87% 더 저렴해졌지만, 수익은 동일합니다.

작업별 교체 내역:

1. 추론 (reasoning) / 백엔드 브레인 (backend brain)
   Opus 4.8 → Kimi K2.7
   벤치마크 격차: ~8% · 가격: ~11배 저렴

2. 코드 생성 (code generation)
   GPT-5.5 → Qwen 3.7 Max
   벤치마크 격차: ~18% · 가격: ~7배 저렴

3. 에이전트 루프 (agent loops) + 도구 호출 (tool calling)
   Sonnet 4.7 → GLM 5.2
   벤치마크 격차: ~3% · 입력 가격: ~5배 저렴

4. 저가형 대량 처리 (cheap volume / bulk processing)
   GPT-5.5 mini → MiMo V2.5
   벤치마크 격차: ~6% · 가격: ~12배 저렴

5. 이미지 생성 (image generation)
   GPT-Image-2 → Wan 2.5
   벤치마크 격차: ~5% · 가격: ~8배 저렴

6. 비디오 생성 (video generation)
   Sora 2 → Kling 3.0
   벤치마크 격차: 거의 동일 · 가격: ~6배 저렴

[ 30일 후 결과: ]

운영 비용은 87% 감소했고, 출력 품질은 평균 4% 감소했으며, 수익은 변동이 없습니다.

가장 중요한 점은 이 모델들이 한 달 안에 차단되지 않을 것이며, 로컬 (locally)에서 실행할 수 있다는 것입니다.

아무도 내 데이터를 훔쳐가지 않을 것이며, 필요할 때마다 학습시킬 수 있습니다.

내일 다음 내용을 포함한 전체 기사가 공개됩니다:

작업 유형별 정확한 라우팅 (routing) 로직
여전히 미국산 모델에 비용을 지불하는 2가지 사례
누구나 주말 동안 복제할 수 있는 마이그레이션 (migration) 플레이북

너무 늦기 전에 지금 마이그레이션하는 것이 매우 중요합니다.