월간 CMDS 21회차 · 2026-10-06(화) 19:30 · 1부 두뇌

AI의 두뇌:
새 모델 총정리와 내가 쓴 자리

신작 지도, 역할별 편성표, 모델별 튜닝, 그리고 Jev

구요한 · 커맨드스페이스 대표 · 연구하면서 가르치는 실천가21회차 1부 노트 · cmdspace.work

결론 먼저

모델은 고르는 게 아니라
역할별로 편성하는 일입니다

총정리 네 벤더가 프런티어를 한 번씩 다 갈았습니다. 세대 번호보다 가격 단, effort 다이얼, 게이트 여부로 읽습니다.
어디에 쓸까 벤치마크가 아니라 내 작업의 역할표에 배정합니다. 근거는 9월에 돌린 세 번의 7~8모델 비교 run입니다.
다리 신작은 전부 오래, 혼자, 도구를 쥐고 일하도록 설계됐습니다. 사람이 자리를 지키는 게 병목이 됩니다.

수치는 전부 볼트 모델 노트와 9~10월 영수증에서21회차 1부 노트 · 05 개선안

넉 달 신작 지도
2026-06 → 2026-10, 볼트 모델 노트 213건에서 추출

오늘 아침 동기화 기준입니다. 신규 프런티어는 없었고 legacy 노트 17건이 갱신됐습니다.

01 모델 총정리

텍스트 프런티어

텍스트 프런티어 8종, 가격 단으로 읽기

모델	입력/출력 $	컨텍스트	공개	한 줄
Fable 5.1	10 / 50	1M	09-01	공개 최상위
Opus 5.5	4 / 20	1M	09-22	권장 시작점
Sonnet 5.5	2 / 10	1M	09-28	속도 균형
GPT-6 Astra	10 / 50	1.05M	09-03	max 단 신설
GPT-6.1 Sol	2 / 10	1.05M	09-29	Astra 1/5 비용
GPT-6 Luna	0.1 / 0.5	1.05M	09-22	최저가
Grok 4.7	2 / 6	500K	09-21	검색 도구
Gemini 3.8 Flash	0.75 / 3.75	1.05M	09-02	Pro 신작 없음

1M 토큰당 USD01 모델 총정리 · gpt-6.1-sol 노트

게이트 모델

공개가 곧 최고는 아닙니다

승인 조직만 쓰는 모델이 세 벤더에서 동시에 나왔습니다.

AnthropicMythos 5.1Fable 5.1과 같은 모델, 같은 가격. Glasswing 참여 조직만. 차이는 안전 조치입니다.

OpenAIGPT-5.6 Cyber승인 방어자 전용, $12.50 / $75. Responses 전용. 사이버 평가에서는 Astra보다 위.

OpenAIGPT-Rosalind생명과학 승인 조직, $5 / $25. 10월 5일 과금 시작. 모델 페이지조차 없습니다.

“최고 모델 하나” 질문이 낡은 이유01 모델 총정리 · gpt-5.6-cyber 노트

멀티모달 8

전문 모델 여덟: 하나가 다 하지 않습니다

이미지GPT-Image-2.5 Sunburst정밀 편집, 장당 가격 미공개

TTSGemini 3.8 Flash TTS보이스 디자인·복제, 시간당 약 $0.81

STTGemini 3.5 Transcribe화자 8명, 커스텀 어휘 1,000개

LiveGemini 3.8 Live지연 없는 실시간 대화

음악Lyria 3.5풀렝스 곡 $0.08, 단일 턴

영상Grok Imagine Video Lite초당 $0.02, 1.5의 1/4

임베딩Gemini Embedding 2텍스트·이미지·오디오·비디오 공동 공간

에이전트Antigravity 09-2026관리형 코딩 에이전트, 샌드박스

01 모델 총정리 · antigravity 노트

벤더별 한 줄

넷이 서로 다른 축으로 움직였습니다

같은 넉 달인데 벤더마다 바꾼 것이 다릅니다. 축을 알면 다음 분기를 예측할 수 있습니다.

Anthropic · 축: 호출 구조하네스를 더 묶는다thinking 상시, forced tool 금지. 모델보다 호출 규칙을 바꿨습니다.

OpenAI · 축: 가격 단계세 단으로 쪼갠다Astra·Sol·Luna 세 단, 1주 만에 6.1 Sol로 중간 단 교체.

Google · 축: 주변 모델Flash와 전문 모델로 두른다Pro는 멈추고 Flash·Live·TTS·Transcribe·Antigravity. Gemini 4 Argon 발표.

xAI · 축: 도구검색을 모델에 붙인다베이스 교체, 가격 유지. web·x 검색과 구조화 인용이 본체.

규칙 · 가격 · 주변 · 도구01 모델 총정리 · CNBC Gemini 4 Argon

넉 달이 바꾼 것
벤더 공통 다섯 가지

모델 이름을 다 외울 필요는 없습니다. 바뀐 축 다섯만 기억하면 됩니다.

01 모델 총정리

다섯 변화

벤더 공통 다섯 가지

011M이 표준컨텍스트 부족 대신 컨텍스트 관리가 기준

02가격 100배$10/50 ↔ $0.1/0.5. 캐시 읽기 2.5~5%

03effort 다이얼none~max 여섯 단. 같은 모델이 10배 차이

04오래 혼자 도구thinking 상시, Responses 전용, 샌드박스

05전문화와 게이트STT 전용, 보이스 디자인, 승인 조직 모델

04가 2부의 출발점입니다01 모델 총정리 · 02 SOTA 사용 로그

가격 축

입력 1M 토큰에 얼마를 내는가

F Fable 5.1 · GPT-6 Astra$10

O Opus 5.5$4

S Sonnet 5.5 · 6.1 Sol · Grok 4.7$2

G Gemini 3.8 Flash (연말까지 할인가)75¢

L GPT-6 Luna10¢

같은 벤더 안에서 50배. 모델 선택은 성능 비교가 아니라 가격 등급 고르기가 됐습니다.

출력은 입력의 5배 안팎. Flash 75¢는 12-31까지 프로모션가, 2027년부터 $1.50. Luna 강조는 ‘대량 작업의 기본값이 바뀌었다’는 뜻01 모델 총정리

하네스 변화

바뀐 건 모델이 아니라 호출 구조입니다

thinking 상시 Claude 5.5 세대는 끌 수 없습니다. 깊이는 effort로만.
forced tool 금지 도구 강제는 에러. 에이전트 루프 설계가 바뀝니다.
Responses 전용·암호화 추론 Cyber·6.1 Sol 도구 호출은 Responses만. Grok은 추론을 암호화해 반환.

02 SOTA 사용 로그 · claude-sonnet-5-5 노트

effort 세 자리

같은 이름, 다른 다이얼

표면	단	기본값	설정하는 곳	못 끄는 것
API	벤더별 none~max	Fable high · Opus 5.5 medium	요청 본문, 메시지마다	5.5·Fable thinking
Claude Code	low·medium·high·xhigh·max	high (5.5는 medium)	/effort · --effort · settings · 스킬 frontmatter	xhigh·max는 thinking 필요
claude.ai 앱·웹	Low~Max 5단	모델별 Default 표시	전송 버튼 옆 모델 메뉴	effort가 구독 한도 소모
Code 클라우드·모바일	5단	세션 생성 시	Remote Control은 effort·ultracode만	로컬 파일 없음

단 이름은 같아도 모델별 보정값. /fast는 빠른 Opus(2.5배 속도, $8/$40)이지 작은 모델이 아니다07 Claude 표면별 effort

ultracode

ultracode는 effort 단이 아니라 설정입니다

켜면 워크플로 실질 작업마다 JS 스크립트로 에이전트 수십 개를 백그라운드 실행. 중간 결과는 컨텍스트 밖.
두 발동 프롬프트의 ultracode 한 단어, 또는 /effort ultracode on. 9-28부터 effort와 독립.
크기와 값 size 설정은 권고, 캡은 동시 16·생애 1,000. 구독 한도를 빨리 칩니다.
오늘 자료가 증거 이 장도 ultracode 한 번: 조사 3 + 반박 7, 76건 중 2건 기각.

07 Claude 표면별 effort

내 편성표
9월에 돌린 세 번의 7~8모델 비교 run

벤치마크 순위가 아니라 제 작업으로 돌린 결과입니다. 순위는 run마다 뒤집힙니다.

02 SOTA 사용 로그

세 run

세 번의 비교, 세 번 다른 1위

run	과제	1위	2위	교훈
09-19 한림	기조 덱 제작	Fable 87.9	Astra 84.9	brief 압축 필수
09-24 Jev	논리검증	Opus 5.5 94.0	Astra 92.4	재채점 ±1.6
09-25 기획	계획서 3모델	Astra 85.0	Grok 84.0	출력 상한 불신
09-26 KM	8모델 실측	Grok 89.4	Opus 88.6	Fable 2회 사망
09-27 루만	이론 8모델	Sol 92.4	Fable 91.3	Sol 비용 1위

7~8모델 블라인드 채점 · 환산 비용 run당 $4.7~1102 SOTA 사용 로그

역할 배정

역할별 배정표 2026-10

역할	1순위	함정
정본 저자·채점기	Fable 5.1	대용량 원장 → autocompact 사망
일상 에이전트	Opus 5.5	CLI 2.1.280 이상 필요
구조·기획	Astra	xhigh×138KB 408 → high
교안·문항 다작	6.1 Sol	병렬 3호출 502 → 순차
조사·검색	Grok 4.7	도구+스키마 동시 → 2패스
대량·대조군	Gemini 3.8 Flash	질의 생성 개인정보 유출
전사	Gemini 3.5 Transcribe	교정 사전 결합 미실측
판단	Jev	F 섹션

1순위는 실측, 함정은 실제 사고에서02 SOTA 사용 로그 · 21회차 1부 노트

배정 다섯 질문

어느 모델에 맡길지 정하는 다섯 질문

01정본인가 초안인가정본은 Fable·Opus, 초안·대량은 Sol·Flash·Luna

02입력이 얼마나 긴가100KB 넘으면 brief 압축, Astra는 effort high

03도구가 필요한가검색·인용은 Grok, 그라운딩은 Gemini Pro, 2패스

04누가 검수하나생성과 검수는 다른 벤더. 같은 가족이면 관대

05몇 번 부르나100회 넘으면 가격 단이 품질을 이긴다

답이 모델 하나로 안 모이면 체인으로 쪼갠다06 역할 배정 정본 · 02 SOTA 사용 로그

예시 1 · 계획서

계획서 한 편에 모델 넷이 들어갑니다

STEPI 계획서(09-07): 28에이전트, 26호출, 1시간 55분, $14.75.

조사는 도구 있는 모델, 집필은 정본 모델, 검증은 다른 가족02 SOTA 사용 로그 · 06 역할 배정 정본

예시 2 · 문항

문항 생성은 싸게, 검수는 두 가족으로

01Sol 생성 ×3effort medium, 단원 교안 5,952자 입력

02기계 검수스키마·교안 인용·중복. 코드가 먼저 거른다

03Astra + Opus 채점QF 게이트, 점수차 2 이상이면 사람 큐

04사람 검토smoke-001: 통과 0/6, 사람 큐 5/6

Sol과 Astra는 같은 GPT-6 가족이라 검수 분리는 다음 run 설계 변수02 SOTA 사용 로그 · 06 역할 배정 정본

돈과 컨텍스트

돈이 새는 자리는 모델이 아니라 하네스였습니다

344K볼트 안 베이스 토큰

56K볼트 밖 MCP 끔

3.36배네이티브 경로 / 동등 비교

같은 모델, 같은 프롬프트. 어디서 부르느냐가 비용과 생존을 갈랐습니다. Fable 실패 2회에 캐시 쓰기만 $18.89.

MCP 161.5K + 볼트 지시 126.8K. 볼트 밖 재실행은 91.3점 A02 SOTA 사용 로그

같은 돈이면

같은 돈이면, 세 run 모두 Sol

Fable 5.1 (09-24)

총점 91.6 · 밴드 A
환산 비용 $1.57
네이티브 경로 $7.88
비용 가중 순위 최하

GPT-6 Sol (09-24)

총점 91.4 · 밴드 A
환산 비용 $0.17 (9배 저렴)
비용 가중 9:1·7:3 모두 1위
09-27은 품질도 1위 92.4

단, 09-25 기획에선 3위, SNU 생성 품질 저조. 승격은 재검증 후02 SOTA 사용 로그 · 05 개선안

모델별 프롬프트 튜닝
실패 뒤에 바꾼 것만

프롬프트 기법이 아니라, 각 모델이 실제로 어디서 깨졌고 무엇을 바꿔서 통과했는지입니다.

02 SOTA 사용 로그

Claude·GPT·Grok

깨진 자리에서 바꾼 것 1

Claudebrief 40KB, 분할 Write, 볼트 밖125KB brief에 긴 Write가 3회 끊김. 압축본과 분할 저장, 재시도 전 산출물 보존. 집필은 볼트 밖 claude -p에 MCP 끄고.

GPT-6effort 사다리와 형식 명시max→xhigh→high→medium→low, 408이면 한 단 하향 20초 재시도. 수식은 $…$만, 분량 상한을 채점 범위로 강제.

Grok2패스와 상한 불신도구와 json_schema 동시 지정은 검색 0회 stub. 1패스 산문, 2패스 변환. 24K 상한에 28,668 출력. 추론이 71%.

응답 ID grok-4.7-build 접미사는 그대로 기록, 동일성 주장 금지02 SOTA 사용 로그

Gemini·공통·영수증

깨진 자리에서 바꾼 것 2

Gemini매핑과 이스케이프effort가 thinkingLevel로 매핑, xhigh는 high로 축약. 템플릿 중괄호를 그대로 복사. 심사자 자기선호 +19.6이라 심사에서 제외, 그라운딩 검색 전용.

공통 계약패킷 밖은 표식같은 패킷, 서로 결론 비공유. 패킷 외 사실은 [패킷 외 지식 · 검증 필요]. 첫 줄은 제목, 코드펜스 없이 { 로 시작.

영수증요청 모델 ≠ 실제 모델model_requested와 model_actual, prompt sha256, effort_sent_last, attempts를 남깁니다. 없으면 ‘같은 설정 3회’라고 쓸 수 없습니다.

공용 호출기 ask가 receipt.json을 남깁니다02 SOTA 사용 로그

Grok 2패스

조사 모델은 두 번 부릅니다

011패스 산문web·x 검색 도구만 켜고 마크다운 보고서로

02stub 검사finding 3개 미만이면 검색 생략으로 보고 재시도

032패스 변환같은 모델, 도구 없이 json_schema로 옮기기

04패스별 영수증URL·날짜·confidence를 그대로, 요약·삭제 금지

Gemini 3.1 Pro google_search 그라운딩도 같은 2패스02 SOTA 사용 로그

이미지 모델: 에셋 로그
2026-06 → 10, Eagle 주석 452건과 프록시 호출 373건

강의 덱, 마스코트, 영상 캐릭터, 음악 도판을 어떤 모델로 어떻게 만들었는지.

03 이미지 로그

이미지 실측

사실상 모델 하나로 수렴했습니다

373회프록시 이미지 호출 7~10월

342/452Eagle 주석 중 Sunburst

304회참조 이미지 편집 호출

26장음악 도판, 확산 아닌 코드

GPT-Image-2.5 Sunburst를 llm-proxy로, 구독 경로라 $0. 호출의 80%가 참조 이미지 편집입니다.

Midjourney·Grok Imagine은 이 기간 실제 생성 기록 없음03 이미지 로그 · gpt-image-2.5 노트

3분류 라우팅

빈자리는 셋 중 하나로 보냅니다

캡처실제 화면UI·결과물은 생성하지 않고 찍는다

코드텍스트·숫자·악보HTML→PNG. 토큰 색, Pretendard, Bravura. 지어내지 않음

확산컨셉 일러스트브랜드 프리셋 자동 주입, 글자 금지, 참조로 캐릭터 고정

덱 라우팅 분석: 빈자리 대부분은 캡처 또는 코드였고 확산은 표지·무드에 한정03 이미지 로그

참조 이미지

참조 하나가 모델 차이를 이겼습니다

아바타 두 버전을 두 모델로 생성한 4장 비교 — 구요한 아바타 v1·v2 × gpt·gemini 비교 시트, 2026-09-25 생성, 사전 실행본

학습자 4명이 전부 구요한 얼굴로 나온 사고(09-25) 뒤 확립03 이미지 로그

물리 정합성

움직이는 부품은 다섯 문장으로 못 박습니다

차량 뒷문과 스페어타이어 장면 14장 — 이동식 작전본부 차량 14장 시트, 2026-09-25, 뒷문 정합성 재생성 포함, 사전 실행본

스페어타이어가 차체에 남거나 문 안쪽에 붙던 2장이 4장 모두 정합으로03 이미지 로그

글자는 코드

글자와 악보는 생성하지 않고 코드로 그립니다

확산 모델에 시키면 글자와 음표가 틀립니다. HTML·CSS 템플릿을 코드로 짜서 PNG로 렌더합니다.

악보와 건반이 그려진 음악 이론 도판 — C장조 음계 악보와 건반, HTML→PNG 렌더(Bravura 폰트), 2026-10-02, 사전 실행본

26장 전부 이 경로. 샵·플랫 기호는 Pretendard에 없어 캡션은 한글로03 이미지 로그

생성하지 않는 모델
Jev: 다음 문장 대신 판단값을 돌려준다

예/아니오, 선택, 정도. 세 질문에 확률을 붙여 돌려주는 모델을 지식관리에 붙여 봤습니다.

04 Jev 로그 · jev.cmdspace.work

Noul · Choice · Score

Jev에 던질 수 있는 질문은 셋뿐입니다

문장을 생성하지 않습니다. 질문마다 확률을 붙인 판단값을 돌려줍니다.

Noul · 예/아니오이 노트가 그 노트인가후보 하나에 질문 하나. 답은 0~1 확률. 검색 후보 17개면 Noul 17개를 한 요청에 묶습니다.

Choice · 선택87개 중 어디인가선택지 분포를 돌려줍니다. 마지막 선택지는 항상 보류. 정순·역순 두 번 물어 argmax가 같을 때만 채택.

Score · 정도이 답은 몇 점인가3단계 채점 같은 정도 판단. 상위 두 단계가 동률이면 보류. 채점 재현에서 사람과 72.9% 일치.

벤더 가이드: 질문당 좁은 판단 하나, 독립 질문은 같은 state에 묶기04 Jev 로그

원리

한 요청 = state 하나 + 질문 여러 개

state 판단 대상을 이름 붙인 JSON 필드로 넘깁니다. 제목·요약·본문 1,200자 상한.
질문은 서로 못 본다 같은 요청의 질문들은 독립입니다. 그래서 묶을수록 단가가 내려갑니다.
확률은 허가가 아니다 0.7이 α에선 97%, β에선 61%. 임계값은 과제마다 내 데이터로 다시 잡습니다.

응답 0.5초, 입력 1M 토큰 $0.042, 출력 무료04 Jev 로그

Jev 실측

4,650번 불러서 45센트

4,650회호출, 오류 0

0.5초p50 지연

$0.45누적 비용, 출력 토큰 무료

0건사람 골드 라벨

수치는 전부 기존 메타데이터 재현입니다. 사람이 직접 라벨한 정답은 아직 없습니다.

마지막 숫자가 이 섹션의 모든 수치에 붙는 단서04 Jev 로그

검색 재선택

한국어 검색, 같은 후보에서 누가 더 잘 고르나

Q qmd 풀 1위 28/54 (51.9%)52%

J Jev 재선택 37/54 (68.5%)69%

F Gemini 3.8 Flash 43/54 (79.6%)80%

D r3 description 질문 44/49 (89.8%)90%

r4 본문 생성 질문 기준. 마지막 막대는 질문을 description에서 만든 순환 편향 결과입니다.

Jev의 가치는 정확도가 아니라 보류 신호와 단가($0.00024 vs $0.00099)04 Jev 로그

분류 정의

분류는 정의가 레버, 옮기면 무너진다

조건	정확도	분모	비고
이름만	20.0%	24/120	87개 이름만
정의 + 형식 우선	75.8%	91/120	빈 정의 14개 채움
새 폴더로 이동	43.1%	28/65	같은 정의
규칙표 (Jev 없음)	84.2% → 3.7%	101/120 → 1/27	새 폴더에서 붕괴

802 Articles는 0/27 → 26/27. 620 Generative AI는 정의를 넣고도 0/1104 Jev 로그

질문 설계

Jev에 묻는 법 네 가지

01형식 우선 criteria주제 설명이 아니라 관찰 가능한 판별문

02역순 쌍 일치정순·역순 두 번 묻고 argmax가 같을 때만 제안

03유지집합 cut 0.3엄격 부등호, 과제별 상수, 복사 금지

04보류는 실패로 센다confidence 0.7은 과제 간 이동 금지

선택지 순서만 뒤집어도 26.6%가 답을 바꿨습니다(09-24)04 Jev 로그

STOP 목록

맡기지 않기로 한 판단

없다는 판단 부재 기권 10/30. ‘해당 없음’은 부재의 증거가 아닙니다.
여러 글을 모으는 판단 합성형 질문 recall 0.583. 코드가 후보를 만들고 사람이 묶습니다.
실행 Jev는 제안만. /query 재선택, /connect 분류 제안은 shadow 로그로만, 볼트에 직접 쓰지 않습니다.

조건부 GO는 사람 골드 60건 뒤에만 GO가 됩니다04 Jev 로그 · jev 분류기

두뇌에서 몸으로

편성된 두뇌는 결국 한 몸에서 오래 돕니다

Grok 한 호출 16분, 멀티모델 한 라운드 5시간. 노트북 앞에 앉아 있을 이유가 없습니다.

21회차 1부 노트 · 02 SOTA 사용 로그

개선안 8

제가 이번 주에 고칠 것 여덟

01사람 골드 60건Jev 조건부 GO를 GO로

02필터를 전송 앞에질의 생성 호출도 같은 함수

03로스터 코드 게이트볼트×프록시×CLI 스모크

04모델 가족 분리생성과 검수는 다른 벤더

05싼 대조군 상시Flash 동일 후보 병기

06재채점 2패스±1.6을 평균으로

07생성 메타 PNG에모델·참조·프롬프트 해시

08비용 캡run $10, 재시도 1회

05 개선안

4QR

감사합니다

자료와 질문 창구입니다.

발표자료21회차 1부 웹 덱 (이 자료)
labs.cmdspace.work/monthly-cmds-21/

질문ask.cmdspace.work · 상시 질문 창구
ask.cmdspace.work

커맨드스페이스cmdspace.work
cmdspace.work

구요한bio.cmdspace.work · 연락처와 강의 이력
bio.cmdspace.work

모델 고르기는 끝났습니다. 이제 그 모델이 돌 자리를 고릅니다.

Last updated 2026-10-06 19:23 KST · R3

구요한 · CMDSPACEask.cmdspace.work · cmdspace.work · bio.cmdspace.work

AI의 두뇌:새 모델 총정리와 내가 쓴 자리

모델은 고르는 게 아니라역할별로 편성하는 일입니다

넉 달 신작 지도2026-06 → 2026-10, 볼트 모델 노트 213건에서 추출