안녕하세요! sugitani라고 합니다.
최근 AI를 활용하여 회사에서 두 번째 서비스를 만들었는데, 필요한 구현량이 너무 방대해서 AI 이용 비용이 문제가 되었습니다.
본 게시물에서는 이 비용을 절감하기 위해 Pi Coding Agent(이하 Pi)로 고군분투했던 경험과 노하우를 소개합니다. 정리한 스킬 및 확장 기능도 함께 공개하겠습니다.
하고 싶었던 것들
제가 하고 싶었던 것, 그리고 Pi라면 의도대로 할 수 있었던 내용은 다음과 같습니다.
- 저비용 위임 (安委譲) Grok처럼 비교적 지능이 높은 모델을 감독(Supervisor)으로 계획 및 리뷰를 맡기고, 작업은 DeepSeek V4 Flash(이하 DSV4F)와 같은 저렴한 모델에게 최대한 많이 넘기기.
- 과도하지 않은 감독 감독은 작업자를 감시하지 않고, 출력 내용도 가능한 한 읽지 않기. 문제가 생겼거나 완료되었다는 등의 이벤트가 있을 때만 결과를 확인하기. 모니터링은 TypeScript에 맡기고 싶음.
- 터미널식 분할 및 개입 가능 herdr를 사용하여 과제 단위로 1개의 탭을 만들고, 감독 1 + 작업 2 페인 등 여러 페인을 활용하여 작업을 시키기. 중간에 각 주체에게 개입하는 입력도 하고 싶음.
- 레인 제어 (Lane Control) 여러 개의 과제를 병렬로 실행하고 싶다. 총감독을 첫 번째 탭으로, 2~5번째 탭은 각각의 과제를 다루는 레인(Lane)으로 할당하고 작업시키고 싶다(그리고 각각에게 저비용 위임시키고 싶다). 그리고 그 결과를 Obsidian에서 읽기 쉬운 장소에 보고받고 싶음.
Pi Coding Agent를 접하게 된 경위
2026년 7월, 신규 서비스 개발에 본격적으로 착수했습니다. 기존 서비스의 구현 방식을 따르는 방향으로 작업을 진행했습니다. 구현량이 너무 방대했기 때문에 처음에는 Z.ai의 GLM Coding Plan + ZCode(ZCode 공식 하네스. 1.5배 더 많이 사용 가능)로 GLM-5.2를 이용해 개발을 진행했습니다. 이 단계에서는 GLM Coding Plan을 두 개 계약하여 월 $290, 약 5만 엔으로 진행했습니다.
GLM-5.2는 어느 정도 지능이 있었지만, 느리다 / 고빈도로 중국어로 바뀌어 되돌릴 수 없다 / Coding Plan에 코어 타임이 있어서 힘들다 / 서버 구현은 문제없으나 앱 구현에서는 능력 부족을 느낀다 / ZCode에 종속된다 등의 문제가 있었습니다.
그 후 Grok4.5가 출시되었습니다. SuperGrok이 3개월 한정으로 월 $100이라 파격적이었기 때문에 계약했고, 게다가 DeepSeek V4 Flash 0731(이하 DSV4F)도 등장했습니다. 이들을 활용하기 위해 하네스를 OpenCode로 변경했습니다.
한 달 동안 각 구독 서비스를 다 소진하지 않으면서 버텨내고, 많은 구현해야 할 작업들을 처리하기 위해 앞서 언급된 저비용 위임이나 레인 제어가 가능하도록 조정을 열심히 했습니다.
이것들은 OpenCode에서도 대체로 가능했지만, 위임되지 않고 부모가 처리를 열심히 해버린다 / 위임한 대상을 과도하게 감시해서 부모 토큰을 소모해 버린다 / 탭으로 나눈 opencode 간의 연계가 영 별로다 / 서브 에이전트 호출을 터미널식 페인 분할로 내거나, 수동 개입(manual intervention)을 하고 싶지만 어렵다 등의 불만이 남아 있었습니다.
그래서 Pi를 발견했습니다. 최소 기능부터 시작해서 확장하고 조합하며 사용하는 스타일이라고 했고, 스크립트의 개입이 쉽고, 하네스가 하네스를 호출하기 쉬운 등의 특징이 있어 '이거면 될 것 같은데?'라며 시도해 보게 된 경위입니다.
최종적으로 구현한 Pi의 스킬 & 확장 기능들
여기에서 공개합니다.
다음과 같은 제어 기능을 수행합니다:
위임 강제 (저비용 위임) 지능이 높은 모델(필자는 Grok4.5~4.7을 주로 사용)에게 일을 맡기지만, 대부분의 작업은 저렴한 모델에게 시키고 리뷰나 감독에만 전념시키고 싶기 때문에, extensions를 사용하여 '조금의 수정입니다', '사용자 허가가 있었으므로' 등의 이유가 붙지 않으면 작업이 차단되도록 합니다.
레인 제어 (Lane Control) markdown에 작성된 태스크 목록에 따라 여러 작업을 병렬로 진행시키고 싶습니다. 따라서 레인 제어 담당(지능 높은 모델 지정)이 레인 감독(지능 높은 모델 지정)을 띄워 작업을 분배합니다. 레인 감독은 다시 저비용 위임하여 작업을 진행하고, wiki에 기록을 남깁니다.
Wiki 관리 다음 디렉토리 구조로 Obsidian에서 읽는 것을 전제로 하는 markdown 파일들을 관리합니다:
<vault>/
├── global/ # 사양・도메인・횡단적 (Specification・Domain・Cross-cutting)
│ ├── journals/
...
기타 조정 시간과 토큰을 절약하기 위해, 단순 grep이나 find를 막고 rg 등 효율적인 것을 사용하도록 강제하거나, 각종 제어를 원활하게 하기 위한 herdr나 타이머 제어를 추가했습니다.
※ 필자가 활용하고 있는 것을 범용화하기 위해 수정한 것이므로, 의도대로 작동할지는 보장할 수 없습니다.
그대로 도입하시기보다는 참고 자료로 삼아(혹은 AI에게 참고하게 하여) 본인의 환경에 적용하시는 것이 좋을 것 같습니다.
도입 결과
우선 구현 자체는 무사히 마칠 수 있었고, 품질 면에서도 문제가 없는 서비스가 출시되었습니다.
들었던 비용을 살펴보겠습니다.
2026/07 - 80,313엔
・Z.ai - 48,732엔 // GLM Coding Plan x2
・OpenAI - 14,760엔 // 어드바이저로서 강력한 AI를 사용하고 싶어 API 크레딧 지출
...
7월에는 ZCode가 주력이었고 → 8월 초반에는 ZCode를 활용하면서 OpenCode로 전환했고, 더 나아가 Pi로 전환했으며, 9월이 되자 Pi만 단독으로 사용했습니다.
Anthropic과 OpenAI, 그리고 중국 기업들의 경쟁 결과, 여러 가지 할인이 적용되거나 토큰 리셋이 여러 번 발행되는 등, 저렴하게 끝났다고 단정할 수는 없지만, 하나의 서비스를 만드는 데 활용한 비용치고는 매우 저렴하다고 생각합니다.
지금은 DeepSeek V4.1 Flash 1017도 나오고 있고, Opus 5.5도 고효율입니다. 더 더 싸게 할 수도 있을 것이고, Claude Code만으로도 충분할지도 모릅니다. (Pi는 정식 수단을 통해서는 Claude Code의 구독 슬롯을 이용할 수 없다는 점에 유의해 주십시오)
아직까지 시행착오를 계속 거쳐나가는 편이 좋을 것 같습니다!
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