 차이가 없다고 볼 것인지는 미묘한 부분이다.

GitHub Copilot 계약에서도 모델로서 Claude Sonnet이나 Opus 등은 사용할 수 있지만, Claude Code를 사용할 수는 없다.

Claude Code를 사용하고 싶다면 다음 두 가지 선택지가 있다.

Pro 플랜을 계약한다

정액제인 소위 구독(Subscription) 방식이며, 너무 많이 사용하면 액세스 제한이 걸린다.

API 이용 크레딧을 구매한다

처음부터 종량제(Pay-as-you-go) 방식이다.

종량제 방식과 정액제 플랜에는 가격 외에도 다양한 차이가 있다.

• Claude Code를 사용할 수 있는 것은 둘 다 같지만, API 방식의 경우 Claude for Windows에서 Claude Code 조작은 불가능하다.
• API 이용 시 브라우저에서의 채팅은 프리 플랜(Free plan) 상태로 남는다.
• API 이용의 경우 API 키를 생성하여 임의의 앱에서 호출이 가능하다. (중요)

이번 GitHub Copilot Pro의 혼란은 정액제 플랜이 원인이기도 하므로, 종량제를 시도해 보기로 했다.

API 이용이므로 CLI를 사용한다.

2026년 6월 현재, 기본 모델은 슬그머니 Opus로 되어 있다.

Sonnet과는 단가가 거의 두 배 차이 난다.

claude code를 실행한 후 /model로 확인하고, 필요에 따라 모델을 변경한다.

대상 레포지토리(Repository)에서 처음 작업을 하는 경우 /init을

입력하면, 레포지토리 내의 파일을 읽어 프로젝트 개요인 CLAUDE.md를

생성한다.

이번에 읽게 한 프로젝트는 이것이다.

.md 파일이 영어로 생성되었기에 일본어로 수정해 달라고 요청했고, 이 시점에서 약 $1를 소비했다.

shift + tab으로 plan 모드로 전환하여 과제를 부여한다.

이번에는 일부러 모호함이 남는 지시를 내려, Claude Code의 에이전트(Agent) 동작 실력을 가늠해 보고 싶다.

1시즌이 종료되는 타이밍에 Season Result 화면을 표시하고 싶다.

• 풀(Pool) 내 게놈(Genome)의 순위 변동을 표시한다
• 새로운 1위 게놈은 상세 표시를 수행한다
• 삭제되는 게놈, 새로 생성된 게놈의 교체가 보이도록 한다
• 모든 게놈을 다 표시할 수 없는 경우에는 스크롤로 표시한다
• Season Result 화면은 기본적으로 3초 동안 표시하고 닫는다
• 타임아웃 전에 조작이 있을 경우 타이머를 정지하고 표시를 계속한다
• 타임아웃 시간은 System Settings에서 변경할 수 있다. 0 = Season Result 화면 비표시도 선택 가능하다

플랜(Plan) 생성 완료까지 추가로 약 $2를 소비하여, 총 $3를 소비했다.

구현 완료 시점에는 $5 정도 소비했을 것으로 생각되지만, 안타깝게도 첫 번째 버전은 화면을 표시하는 타이밍에 앱이 크래시(Crash)되었다.

그대로 Claude Code에게 크래시를 수정하게 하고, 표시 버그를 잡다 보니 금세 $10에 도달했다.

완성된 화면은 이런 느낌이다.

언뜻 보기에는 그럴싸하고, 기능적으로는 제법이다.

하지만 다른 화면과 톤앤매너(Taste)가 전혀 맞지 않는다. (대상 화면을 지정하여 스타일을 맞추도록 지시한 후임에도 불구하고)

방대한 소스 코드를 읽어 들이는 것에 비하면, 사양(Specification)이나 디자인의 분위기를 읽지 못한다는 것이 솔직한 감상이다.

Claude Code는 에이전트 동작의 선구적인 존재라는 점에서 기대를 너무 많이 했을지도 모른다.

이럴 바에는 참고해야 할 소스 코드를 DnD(Drag and Drop)나 범위 선택으로 간단히 명시할 수 있는 VS Code가 개인적으로는 다루기 쉬울지도 모르겠다.

Claude Code는 CLI이므로 마우스 조작으로 컨텍스트(Context)를 명시할 수 없다.

또한, 수정 범위를 확인하는 것도 결국 익숙한 VS Code가 더 보기 편하게 느껴졌다.

조작감 측면에서 Claude Code는 나의 용도와는 잘 맞지 않을지도 모르겠다.

API 이용의 장점은 Claude Code 이외에도 Claude를 사용할 수 있다는 점이다.

VS Code에 API 키를 설정하면, VS Code + GitHub Copilot과 완전히 동일한 조작감이 되기 때문에, GitHub Copilot의 직접적인 대체재로서 기능한다.

브라우저의 Claude 설정 화면에서 「API 키」를 선택한다.

화면 우측 상단에 있는 「+키 생성」을 눌러 API 키를 생성한다.

VS Code의 채팅 화면에 있는 모델 선택 팝업의 우측 상단 톱니바퀴 아이콘을 누른다.

「+Add models..」 → 「Anthropic」을 선택하고, Group Name은 「Anthropic」으로 설정한 뒤, 다음 입력창에 방금 만든 API 키를 넣는다.

그러면 Copilot의 모델 선택과는 별개로, Anthropic의 Claude를 선택할 수 있게 된다.

어느 정도 작업량이 있는 지시를 적당히 쓰다 보면, 한 번의 프롬프트(Prompt)로 $1~$2를 소비하는 것도 드문 일이 아니다.

Claude Code든 VS Code를 경유하든, 거리낌 없이 사용했다가는 하루에 $20는 금방 써버릴 것이다.

취미를 위해 이 정도 속도의 종량제 과금을 계속하는 것은 조금 어렵다.

그리고 이것은 사람마다 다르겠지만, 종량제가 되면 코드를 버리기가 어려워진다.

「매몰 비용 효과(Sunk Cost Effect)」라는 말을 알고 있어도, 단념하기가 쉽지 않다.

퀄리티가 낮은 구현을 수정하느라 크레딧을 계속 소비하다 보면, 마치 도박에 빠져드는 듯한 죄책감이 든다.

Google AI Studio

앞서 「VS Code + API는 부유한 프로그래밍이 된다」는 이야기를 했습니다만, Google의 API(Gemini)에 한해서는, 무료 티어(Free tier)의 제한 범위 내라면 1원도 내지 않고 VS Code에서 최신 모델을 호출할 수 있습니다.

신용카드(결제 정보)는 절대로 등록하지 마세요.

「한도를 초과하면 종량제로 전환하자」라고 생각해서 좋은 의도로 Google Cloud 측에 신용카드를 연결해 버리면, 그 순간 무료 한도(Free Tier) 권한이 소멸되어 첫 번째 요청부터 과금이 시작됩니다. 완전히 무료로 사용하려면, AI Studio 화면에 나오는 「Set up billing (결제 설정)」은 철저히 무시하세요. 한도를 초과하면 에러가 발생하며 멈출 뿐이므로, 취미 개발이라면 그것이 가장 안전합니다.

이것은 Gemini의 발언입니다.

실제로 거짓말은 아니지만, 실용적이지도 않으므로 여유가 없다면 무시하는 것을 권장합니다.

먼저 Google AI Studio 페이지를 표시 → 「열쇠 모양 아이콘」 → 「API 키 생성」

앞서 설명한 Claude의 설정과 마찬가지로, VS Code를 실행한 후 채팅창의 모델 선택에서

「+Add models..」 → 「Google」을 선택하여 API 키를 입력합니다.

그러면 채팅 화면에서 Gemini 계열의 모델을 선택할 수 있게 됩니다.

Gemini 1.5 Flash는 Copilot에서 사용할 경우 포인트 소비가 14배입니다.

이것으로 일단은 무료로 사용할 수 있게 되지만, 속도 제한(Rate Limit)이 엄격합니다.

우선 「1분당 5회 요청 이내」라는 제한이 있습니다.

사람이 입력하는 프롬프트(Prompt)는 1회일지라도, VS Code에서 사용할 때는 파일 읽기나 파일 편집 등의 도구 호출(Tool Call)이 끼어들 때마다 내부적인 요청이 발생하기 때문에, 간단한 지시라도 제한에 걸려 태스크를 완수하지 못하는 경우가 많습니다.

1분을 기다리면 되지만, 이때 VS Code 상에서 Retry를 선택하면 중간부터 전송이 재개되는 듯하여 에러가 발생하며 복구되지 않는 경우가 있습니다.

「이어서 작업해 줘」와 같이 동일한 세션에서 새로운 프롬프트를 작성하면 계속 진행할 수 있습니다.

그리고 1분의 제한을 넘어서더라도 「하루 20회 요청 이내」라는 제한이 있습니다.

이것은 어쩔 도리가 없습니다.

트라이얼(Trial)로서는 흥미로웠지만, 그렇게 좋은 조건이 있을 리가 없었습니다.

Codex

Claude Code는 과금을 하지 않으면 시도할 수 없지만, Codex는 무료로 체험할 수 있습니다.

Codex 페이지를 표시하고, 앱을 다운로드하여 설치합니다.

앱을 통한 컨텍스트(Context) 지정은 CLI보다 훨씬 가시성이 좋습니다.

(Claude Code도 정액제 플랜의 전용 앱으로 사용했다면 인상이 달랐을지도 모르지만)

이미지도 쉽게 붙일 수 있습니다.

요금제에 정액제와 API 이용이 있는 것은 Claude와 같습니다.

정액제로 Codex를 사용하고 싶다면 ChatGPT Plus를 계약해야 합니다. (ChatGPT Go로도 가능할지도 모릅니다)

정액제의 경우 속도 제한은 두 종류로, 각각 5시간마다, 일주일마다 리셋됩니다.

대략 사용해 본 느낌으로는, 세미 바이브(Semi-vibe)로 계속 사용하는 한 상한선에 걸리는 일은 거의 없을 것 같습니다.

컨텍스트 명시가 쉬운 덕분인지, GPT가 Claude보다 응답이 빠르다는 인상을 받았습니다.

현재 개인적으로는 ChatGPT Plus에서 Codex를 사용하는 것이, 제도 개편 전의 Copilot 사용감에 가장 가깝고 쾌적합니다.

Copilot의 혼란이 진정될 때까지는 Codex가 주력으로 자리 잡을 것 같습니다.

소감

Claude Code도 Codex도 관심은 있었지만 만져볼 기회가 없었는데, 이번 Copilot 요금제 개편 소동은 결과적으로 좋은 기회가 되었습니다.

에이전트(Agent) 모드를 다용하는 저는 스스로를 완전히 바이브 코더(Vibe Coder)라고 생각하고 있었지만, 컨텍스트 지정이나 수정 사항 확인을 의외로 중시하는 「세미 바이브 코더」였다는 것을 인식하게 되었습니다.

그렇게 생각하면 드래그 앤 드롭으로 파일을 지정할 수 있는 VS Code + Copilot 스타일은 세미 바이브 코딩에 대해 우수한 솔루션이었다고 생각합니다.

AI가 에이전트 시대로 접어들면서, LLM 모델 이외의 부분에서 유용성이 크게 변한다는 것을 다시 한번 느꼈습니다.

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