스크립트
00:00:00OpenCode는 GitHub에서 별 18만 개를 돌파한 오픈 소스 코딩 에이전트입니다.
00:00:04불안정한 UI나 비싼 구독료 없이도 ClaudeCode 같은 도구를 완전히 대체할 수 있죠.
00:00:10무료 모델과 로컬 모델을 포함한 수백 가지 모델을 사용할 수 있어 특정 플랫폼에 종속될 걱정도 없습니다.
00:00:15오늘은 OpenCode를 자세히 살펴보고 유료 대안들과 비교해 볼 겁니다.
00:00:20과연 무료 오픈 소스 도구가 실제 운영 환경에서도 충분히 버텨줄지 테스트해 보겠습니다.
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00:00:37OpenCode는 터미널에서 작동하는 코딩 에이전트로 다양한 도구를 갖추고 있습니다.
00:00:42bash, edit, grep, webfetch, websearch 같은 ClaudeCode의 핵심 기능들을 그대로 사용할 수 있죠.
00:00:49이런 강력한 기능을 무료 오픈 소스 도구에서 볼 수 있다는 건 정말 기분 좋은 일입니다. 설치 후 터미널에 명령어를 입력하면 실행됩니다.
00:00:54저는 OpenCode 권장 터미널 중 하나인 Ghostty를 사용 중입니다.
00:01:00보시다시피 터미널 UI가 매우 깔끔하지만, 가장 큰 차별점은 직접 모델을 선택해 사용할 수 있다는 점입니다.
00:01:06기본적으로 Big Pickle이라는 무료 모델을 사용 중이지만, /models 명령어를 통해
00:01:12다른 무료 대안이나 Google, Anthropic, OpenAI의 유료 모델로 쉽게 전환할 수 있습니다.
00:01:18Control+A를 누르면 OpenCode가 공식 지원하는 모델 디렉터리인 models.dev의 방대한 모델 리스트를 확인할 수 있습니다.
00:01:24여기서 GLM 5.2나 DeepSeek 4 같은 모델들에 접근할 수 있죠.
00:01:30유료 모델을 사용하더라도 Anthropic의 API 가격 정책보다 훨씬 저렴하게 이용할 수 있는 경우가 많습니다.
00:01:37예를 들어 GLM 5.2는 Fable 5와 비슷한 성능을 내면서도 훨씬 저렴하죠.
00:01:44Design Arena에 따르면 GLM 5.2는 웹 디자인 부문에서 Fable 5를 앞서기도 했습니다.
00:01:51현재 이 영상 촬영 시점 기준으로, 작업에 적합한 모델을 자동으로 골라주는 오토 모드는 지원하지 않습니다.
00:01:57Copilot 같은 툴에서 볼 수 있는 기능은 아니지만, 대신 커스텀 서브 에이전트를 설정할 수 있습니다.
00:02:02특정 모델을 지정해 태스크별로 호출할 수 있는데, 이는 OpenCode의 에이전트 설정 방식과 잘 연결됩니다.
00:02:09OpenCode의 에이전트는 크게 기본 에이전트와 서브 에이전트, 두 가지 유형으로 나뉩니다.
00:02:15기본 에이전트는 늘 사용하는 상위 에이전트로, 빌드와 계획 기능을 갖추고 있습니다.
00:02:21Copilot이나 ClaudeCode처럼 탭 키로 전환하거나 /agents 명령어를 입력하면 됩니다.
00:02:27계획(Plan) 모드는 실제로 변경 사항을 적용하지 않고 대규모 기능을 설계할 때 사용하고,
00:02:32빌드(Build) 에이전트로 전환해 계획을 구현하거나, 바로 코드를 수정할 수 있습니다.
00:02:37서브 에이전트는 전문적인 태스크를 담당하며, 프롬프트에 따라 자동으로 호출됩니다.
00:02:42@ 문자를 사용해 수동으로 태깅할 수도 있죠.
00:02:48기본적으로 복잡한 조사나 다단계 작업을 위한 일반 에이전트가 제공됩니다.
00:02:53그리고 대규모 코드베이스 탐색을 위한 읽기 전용 탐색 에이전트도 있습니다.
00:03:00정말 흥미롭고 강력한 점은 직접 커스텀 에이전트를 구성할 수 있다는 것입니다.
00:03:06OpenCode에서 커스텀 에이전트를 설정하는 방법은 몇 가지가 있습니다.
00:03:12앞서 설명한 JSON 파일을 사용하는 방식은 모든 설정을 한곳에서 관리하기 좋습니다.
00:03:17설정 파일을 확대해서 보면 에이전트 설정 아래에 빌드 에이전트와 계획 에이전트가 기본으로 있습니다.
00:03:23이런 기본 에이전트도 취향에 맞춰 변경할 수 있죠.
00:03:28여기 Claude 3.5 Sonnet을 사용하는 코드 리뷰용 커스텀 에이전트가 설정되어 있습니다.
00:03:33에이전트 설명과 특정 작업을 요청할 때 자동으로 주입될 프롬프트도 함께 적혀 있죠.
00:03:38설정을 한곳에 모으기 싫다면 .opencode 폴더 안에 agents 폴더를 만들어
00:03:45원하는 에이전트를 마크다운 파일로 작성할 수 있습니다.
00:03:51예를 들어 uiengineer.md 파일로 UI 엔지니어 에이전트를 만들 수 있습니다.
00:03:58설명에는 UI 컴포넌트 구현, 스타일링, 프론트엔드 엔지니어링을 담당한다고 명시되어 있죠.
00:04:04모드는 서브 에이전트로 설정하고, 디자인 벤치마크 성능이 뛰어난 GLM 5.2를 사용합니다.
00:04:10온도(Temperature) 값을 조절해 결과물의 무작위성을 제어할 수도 있습니다.
00:04:15또한 기본 권한도 수정 가능합니다. 이 경우에는 항상 bash 명령과 편집을 허용하도록 설정했습니다.
00:04:19항상 bash 명령과 편집을 허용하도록 설정했습니다.
00:04:24마크다운 파일 내에서 에이전트가 수행할 작업에 대한 추가 지침을 구체적으로 제공할 수 있습니다.
00:04:30예를 들어 '너는 프론트엔드 개발 전문 UI 엔지니어다'라고 정의하고,
00:04:34상세한 가이드를 주면 에이전트가 올바른 방향으로 작업하게 만들 수 있습니다.
00:04:40이제 디자인 관련 프롬프트를 입력하면 의도한 대로 완벽하게 작동할 겁니다.
00:04:46또 다른 예로 코드 리뷰를 위한 review.md도 있습니다.
00:04:51코드 리뷰는 결정론적인 결과를 원하기 때문에 온도 값을 낮게 설정했습니다.
00:04:56Claude 3.5 Sonnet을 모델로 지정하고,
00:05:01품질과 모범 사례를 준수하도록 코드 리뷰를 수행한다는 설명을 넣었습니다.
00:05:07역시 모드는 서브 에이전트로 설정하고, 상세한 설명을 추가하면,
00:05:12오작동이나 환각 현상을 줄일 수 있습니다.
00:05:17이제 UI 작업을 할 때 에이전트를 태그하고 GLM이 디자인을 처리하게 하면 됩니다.
00:05:24OpenCode를 더 편리하게 사용하기 위한 팁 몇 가지를 드립니다. 설정에서 LSP를 켜세요.
00:05:29그러면 파일별로 언어 서버가 자동 실행되어 모델이 텍스트뿐만 아니라 타입 정보와 에러를 실시간으로 알 수 있습니다.
00:05:35LSP는 기본적으로 꺼져 있으니 꼭 활성화하세요. @ 키로 퍼지 파일 검색을 이용해 파일을 컨텍스트로 불러올 수도 있습니다.
00:05:41Undo나 Redo로 변경 사항을 되돌릴 수 있으며, 작업 기록이 스택처럼 관리됩니다.
00:05:47Share를 사용해 전체 세션 링크를 생성하여 팀원과 공유하거나 디버깅에 활용할 수 있습니다.
00:05:52Init 명령어로 프로젝트 컨벤션을 학습하는 agents.md를 생성할 수 있는데,
00:05:58ClaudeCode의 .claude.md 파일과 매우 유사합니다. 제 결론은 UI가 ClaudeCode보다 훨씬 뛰어나다는 겁니다.
00:06:04도구 기능은 동일하면서도, 자체 모델을 쓰고 커스텀 에이전트까지 구성할 수 있다는 점이 정말 강력하죠.
00:06:10비용 측면은 상황에 따라 다릅니다. API 기반 결제 환경이라면 저렴한 모델 선택지가 많은 OpenCode가 압승입니다.
00:06:15API 비용이 훨씬 낮으니까요.
00:06:22하지만 Anthropic Pro나 Max 요금제를 구독 중이라면, Anthropic은 타사 하니스 사용을 차단하기 때문에 OpenCode를 쓸 수 없습니다.
00:06:28만약 해당 구독을 유지 중이라면,
00:06:32ClaudeCode가 일반 API 가격 대비 큰 할인 혜택을 제공하므로 훨씬 유리합니다.
00:06:38따라서 API 종량제 사용자라면 OpenCode를, 구독제 사용자라면 ClaudeCode를 추천합니다.
00:06:44최신 AI 도구에 관심이 있다면 이전에 다룬 GLM 5.2 분석 영상을 확인해 보세요.
00:06:50Better Stack의 Warren이었습니다. 시청해 주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵙죠.