Fable 5와 Sol 5.6을 조합하는 이 기술 (모르면 뒤처집니다)

CChase AI
컴퓨터/소프트웨어경영/리더십AI/미래기술

스크립트

00:00:00내일 GPT 5.6, 일명 '솔(Sol)'이 출시되는데 모두가 궁금해하는 큰 질문은
00:00:05과연 이 새 모델이 클로드 페이블(Claude Fable)을 이길 수 있을까 하는 점입니다. 글쎄요, 그건 잘못된 질문이라고 생각합니다.
00:00:11어떤 모델이 더 나은지 따지기보다는, 어떻게 하면
00:00:16이 두 강력한 모델을 함께 활용할 수 있을지 질문해야 합니다. 오늘 영상에서는
00:00:20정확히 그렇게 할 수 있는 기술을 알려드릴 겁니다. 이 기술에는 맷 포콕의
00:00:26'그릴 미(Grill me)'를 기반으로 한 슈퍼차지 플랜 모드가 포함되어 있습니다. 그다음 클로드와 코덱스가
00:00:30결론에 도달할 때까지 정면으로 맞붙는 대립적 계획 세션을 갖습니다. 준비가 되면 페이블이 만든 계획을 가져와
00:00:37내일부터 솔 5.6이 포함될 코덱스에게 전달합니다. 코덱스가 작업을 마치면 페이블이
00:00:44전체 과정을 검토합니다. 결론적으로 우리는 두 모델의 장점만을 취할 뿐만 아니라
00:00:49모든 것을 페이블이 처리하게 하는 것보다 전체 토큰 비용도 절약할 수 있습니다. 어떻게
00:00:54작동하는지 보여드리고, 간단한 데모를 진행한 뒤 기술을 공유하겠습니다. 애초에 왜
00:00:58페이블이 계획을 대부분 담당하고 코덱스에게 넘겨주는 기술을 만드는 데 신경 써야 할까요?
00:01:02첫째 이유는 솔 5.6이 벤치마크상으로 엄청나게 강력하기 때문입니다.
00:01:10물론 OpenAI가 제공한 자료이니 감안해야 하지만, 솔 5.6 울트라와 기본형
00:01:17솔 5.6을 보면 터미널 벤치 2.1에서 클로드 미토스(Mythos)는 물론 페이블 5까지 앞서는 수치를 보여줍니다.
00:01:24두 번째 이유는 토큰 효율성입니다. 페이블 사용량을 어떻게 줄일지에 관한 콘텐츠가 많은 데는
00:01:29실질적인 이유가 있습니다. 예를 들어 '어드바이저 모드' 같은 방식은
00:01:35본질적으로 페이블이 계획하고 오퍼스(Opus)가 실행하게 하죠. 하지만 같은 가격에
00:01:425.6이나 5.5가 실행하게 할 수 있다면 굳이 오퍼스를 쓸 이유가 있을까요? 요점은 우리가 같은 구조를 더 나은,
00:01:49그리고 오퍼스보다 저렴할 수 있는 모델로 실행한다는 겁니다. 5.6을 보면 5.5보다 토큰 효율이 높고,
00:01:56이는 오퍼스 4.6보다 효율적인 것이 데이터로 확인됩니다. 여기 보고 계신 것은
00:02:02엑스트라 하이 설정의 GPT 5.5입니다. 벤치마크 통과율은 23%였고 비용은 1.24달러였습니다. 5.6을 보면
00:02:12통과율은 25%로 더 높은 점수를 받았고 비용은 56센트입니다. 훨씬 저렴하고 효율적이죠. 그리고
00:02:205.5와 오퍼스 4.8을 직접 비교해보면, 경쟁이 되지 않습니다. 더 높은 통과율과 더 낮은 비용이죠.
00:02:28그러니 우리는 같은 아이디어를 5.6 개선안을 통해 한층 더 끌어올리는 겁니다.
00:02:33그럼 이 기술은 실제로 어떻게 작동할까요? 사실 몇 가지 기술을 준비했습니다. 우선
00:02:38코덱스 빌드 기술이 있습니다. 페이블로 계획을 세우고 코덱스가
00:02:43그 특정 기능이나 제품을 직접 구축하는 아이디어입니다. 업데이트된
00:02:48'그릴 미 코덱스'도 포함했습니다. 이 기술에 대해서는 전에 영상을 만든 적이 있는데, 이번에는
00:02:54GPT 5.6이 직접 무언가를 구축한다는 개념을 더했습니다. '그릴 미 코덱스'라는
00:03:01포괄적인 기술은 4단계로 진행됩니다. 어떤 프로젝트나 기능을 시작하려 할 때
00:03:08그릴 미 코덱스로 시작하면 첫 단계는 인터뷰입니다.
00:03:12이 인터뷰는 말 그대로 맷 포콕의 '그릴 미' 기술입니다.
00:03:18즉, 스테로이드를 맞은 플랜 모드입니다. 보통의 클라우드 코드보다 훨씬 더 깊게 파고들며,
00:03:23이를 페이블로 수행합니다. 페이블이 주도하는 거죠. 두 번째는 대립적
00:03:30계획입니다. 페이블이 계획을 세우면 그 내용을 코덱스에게 넘깁니다.
00:03:37오늘 영상에서는 5.5가 되겠지만, 내일부터는 5.6이 될 겁니다. 페이블과 코덱스가 최대
00:03:435번의 반복 과정을 거치며 페이블이 “계획은 이렇습니다”라고 하면 코덱스가 “좋은데 x, y, z는 수정하시죠”라고 합니다.
00:03:49그러면 페이블이 의견을 내고, 합의에 도달할 때까지
00:03:54계속 주고받습니다. 합의에 도달하면 이 부분이 바로 업그레이드된 지점인데, 이제
00:04:01실제 빌드 작업을 오늘 기준 5.5, 내일 기준 5.6인 코덱스에게 넘깁니다.
00:04:09오퍼스나 소넷에 넘기거나 클라우드 코드 내에서 어드바이저 모드를 쓰는 것보다 훨씬 낫습니다. GPT 모델이
00:04:14앤스로픽의 작은 모델들보다 훨씬 낫고 저렴하기 때문이죠. 그래서
00:04:21애초에 GPT나 코덱스를 아주 싫어하는 게 아니라면, 특히 페이블이
00:04:27시장 경쟁력이 좀 낮아지는 상황이라면 반박하기 어렵습니다. 마지막으로 코덱스가 빌드를 마치면 페이블이
00:04:32와서 모든 결과물을 검토합니다. 총 2번의
00:04:37반복 과정을 거치며, 페이블이 코덱스의 잘못을 찾아내면 “코덱스, 그건 틀렸어, 고쳐”라고
00:04:42지시합니다. 이렇게 두 번 하고 나서도 세 번째까지 안 되면 페이블이
00:04:47직접 수정합니다. 이게 바로 OpenAI와 앤스로픽의 장점을 모두 취하는 과정입니다.
00:04:54데모를 시작하기 전에 후원사 소개를 잠깐 하자면, 제가 방금 출시한
00:04:59클라우드 코드 마스터클래스가 '체이스 AI 플러스'에 있습니다. AI 개발을 시작하는 최고의 방법이고
00:05:04특히 기술적 배경이 없는 분들에게 좋습니다. 매주 업데이트하며
00:05:09실제 활용 사례에 집중합니다. 코덱스 마스터클래스도 포함되어 있으니
00:05:15AI에 대해 조금 더 진지해지고 싶고 어디서부터 시작할지 모르겠다면 이곳이 바로 여러분을 위한 곳입니다. 고정 댓글에
00:05:19링크가 있을 겁니다. 기술 설치와 사용은 꽤 간단합니다. 깃허브 링크를
00:05:24설명란에 남겨두겠습니다. 사용할 때는 슬래시를 입력하고 '그릴 미 코덱스'를
00:05:28치고 만들고 싶은 것을 입력하면 됩니다. 우리는 '트립 아틀라스'라는
00:05:33스타일리시한 영화 같은 여행 플래너 웹 앱을 만들 건데, 제가 원하는 것에 대해
00:05:38더 자세한 내용을 입력합니다. 좀 멋있게 보였으면 좋겠고, 여행할 장소나
00:05:42그 밖의 것들을 입력하면, 실행되면서 바로 그릴 미
00:05:46계획 모드가 시작됩니다. 맷 포콕의 작업을 잘 아시는 분이라면 아시겠지만, 이건 기본적으로
00:05:51스테로이드를 맞은 플랜 모드입니다. 여덟, 아홉, 열 가지 질문을 던지는데
00:05:56기존 플랜 모드보다 훨씬 깊이 들어갑니다. 이게 무엇을 위한 것인지 묻는데, 단순한 데모용이 아니라
00:06:01개인용 도구라고 말하겠습니다. 각각에 대해 추천 사항도 알려주니까
00:06:06뭘 선택해야 할지 모르겠다면 다 자세히 나와 있습니다. 이제 지오코딩에 대해 묻는데,
00:06:11우리가 만들려는 것에 만족할 때까지 질문이 계속됩니다.
00:06:15나머지 질문들은 생략하겠습니다. 다음 일곱, 여덟 가지
00:06:19질문도 비슷할 테니까요. 이제 대립적 계획
00:06:24단계로 넘어가겠습니다. 보시는 것처럼 계획을 작성하고 마크다운 파일을 생성해
00:06:28코덱스와 클라우드 코드 간의 모든 대화를 기록합니다. 현재 1라운드인데,
00:06:34GPT로 넘기고 있습니다. 로그를 보시면 왔다 갔다 하는 게 보이시죠. 이
00:06:41경우는 단 2라운드 만에 승인되었습니다. 개선된 내용을 보면,
00:06:47개인 도구로서의 정체성을 강화하고 어떤 스택을 사용할지 결정했습니다.
00:06:53그리고 2라운드에서 데이터 코어 강화와 관련된 12가지 발견 사항이 있었습니다. 완료되면
00:06:59몇 가지 옵션이 있습니다. 코덱스가 빌드하게 할 수도 있고, 처음에 말했듯이
00:07:05클라우드가 만들게 할 수도 있습니다. 어쨌든 이유가 있어서
00:07:09GPT를 쓰고 싶지 않다면 페이블만 쓸 수도 있고, 여기서 멈출 수도 있지만 우리는 진행하겠습니다.
00:07:14코덱스에게 빌드를 맡길 겁니다. GPT 5.6이 페이블보다 나을지,
00:07:20혹은 5.5가 오퍼스 4.8보다 나을지는 논란의 여지가 있겠지만, 결론적으로 반박할 수 없는
00:07:26진정한 가치는 토큰 효율성입니다. 특히 5.6이 벤치마크 결과에 가깝다면 더더욱 그렇고요.
00:07:34코덱스가 빌드를 마쳤습니다. 이제 검토 단계가 시작됩니다.
00:07:40페이블이 코덱스가 만든 모든 것을 확인하고 코덱스에게 돌아가서
00:07:44틀린 점과 옳은 점을 알려줄 겁니다. 2번의 반복 후에도 안 되면 자기가 직접
00:07:49운전대를 잡고 직접 코드를 작성할 겁니다. 이제 페이블의 리뷰가 끝났고,
00:07:54합리적인 수준의 몇 가지 수정 사항이 있었다고 합니다. 파일들을 검토한 뒤
00:07:59커밋할지, 아니면 확인할지 묻습니다. 그럼 실제로 무엇을 만들었는지
00:08:02살펴보겠습니다. 여기 세계 지도가 있고,
00:08:08GPT 이미지 생성기를 사용해 커스텀 그래픽을 만든 것 같습니다.
00:08:14여행 이름을 정하고 왼쪽에 정거장을 추가할 수 있습니다. 어디로 가는지
00:08:20입력하고 그 위치에서 무엇을 할지 정할 수 있죠. 영화 같은
00:08:25리플레이도 있습니다. 음소거하고 어떤 일이 일어나는지 보겠습니다.
00:08:31비행기가 장소마다 옮겨 다니는 게 보이네요.
00:08:38SVG로 만든 것 같습니다. 여권 도장도 있고, 다 됐네요.
00:08:45더 나아질 여지는 많지만, 대체로 우리가 원하던 것을
00:08:52구축했습니다. 모든 게 제대로 작동합니다. 삭제하면
00:08:57지워지고, 위치를 위아래로 바꿀 수도 있고 도쿄를 추가해볼까요.
00:09:04거리가 얼마나 되는지 바로 보여주네요. 재미있군요. 경로에 추가해보겠습니다.
00:09:11실제로 다 만들었습니다. 첫 시도로는 괜찮지 않나요?
00:09:17이 영상은 워크플로우를 직접 보여주기 위한 것이었습니다. 여기 아래를 보면
00:09:21전체 과정을 완료하는 데 페이블 쪽에서 토큰을 13만 개 정도만 사용했습니다.
00:09:26이 기술을 잘 활용하시길 바랍니다. 5.6이 나오면요.
00:09:31항상 그렇듯 영상이 어땠는지 댓글로 알려주시고, 체이스 AI 플러스를 확인해주세요.
00:09:37다음에 뵙겠습니다.

핵심 요약

GPT 5.6의 향상된 토큰 효율성과 클로드 페이블의 정교한 기획력을 결합한 '그릴 미 코덱스' 워크플로우를 활용하면 더 낮은 비용으로 고품질 소프트웨어를 효율적으로 구축할 수 있습니다.

하이라이트

  • GPT 5.6은 터미널 벤치 2.1 기준 클로드 페이블 5와 미토스를 능가하는 성능을 보이며 토큰 효율성 또한 더 높습니다.

  • GPT 5.5는 1.24달러의 비용으로 23%의 벤치마크 통과율을 보였으나, 5.6은 56센트로 25%의 더 높은 통과율을 달성했습니다.

  • 그릴 미 코덱스 기술은 4단계 프로세스로 프로젝트 인터뷰, 대립적 계획 수립, 코덱스 빌드, 페이블의 결과 검토를 포함합니다.

  • 페이블과 코덱스의 대립적 계획 세션은 최대 5번의 반복을 통해 합의에 도달하며 이는 오퍼스 대비 더 나은 품질과 낮은 비용을 제공합니다.

  • 트립 아틀라스 여행 플래너 앱을 구축하는 과정에서 전체 토큰 비용은 페이블 기준 약 13만 개로 절감되었습니다.

타임라인

모델 조합의 필요성과 효율성

  • GPT 5.6은 벤치마크상 클로드 페이블 5보다 강력한 성능을 나타냅니다.
  • 5.6 모델은 5.5 모델 대비 토큰 비용은 낮추고 통과율은 높여 운영 효율을 극대화합니다.
  • 오퍼스 4.8과 같은 모델보다 GPT 모델을 활용하는 것이 가격과 성능 면에서 더 경쟁력이 있습니다.

클로드 페이블과 GPT 5.6 모델을 경쟁시키기보다 두 모델의 강점을 결합하는 것이 핵심입니다. 5.6은 벤치마크 결과가 증명하듯 오퍼스보다 뛰어난 통과율과 경제성을 보입니다. 이러한 데이터는 페이블을 기획에 집중시키고 빌드 작업은 코덱스에 맡기는 것이 경제적 최적화임을 시사합니다.

그릴 미 코덱스 기술의 4단계 워크플로우

  • 첫 단계는 맷 포콕의 기법을 활용한 심층 인터뷰를 통해 프로젝트 요건을 명확히 합니다.
  • 둘째 단계인 대립적 계획 세션에서 페이블과 코덱스가 5회 반복하며 실행 가능한 최선의 계획에 합의합니다.
  • 셋째 단계는 합의된 계획을 코덱스에게 전달하여 실제 빌드를 수행하게 합니다.
  • 마지막으로 페이블이 코덱스의 결과물을 2단계 검토 과정을 거쳐 수정하거나 보완합니다.

이 기술은 기획의 정교함과 빌드의 속도를 분리합니다. 페이블이 계획을 주도하고 코덱스가 실행하는 대립적 구조를 통해 오류를 조기에 발견합니다. 코덱스가 빌드한 결과물은 다시 페이블의 검토를 거치며, 실패 시 페이블이 직접 코드를 수정하여 완성도를 높입니다.

실제 구축 데모 및 성과

  • 트립 아틀라스 여행 플래너 앱을 예시로 기술을 구현한 결과 원활하게 동작하는 결과물을 얻었습니다.
  • 해당 프로세스를 통한 빌드 과정에서 페이블은 약 13만 개의 토큰을 사용하는 효율성을 보였습니다.
  • 구축된 앱은 위치 기반 정거장 추가, SVG 기반 경로 시각화, 거리 측정 기능을 모두 포함합니다.

트립 아틀라스 데모는 실제 워크플로우의 실행 가능성을 증명합니다. 페이블이 인터뷰와 계획을 담당하고 코덱스가 코딩을 수행함으로써 체계적인 개발이 가능했습니다. 결과물은 단순한 계획을 넘어 실제 사용 가능한 기능적 웹 앱 형태를 갖추었으며, 토큰 소비량을 효과적으로 제어했습니다.

커뮤니티 글

모든 글 보기