CINEVYZE Insight

이 글을 처음 쓸 땐 "빅3 요금은 다 월 20달러 선"이라고 적었습니다. 그게 헛수고였어요. 결제 화면을 하나씩 다시 열어보고 표를 통째로 갈아엎느라 고생했습니다. 실제로는 챗GPT와 제미나이가 원화 29,000원으로 정확히 같고, 클로드만 달러 표기에 "세금 별도"입니다. 게다가 저가 티어가 두 곳에 있는데 그중 하나엔 광고가 붙습니다. 일꾼 셋을 면접 보는데 한 명만 월급을 외화로 부르고 세금은 따로 받겠다는 셈입니다. 그걸 "다 비슷하네" 하고 넘기면 새는 돈이 생깁니다. 그래서 이번엔 실제 결제 화면과 공식 페이지 문면으로만 다시 정리했습니다. 실제 청구액 비교 — 공식 페이지에 적힌 그대로 2026년 7월 26일에 각 결제 화면과 공식 페이지를 직접 열어 확인한 값입니다. 일꾼 셋의 월급 명세서를 나란히 놓고 본 셈이죠. 항목 챗GPT 클로드 제미나이(Google AI) 무료 플랜 ₩0 $0 ₩0 기본 유료 Plus ₩29,000/월 $20/월, 연간 $200 선결제(월 환산 약 $16.7) AI Pro ₩29,000/월(5TB) 저가 티어 Go ₩13,000/월 — 광고 붙음 없음 AI Plus ₩11,900/월(2TB) 상위 플랜 Pro ₩159,000/월(5x·20x) From $100/월(Max) Ultra ₩119,000/월 공식 표기 통화 원화 달러만 — 원화 표기 없음 원화 세금 VAT 포함 명시 "세금 별도" 명시 부가세 문구 없음 챗GPT·제미나이 원화가는 한국 결제 화면과 한국어 공식 요금 페이지에서 확인한 값이고, 클로드는 공식 요금 페이지 문면입니다. 세 칸을 나란히 놓으면 원래 하려던 말이 뒤집힙니다. 챗GPT와 제미나이는 원화로 정확히 같은 값입니다. 둘 다 29,000원. "어디가 더 싸냐"로는 안 갈립니다. 클로드만 달러 결제에 세금이 ...

막연한 한 줄로 시켰을 때 요구조건 충족률 28.9퍼센트 , 같은 일을 네 칸으로 쪼개 시켰을 때 80.0퍼센트 — 모델은 그대로 두고 지시문만 바꿨는데 몇 배가 뛰었습니다(2026년 7월 26일 · 같은 모델에 18번 측정). 그런데 얼마나 올랐느냐보다 중요한 게 따로 있어요. 나머지 20퍼센트는 또박또박 말해줬는데도 안 지켰습니다. 무엇이 안 지켜졌는지가 이 글의 진짜 알맹이입니다. AI한테 일을 맡겼다가 엉뚱한 결과만 받아들고 반나절 날려본 적, 한 번쯤 있으실 겁니다. 그런 날은 보통 "AI가 아직 멀었네" 하고 도구를 탓하며 끝나죠. 그런데 십중팔구 AI가 부족한 게 아니라 지시가 막연했던 겁니다. 이 인턴은 값이 싼 대신 눈치가 없어서, 안 알려준 건 그냥 안 합니다. 사람 신입이라면 알아서 채웠을 자리를 통째로 비워두고 내놓아요. 그러니 일꾼을 탓하기 전에 지시서부터 봐야 합니다. 문제는 이 얘기가 온 인터넷에 널려 있는데 정작 숫자를 보여주는 글이 없다는 겁니다. "프롬프트를 잘 쓰면 결과가 좋아진다"는 건 다들 아는데, 얼마나 좋아지는지, 어떤 조건이 좋아지고 어떤 조건은 끝내 안 고쳐지는지는 아무도 안 알려줘요. 그래서 직접 쟀습니다. 막연한 한 줄이 왜 시간을 잡아먹나 "블로그 글 하나 써줘." 이렇게 던지면 AI는 수천 갈래 중 아무거나 하나를 골라 그럴듯하게 내놓습니다. 그게 내 머릿속 그림과 맞을 확률은 낮죠. 그래서 다시 시키고, 조건을 붙이고, 결국 대화를 열 번 왕복합니다. 처음부터 조건을 한 번에 정리해 넣었으면 한두 번에 끝날 일을요. 요점은 이겁니다. 이 인턴은 내 의도를 읽지 못합니다. 사람 신입이라면 눈치로 채울 사람 몫의 판단 — 누구를 위한 글인지, 길이는, 톤은, 형식은 — 을 말로 꺼내주지 않으면 알 길이 없어요. 내가 머릿속에서 당연하게 여기는 전제일수록 더 그렇습니다. 그 전제를 빠짐없이 적어주는 가장 쉬운 방법이 '4칸'입니다....

번역 좀 하겠다고 계약서나 고객 메일을 통째로 챗GPT 입력창에 붙여넣은 적, 아마 한 번쯤 있을 겁니다. 편하긴 한데, 그 문서가 어느 회사 서버로 넘어가는지 생각하면 영 찜찜하죠. 남의 개인정보까지 든 문서라면 더더욱이고요. 번역기 구독료에 슬슬 '번'아웃이 오던 차에, 사람 안 쓰고 AI만 굴려서 비용 줄이는 게 신조인 1인 기업가로서 이런 생각이 들었습니다. "인터넷도 끊고, 구독료도 안 내고, 내 컴퓨터 안에서만 번역을 끝낼 순 없나?" 그래서 공짜로 받아서 PC에 들일 수 있는 로컬 AI 모델 gemma3(4B) 를 번역가로 고용해, 같은 문서들을 돌려봤습니다. 월급도 인터넷도 안 드는 이 작은 일꾼이 과연 쓸만한지, 얼마나 빠른지 직접 측정했어요. 왜 굳이 '로컬'인가 클라우드 번역(챗GPT·구글 번역 등)은 품질이 최상위권입니다. 그걸 부정하려는 게 아니에요. 다만 로컬 번역에는 클라우드가 못 주는 세 가지가 있습니다. 데이터가 PC 밖으로 안 나갑니다. 모델이 통째로 내 컴퓨터에 있으니, 로컬로 돌리는 한 번역할 문서가 외부로 전송되지 않아요. 민감한 계약서·고객 정보엔 이게 결정적입니다. 인터넷이 필요 없습니다. 비행기 안이든 와이파이가 끊겼든 번역이 됩니다. 공짜에 무제한입니다. 구독료도, API 키도, 사용량 한도도 없어요. 한 번 받아두면 몇 번을 돌리든 0원. 문제는 딱 하나, "월급도 안 받는 이 공짜 4B짜리 일꾼이 번역을 제대로 하긴 하냐" 였습니다. 싸게 부리는 것도 일을 해야 의미가 있으니까요. 그래서 쟀습니다. 어떻게 쟀나 일꾼을 채용하려면 면접을 봐야죠. 채점이 되게 조건을 고정했습니다. 번역가: 로컬에 설치된 gemma3:4b (오픈 모델·ollama로 구동). 클라우드 API가 아니라 내 PC GPU에서 돌렸습니다. 시험지: 성격이 다른 영문 3종 — ①기술 문서(LLM 운영 설명) ②캐주얼 후기(구어체·관용구 범벅) ...

혹시 월말마다 매출 파일 여러 개를 하나로 합치다가, 중복을 못 걸러 숫자가 틀어지거나 정렬하다 한 줄을 통째로 날려본 적 있으시죠? 안 겪어보셨다면 운이 좋은 거예요. 저는 이걸 매달 반복하다 보니 시간보다 '실수로 숫자 틀리는 게' 더 무서웠습니다. 인건비 한 푼이 아까운 1인 기업가한테 이런 단순 반복은 그냥 돈이 새는 구멍이거든요. 그래서 사람을 붙잡아두는 대신, 군말 없이 굴릴 디지털 일꾼 하나를 들이기로 했습니다. 그래서 이번엔 사람이 끙끙대는 대신, AI한테 자동화 스크립트를 시켜놓고 그게 실제로 얼마나 빠른지 직접 재봤습니다. 결론부터: 손으로 10분 넘게 걸리던 일을 AI가 짠 스크립트가 약 0.04초 에 끝냈고, 결과도 따로 검증해보니 정확했어요. 다만 진짜 이득은 그 0.04초가 아니라 다른 데 있었습니다. 뭘, 어떻게 시켰나 "자동화하면 빠르다"는 말은 재볼 수가 없으니, 일부터 하나 딱 정했습니다. 월급 받는 사람 시간을 야금야금 갉아먹는, 흔한 사무 반복업무로요. 사람한테 시키면 한나절, 일꾼(스크립트)한테 떠넘기면 눈 깜짝할 새인 그런 일 말이죠. 작업: 월별 매출 CSV 12개 파일 ( date, item, amount 컬럼, 합쳐서 약 12,991행 )을 → ①하나로 합치고 ②완전히 같은 중복 행 제거 ③날짜순 정렬 ④ 월별 합계 출력. AI에게 시킨다: 위 작업을 그대로 설명하고 "파이썬 스크립트로 짜줘"라고 Gemini 에게 요청했습니다. AI가 코드를 써준 시간 = 약 34초(한 번). 그 스크립트를 실데이터에 돌려 잰다: AI가 짠 스크립트를 12개 CSV에 실행하고 처리 시간을 측정(5회). 측정 시점 2026년 6월. 정확성은 따로 검증한다: AI 말을 믿지 않고, 합쳐진 결과가 진짜 맞는지(중복이 제대로 빠졌는지·정렬됐는지·합계가 맞는지)를 별도 코드로 독립 대조 했습니다. ※ 이건 '정형화된 반복 작업' 한 가지 사례입...

"저화질 이미지도 AI에 넣으면 다 선명해진다." 다들 한 번쯤 들어보셨죠. 그런데 같은 그림 세 장을 고전 방식과 무료 AI 업스케일러에 똑같이 돌려 점수를 매겨봤더니, 평균 점수로는 오히려 고전 방식(AI 아님)이 이겼습니다. 'AI면 무조건 고화질'이라는, 다들 은근히 믿는 착각이 깨지는 순간이었어요. 블로그 썸네일 하나 키우자고 외주를 맡기면 돈이 줄줄 새니까, 비용 새는 구멍이라면 일단 의심부터 하는 1인 기업가 입장에선 "공짜로 화질 올려준다"는 말도 그냥은 못 믿습니다. 그래서 감상 후기 말고 숫자를 봤어요. "AI 업스케일러"로 검색하면 죄다 "화질이 미쳤다"는 감상뿐인데, 정작 원본 대비 몇 점이나 좋아지는지 재본 글은 잘 없더군요. 그 빈칸을, 같은 그림에 고전 방식(Lanczos)과 무료 AI 업스케일러(APISR)를 나란히 돌려 채워봤습니다. (테스트용 그림은 예전에 공짜로 내 PC에서 뽑아둔 AI 일러스트 를 재활용했어요.) 결론부터 말하면 AI 업스케일러는 마법이 아니라 '일 잘하는 분야가 따로 있는 일꾼' 이었습니다. 어떻게 측정했나 (이게 신뢰의 핵심) 후기는 '느낌'이라 일 시키기 전 판단 근거로는 못 씁니다. 일꾼을 평가하려면 채점표부터 만들어야죠. 그래서 누가 봐도 공정한 비교 가 되게 방법을 이렇게 고정했어요. 정답지를 만든다: 테스트용으로 만들어 둔 일러스트(1024px) 3장을 '원본(정답)'으로 두고, 이걸 256px로 줄여(Lanczos 방식) 저화질 입력 을 만들었습니다. 원본을 알고 있으니, 복원본이 원본에 얼마나 가까운지 점수로 잴 수 있습니다. 같은 입력에 두 방식을 돌린다: ① Lanczos — 모든 이미지 편집기에 들어있는 고전 확대 방식(AI 아님). ② APISR 4x — 일러스트·애니 그림에 특화된 무료 오픈 업스케일러(딥러닝 기반·GRL 구조에 GAN ...

블로그 글 하나 쓸 때마다 썸네일이며 일러스트며 쓸 만한 공짜 이미지 찾아 헤매느라 한참 삽질했어요. 무료 사이트는 죄다 비슷비슷하고, 마음에 드는 건 어김없이 유료. 그렇게 시간만 버리고 헛수고한 게 한두 번이 아니거든요. 그러다 문득 — 이 고생, 내 PC한테 떠넘기면 안 되나? 마침 비싼 그래픽카드도 놀고 있는데, 저 녀석한테 일 좀 시켜보자 싶었죠. 혼자 블로그를 굴리는 운영자 시네입니다. 매달 빠져나가는 구독료 줄이는 게 취미라, 이번엔 공짜로 내 PC에서 도는 이미지 생성 AI 를 일꾼으로 부려먹어 봤어요. 유료 미드저니·DALL-E한테 매달 돈 내는 대신, 오픈 모델(SDXL)을 ComfyUI로 직접 돌려서 블로그용 마스코트·썸네일·아이콘을 뽑아본 실측입니다. 미리 정직하게 못 박을게요. 이건 "공짜 로컬이 미드저니를 완전히 대체한다"는 글이 아닙니다. 제 PC에 깔린 모델은 일러스트·만화 특화 SDXL 이라 사진급 실사는 애초에 영역 밖이에요. 그러니 핵심은 "공짜가 유료를 이긴다"가 아니라 — 블로그 꾸밀 일러스트 정도는 공짜 로컬로 충분한가, 그 선이 어디까지인가 입니다. 그걸 직접 뽑아 보며 그어 봤어요. 측정 시점은 2026년 6월 26일 , 제 PC(그래픽카드 RTX 4070 Ti·16GB)에서 ComfyUI로 직접 생성했습니다. 인터넷 없이 도는 구조예요. 어떻게 돌렸나 (감 아니고 실제로 뽑아봄) 말로 "되더라" 하면 큐레이션이지 실측이 아니죠. 이 공짜 일꾼을 제대로 부려먹어 본 조건부터 깔게요. 고정 프롬프트 3종: 브랜드 마스코트 (렌치 든 로봇), 블로그 썸네일 (노트북 놓인 책상), 앱 아이콘 (구름 캐릭터 스티커) — 블로그에서 진짜 자주 쓰는 세 종류입니다. 각 2장씩, 총 6장 을 뽑아 결과가 들쭉날쭉한지 봤어요. 프롬프트는 그대로 두고 시드(seed)만 1000~1005로 바꿨습니다 — AI는 시드가 달라지면 매번 다르게 그리니까요. 엔진: ...

혹시 이런 적 없으세요? 매달 클라우드 AI한테 월급 주듯 구독료는 꼬박꼬박 빠져나가는데, 정작 그 비싼 녀석한테 시키는 일이라곤 글 몇 줄 요약, 짧은 번역, 함수 하나 짜기뿐이었던 적. 이 정도 잔심부름 시키자고 유료를 불러야 하나, 한 번쯤 의심해 본 적 있으시죠? 저는 효율·가성비라면 환장하는 1인 기업가 시네입니다. 그리고 이 글의 주인공은 제 PC에 이미 깔려 있는 3.3GB짜리 공짜 일꾼, gemma3:4b 예요. 인터넷 없이도 도는 작은 오픈 모델이죠. 그래서 유료 클라우드(Gemini 3.1 Pro)한테 시켰던 똑같은 일을 이 공짜 녀석한테 그대로 시켜봤습니다. 미리 못 박아둘게요. 이건 "공짜가 유료를 이긴다"는 글이 아닙니다. 4B짜리 꼬마 모델과 프런티어급 모델은 애초에 체급이 다르고, 저는 일부러 쉬운 일만 시켰거든요. 그러니 핵심 질문은 "누가 더 세냐"가 아니라 이거예요 — 당신이 AI한테 시키는 일이, 공짜 로컬로 때워도 될 만큼 쉬운가? 그 선을 직접 그어보려고 돌린 실측입니다. 측정 시점은 2026년 6월 26일 (로컬 gemma3:4b), 대조군인 클라우드 수치는 같은 테스트셋으로 6월 24일에 잰 값입니다. 어떻게 시켰나 (감으로 쓴 거 아닙니다) 말로 때우면 큐레이션이지 실측이 아니죠. 공짜 일꾼을 제대로 부려먹으려면 시험 조건부터 똑같이 맞춰야 하니, 방법부터 깔고 갑니다. 고정 테스트셋, 같은 입력: 코딩(중복 제거 후 내림차순 정렬 함수), 한국어 요약(직접 작성한 약 940자 커피 지문을 "핵심 5문장으로, 원문에 없는 말 추가 금지"), 영한 번역(전문용어 박힌 LLM 추론 단락을 "자연스러운 한국어로") — 세 작업입니다. 각 작업 3번씩, 총 9번. AI는 같은 질문에도 매번 답이 조금씩 달라서요. 환경: 2026년 6월, gemma3:4b를 ollama로 제 PC GPU에서 로컬 구동 . 호출도 측정도 인터넷 없...

AI 자동화 좀 알아봤다는 사람들 다들 똑같은 데서 헛발질해요. Zapier랑 Make 요금표를 나란히 띄워놓고 "월 얼마"만 보는 거. 솔직히 그게 제일 큰 함정 이거든요. AI 녀석들 24시간 부려먹어서 단물 뽑아먹는 게 일인 가성비 사장 시네 입장에서 단언하는데, 이 둘은 돈 세는 법 자체가 달라서 월 요금만 보고 질러버리면 한 달 뒤에 "어? 왜 벌써 한도 다 찼어" 하고 지갑이 웁니다. 미리 정직하게 깔고 가요. 이건 제가 두 녀석을 몇 달씩 끼고 산 장기 사용기가 아니라, 2026년 6월 공식 가격표랑 여러 비교 글·실사용 후기를 가성비 눈으로 싹 긁어모아 교차한 큐레이션 이에요. 숫자는 공식 페이지로 확인했고, 워낙 자주 바뀌니 '확인 시점'을 같이 박아뒀습니다. 결제 직전엔 꼭 공식 페이지 한 번 더 보세요. 요금표의 '월 얼마'는 미끼예요. 진짜 비용은 그 녀석이 '무엇을 1회로 세느냐' 에서 갈립니다. 둘 성격부터 — 알아서 하는 인턴이냐, 갈아넣는 일꾼이냐 둘 다 결국 내 일 대신 떠맡을 녀석들 인데, 부려먹는 스타일이 정반대예요. Zapier — 시키면 알아서 척척 하는 특급 인턴 이에요. 연결되는 앱이 가장 많고(공식 기준 수천 개대) 화면이 제일 쉬워서, "A 일어나면 B 해라" 한 줄이면 일을 물어옵니다. 대신 월급(요금)이 비싼 편 이라 지갑이 좀 아파요. Make — 일일이 지시해야 하는 대신 갈아넣는 만큼 뽑아내는 손 많이 가는 일꾼 이에요. 블록을 선으로 잇는 비주얼 캔버스라 복잡한 분기·반복에 강하고, 같은 돈이면 물량이 훨씬 많습니다. 대신 처음엔 화면이 좀 빡세요. 한마디로 Zapier는 자동변속, Make는 수동변속이에요. 편하게 부려먹느냐, 손맛 챙기며 갈아넣느냐의 차이고, 가성비충 입장에선 이 성격 차이가 곧 월급 차이라 끝까지 따라옵니다. 갈림길 ① — 'task'랑 '...

안녕하세요, AI 녀석들 붙잡고 단물 쪽쪽 빼먹는 게 일과인 시네입니다. 오늘은 "Gemini 3.1 Pro 진짜 일 잘하냐"는 소문을 말로 때우지 않고, 같은 작업을 9번 굴려본 실측 으로 확인해 봤거든요. 구글의 Gemini 3.1 Pro(High)한테 실무에서 자주 시키는 세 가지 — 코딩·한국어 요약·영한 번역 — 을 똑같은 입력으로 던져주고, 나온 결과랑 걸린 시간을 그대로 기록했습니다. 결론부터 말하면, 세 작업 다 합격선이었어요. 다만 진짜 중요한 건 "얼마나 빨리"가 아니라 "시킨 대로, 거짓말 안 보태고" 해내느냐 였습니다. 어떻게 테스트했나 (감으로 쓴 거 아닙니다) 신뢰가 생명이라 방법부터 깔고 갑니다. 고정 테스트셋: 매번 같은 입력을 씁니다. 코딩은 "중복 제거 후 내림차순 정렬 함수 만들기", 요약은 직접 작성한 935자 커피 지문을 "핵심 5문장으로, 원문에 없는 말은 넣지 말고", 번역은 전문용어가 박힌 영어 단락을 "자연스러운 한국어로" — 이렇게 세 작업입니다. 각 작업 3번씩, 총 9번. AI는 같은 질문에도 매번 답이 조금씩 달라서요. 측정 환경: 2026년 6월, Gemini 3.1 Pro (High), 구글 Antigravity 공식 클라이언트(CLI)로 호출. 그리고 정직하게 미리 박아둘 세 가지 가 있어요. 이건 비교글이 아닙니다. 오늘은 Gemini 단독 실측이에요. ChatGPT·Claude랑 "누가 1등이냐"는 접근 방식이 붙는 대로 따로 비교글로 다룰게요. 안 돌려본 걸 돌린 척하는 게 제일 싫거든요. 3번은 작은 표본 이라 "평균 12초!"처럼 못 박지 않고 범위로 보여드립니다. 시간엔 네트워크·클라이언트 왕복이 포함돼 있어요. 순수 모델 속도가 아니라, "체감 얼마나 기다리나"의 상대적인 감으로만 보세요. 1. 코딩 ...

안녕하세요~ 가성비라면 환장하는 1인 기업가 시네예요 ^^ AI 녀석들 24시간 부려먹어서 단물 쪽쪽 빼먹는 게 취미인데, 오늘은 그중에서도 글쓰기 담당, ChatGPT 얘기를 들고 왔거든요. "ChatGPT 글쓰기? 그거 무료로 충분하지" — 이 말, 딱 절반만 맞아요. 가성비 따지는 눈으로 보면 무료로 되는 작업 이랑 돈 안 내면 반드시 막히는 작업 이 칼같이 갈리거든요. 이 선을 모르고 덤비면 둘 중 하나예요. 무료로 될 일에 매달 돈 갖다 바치거나, 유료로 풀 일을 무료로 붙잡고 시간만 태우거나. 둘 다 가성비 빵점이죠. 미리 못 박아두면, 이건 누가 몇 달씩 결제해서 쓴 장기 후기가 아니라 2026년 요금제 비교 글이랑 공식 자료, 실사용 후기를 가성비 눈으로 싹 긁어모아 교차한 큐레이션이에요. 숫자는 다 출처 붙은 거고, 모르는 건 모른다고 적었습니다. 무료는 공짜가 아니에요. 어디서 막히는지를 아는 게 진짜 가성비거든요. 무료로 어디까지 되나, 솔직하게 그어드릴게요 돈 쓰라는 글로 오해할까 봐 무료 선부터 긋고 갑니다. 여러 가이드가 공통으로 인정하는, 무료 등급으로 충분한 글쓰기 작업은 이래요. 초안 뽑기: 주제·독자·톤만 제대로 던져주면 1차 초안은 무료로도 곧잘 토해냅니다. 개요·목차: "서로 다른 각도로 목차 3안" 같은 건 무료로도 충분해요. 고쳐쓰기: 써놓은 문단 붙여넣고 "더 간결하게, 중복 빼줘" — 이런 잔손질은 부담 없습니다. 아이디어 펼치기: 제목 후보 20개 뽑기처럼 양으로 밀어붙이는 일엔 강해요. 여기서 가성비 첫 번째 진실. 무료가 부족해 보이는 이유, 십중팔구 등급 탓이 아니라 시키는 말(프롬프트)이 허술해서 예요. 역할·맥락·작업·출력형식 네 칸만 채워도 무료로 뽑는 결과물 체급이 달라진다는 건 거의 모든 가이드가 입을 모읍니다. 돈 쓰기 전에 이것부터 챙기는 게 순서예요. 무료한테도 벽이 있어요 (2026년엔 좀 달라짐) 문제는...