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대화가 길어지면 AI가 앞의 지시를 잊을까 — 21턴 대화 22개, 462회 실측

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챗봇에 "앞으로 답변은 이렇게 해줘"라고 규칙을 걸어두면, 스무 턴쯤 지난 뒤에도 그 규칙이 살아 있을까요? 일꾼을 뽑아놓고 근무수칙을 첫날 한 번만 일러준 셈인데, 사장 입장에선 그게 오후까지 가는지가 궁금하죠. 커뮤니티에서는 "대화가 길어지면 AI가 앞의 지시를 잊는다"가 거의 정설처럼 돌아다니는데, 정작 같은 규칙으로 턴 수를 늘려가며 세어본 한국어 자료를 찾기 어려웠습니다. 그래서 직접 재봤습니다. 규칙 3개를 건 21턴짜리 대화를 본런 18개 378회, 뒤에 붙인 대조군 4개 84회입니다. 2026년 8월 6일, 로컬 gemma3:4b 와 qwen3-vl:8b 기준입니다. 규칙 3개를 걸고 21턴을 굴린 방법 월급 안 나가는 일꾼 둘을 앉혀놓고 근무수칙 세 줄을 던진 뒤 하루치 잡무를 시키는 설계입니다. 다만 이 녀석들이 수칙을 지켰는지를 사람 눈으로 판단하면 측정은 그 자리에서 무의미해집니다. 그래서 기계가 한 줄로 판정할 수 있는 규칙만 걸었습니다. 접두 — 모든 답변을 요약: 으로 시작할 것 영어 금지 — 답변에 영어 알파벳을 쓰지 말 것(한글과 숫자만) 서명 — 답변 마지막 줄에 — 가온다인 안내봇 을 붙일 것 대화는 사무 총무 문의, 문서·일정 관리, 생활 정리 요령 세 갈래로 각각 21개 질문을 미리 적어뒀습니다. 질문은 규칙과 아무 상관 없는 잡문이고, '영어 금지'를 공정하게 재려고 질문 문장에도 알파벳을 한 글자도 넣지 않았습니다. 규칙을 어떻게 붙들어두느냐도 세 갈래로 나눴습니다. 첫 턴에만 — 규칙을 맨 처음 한 번만 적습니다. 사람들이 실제로 하는 방식이죠. 시스템 고정 — 규칙을 시스템 메시지에 넣어 매 호출에 항상 딸려가게 합니다. 매 턴 재삽입 — 질문 끝에 규칙 한 줄을 매번 다시 붙입니다. 판정에는 관대한 쪽을 택했습니다. 서명을 새 줄에 넣었든 마지막 문장 끝에 붙였든, 마지막 줄이 서명으로 끝나면 지킨 것으로 셌습니다. 대시 기호가 —...

"내 답 맞아?"를 AI에게 물어봐도 될까 — 자가채점 신뢰도 192회 실측

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다들 한 번쯤 해보셨을 겁니다. AI가 뱉은 답이 미심쩍어서 같은 창에 "이거 맞아?"라고 되묻는 것 말이죠. 솔직히 저도 그게 검산이라고 생각했습니다. 그런데 그건 착각이었습니다. 일꾼을 뽑았으면 감사도 붙여야 하는데, 감사 자리에 그 일꾼을 앉힌 셈이었거든요. 그래서 정답이 하나로 정해지는 24문항에 답을 시키고, 같은 모델에게 그 답을 채점시켰습니다. 답변 48회 + 채점 144회, 총 192회 입니다. 2026년 8월 3일, 로컬 gemma3:4b 와 qwen3-vl:8b 기준입니다. 채점의 옳고 그름을 사람이 판단하지 않는 이유 이 실험의 핵심은 채점자를 채점하는 것 이라, 진실값을 사람 눈으로 정하면 실험이 무의미해집니다. 그래서 광복절 날짜·17×23·1시간 45분처럼 정답이 하나로 정해지고 별칭 목록으로 기계 대조가 가능한 문항만 골랐습니다. 상식 8개, 계산 8개, 단위 4개, 글자 세기 4개입니다. 절차는 두 단계입니다. 월급 안 나가는 일꾼 둘을 앉혀놓고 먼저 24문항을 풀립니다. 그다음 gemma3:4b 에게 그 답들을 채점시키되, 채점 방식을 세 가지로 나눴습니다. 정답 비공개 — 질문과 답만 보여주고 맞았는지 묻습니다. 사람들이 실제로 쓰는 방식이죠. 먼저 풀고 비교 — 채점 전에 스스로 그 문제를 풀게 한 뒤 자기 답과 대조시킵니다. 정답 공개 — 정답을 알려주고 채점시킵니다. 채점 능력의 상한을 보는 대조군입니다. 이 녀석들의 원래 실력은 이랬습니다. gemma3:4b 가 16/24 (66.7%), qwen3-vl:8b 가 22/24 (91.7%)입니다. 양쪽 다 맞은 것도 틀린 것도 있어야 "틀린 걸 통과시키는지"와 "맞은 걸 깎는지"를 둘 다 잴 수 있는데, 다행히 그 조건이 채워졌습니다. 채점 144회 중 3회는 한 모델이 빈 응답을 낸 회차라 집계에서 뺐습니다. 백지는 틀린 답이 아니라서, 그걸 오답 분모에 넣으면 "오답을 통과시켰다...

AI에 "300자로 써줘"가 통할까 — 목표 글자수 4종 64회 준수율 실측

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다들 프롬프트에 "800자로 써줘"라고 적고는 그 숫자가 지켜졌으려니 합니다. 솔직히 세어보는 사람은 거의 없죠. 그래서 세어봤더니 1748자가 나왔습니다. 두 배가 넘습니다. AI 일꾼에게 글감 다듬는 잡무를 맡겨놓고 분량만 지정하면 끝일 줄 알았던 시네가, 그 기대를 숫자로 확인해봤습니다. 상품소개·공지·업무메일·후기 등 10주제 를 목표 100·300·500·800자로 요청해 총 64회 를 돌렸습니다. 2026년 8월 1일, 로컬 gemma3:4b 기준입니다. 결론부터 적으면, ±10% 안에 들어온 건 64회 중 15회(23.4%) 입니다. 넷 중 셋은 요청한 길이를 벗어났습니다. 목표를 키울수록 넘치는 쪽으로 무너집니다 목표 글자수별로 16회씩 돌린 결과입니다. 길이는 공백을 포함하고 줄바꿈은 빼고 셌습니다. 코드펜스·제목·목록 기호 같은 장식은 채점 전에 제거했습니다. 쓰지 말라고 한 것들이니 그걸 글자수에 넣어주면 후하게 채점하는 셈이라서요. 요청한 길이 실제 중앙값 목표 대비 ±10% 준수 ±20% 준수 넘침/모자람 100자 102자 1.02배 3/16 12/16 8 / 8 300자 291자 0.97배 5/16 13/16 7 / 9 500자 560자 1.12배 5/16 8/16 11 / 5 800자 1000자 1.25배 2/16 6/16 11 / 5 100자와 300자에서는 중앙값이 목표에 거의 붙습니다. 102자, 291자면 눈대중으로는 "잘 지키네"입니다. 그런데 준수율은 3/16, 5/16밖에 안 됩니다. 중앙값이 맞는 것과 매번 맞는 것은 다른 얘기 라는 뜻입니다. 100자 요청 16회만 봐도 제일 짧은 게 76자, 제일 긴 게 133자입니다. 그 한가운데가 102자인 것뿐입니다. 일꾼 열여섯 명 평균 근태가 정상이라고 개개인이 정시 출근한 건 아닌 것과 같습니다. 500자를 넘어가면 성격이 바뀝니다. 중앙값 ...

AI 프롬프트, 한국어로 쓰면 손해일까 — 같은 문제 120회 한·영 지시문 실측 (2026)

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한국어 지시문 35/60, 영어 지시문 39/60. 눈으로 보면 영어가 4건 앞섰습니다. 그런데 같은 사례를 짝지어 보니 두 언어가 갈린 건 60쌍 중 불일치 6쌍 뿐이었고, 그 6쌍으로 계산한 값은 p=0.2188 이었습니다. 이 표본에서는 우연과 구별되지 않는다는 뜻입니다. 프롬프트 한 줄에 토큰값이 붙는 게 아까운 시네가, 월급 없는 AI 일꾼에게 같은 업무 지시서를 한국어판과 영어판으로 번갈아 내려봤습니다. "프롬프트는 영어로 써야 한다"는 말은 커뮤니티에서 정설처럼 돌지만, 정작 같은 문제로 같은 횟수를 재본 한국어 자료를 찾기 어려웠습니다. 그래서 직접 측정했습니다. 60사례에 언어 2종, 총 120회 입니다. 2026년 7월 31일 로컬 gemma3:4b 에서 돌렸습니다. 결론을 먼저 말하면, 이번 결과는 "영어가 낫다"도 "한국어도 똑같다"도 아닙니다. 이 표본으로는 판정할 수 없다는 쪽이 정확합니다. 성공률 두 개를 나란히 놓는 순간 이미 틀립니다 일꾼 둘의 실적표를 나란히 붙여놓고 58.3%와 65.0%를 적어두면 6.7%포인트 차이가 눈에 박힙니다. 하지만 두 팔은 같은 60사례 를 풀었습니다. 서로 다른 표본이 아니라 같은 시험지를 두 번 본 겁니다. 이럴 때 각 팔의 신뢰구간을 그려놓고 "겹치니까 차이 없다" 혹은 "안 겹치니까 차이 있다"고 읽으면 둘 다 오독입니다. 짝지은 비교에서 정보를 가진 건 두 언어가 서로 다른 답을 낸 사례 뿐입니다. 둘 다 맞힌 34쌍과 둘 다 틀린 20쌍은 어느 쪽 손도 들어주지 않습니다. 60쌍을 다 굴려놓고 우열을 따질 재료는 남은 6쌍이 전부입니다. 짝지은 60쌍 건수 한국어·영어 모두 성공 34 한국어만 성공 1 영어만 성공 5 둘 다 실패 20 1 대 5. 동전을 6번 던져 한쪽이 5번 나오는 일은 흔합니다. 정확 McNemar 검정으로 계산하면 p=...

무료 로컬 AI로 맞춤법·문장 교정, 진짜 고쳐줄까 — 오류 심은 초안 실측 (2026)

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무료 교정 인턴을 하나 앉혀놓고 200자짜리 초안을 던졌더니, 이런 문장을 돌려줬습니다. 요즘은 AI 도구를 사용하는 사람이 거의 없을 정도로 그 이용이 매우 확대되고 있습니다. 원문은 "안 쓰는 사람이 없을 정도로", 그러니까 다들 쓴다 는 뜻이었습니다. 돌아온 문장은 거의 안 쓴다 입니다. 뜻이 정확히 뒤집혔고, 심지어 바로 뒤에 "이용이 매우 확대되고 있습니다"가 붙어 한 문장 안에서 자기모순까지 났습니다. 문법은 흠잡을 데 없이 매끄럽습니다. 그래서 더 위험하죠. "교정쯤이야 공짜 AI로 충분하지." 흔히들 이렇게 말합니다. 그런데 매끄럽게 고쳐주는 것과 원래 하려던 말을 지켜주는 건 전혀 다른 문제입니다. 구독료 아끼려 환장한 1인 기업가 시네는 이 통념을 곧이곧대로 믿는 대신 대질을 붙였습니다 — 무료로 내 PC에 올린 로컬 AI가 유료 교정기를 대체할 수 있을까? 그래서 함정을 팠습니다. 맞춤법 오류·비문·군더더기를 의도적으로 10군데 심은 초안을 만들어, 두 모델에게 각각 4번씩 다듬게 했습니다. 조건은 하나 — "매끄럽게 고치되 의미는 바꾸지 마라." 출력 8개를 한 줄도 버리지 않고 전부 대조했고, 그 결과 두 인턴이 정확히 반대 방향으로 무능하다 는 걸 알게 됐습니다. 한쪽은 맞춤법을 성실히 고치면서 뜻을 뒤집었고, 다른 쪽은 뜻을 지키면서 원문에 없던 말을 넣고 있던 말을 뺐습니다. "누굴 뽑을까"가 아니라 "어느 쪽 사고를 감당할까"의 문제였습니다. 함정 초안 — 오류 10개를 어디에 심었나 입력은 cinevyze 표준 테스트셋의 교정 태스크 TXT-03 입니다. AI 도구를 소개하는 200자 안팎의 초안 하나에 오류를 촘촘히 배치했습니다. 실제로 넣은 원문은 이렇습니다. 요즘 AI 도구를 안쓰는 사람이 없을정도로 정말 많은 사람들이 사용을 하고있다. 특히 챗봇은 업무 효율을 높히는데 큰 도움이 되서 나도 매일매일 ...

AI 문서요약, 클라우드가 무조건 나을까 — 로컬 gemma3 vs Gemini 정확도·속도 실측 (2026)

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요약본만 믿고 원문을 안 열었다가 뒤늦게 빠진 항목을 발견하는 고생, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 그렇게 다시 원문을 뒤지기 시작하면 요약으로 아낀 시간은 그대로 헛수고가 됩니다. 그런데 이번에 요약본 6장을 원문과 한 줄씩 맞대 보고 알게 된 건, 무엇이 빠지는지가 모델마다 다르다 는 거였어요. 클라우드가 놓친 걸 공짜 로컬이 챙기고, 로컬이 흘린 걸 클라우드가 담았습니다. 구독료라면 진저리를 치는 1인 기업가 시네가 'AI 요약, 매번 클라우드에 돈 주고 맡길 이유가 있나' 싶어 일꾼 둘을 나란히 앉힌 결과입니다. 클라우드에 회사 문서를 통째로 올리는 프라이버시 찜찜함에다 야금야금 쌓이는 API 비용까지 한 번에 털 수 있다면, 안 넘어갈 사장이 어딨겠어요. 그래서 감으로 정하지 않으려고, 같은 한국어 원문을 무료 로컬 gemma3:4b 와 클라우드 Gemini 3.1 Pro 에 각 3회씩 총 6번 던져 핵심 5문장 요약을 시켰습니다. 나온 요약 6장은 전부 원문과 항목별로 대조했고요. 미리 김을 빼자면, 흔히들 믿는 '클라우드가 무조건 낫다'는 이 테스트에서 절반만 맞았습니다. 시험지 — 수치 여섯 개가 박힌 커피 원문 요약의 '정확도'는 점수 매기기가 까다롭습니다. 정답 요약본이 딱 하나로 정해져 있지 않으니까요. 그렇다고 "느낌상 괜찮네"로 넘어가면 그게 제일 비싼 검수입니다. 일꾼이 올린 보고서를 사장이 눈으로 대충 훑고 넘겼다가 나중에 제일 크게 터지는 것과 같은 이치죠. 그래서 채점을 원문과 맞대볼 수 있는 항목 으로만 좁혔습니다. 원문(고정): 커피 추출 방식을 설명하는 한국어 글 1건. cinevyze 표준 테스트셋의 요약 태스크 TXT-01 에 고정 보관된 원문입니다. 원문 프롬프트는 590토큰 분량이라, 월급 안 나가는 일꾼 둘에게 나란히 던지기 딱 좋은 크기였습니다. 지시(고정): "다음 글을 핵심 5문장으로 요약해줘. 원문에 없는 내용은 추가하지 마....

클로드 무료 제한, 진짜 몇 개일까 — 공식 문서엔 그 숫자가 아예 없습니다 (2026.7)

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혹시 클로드 무료 플랜이 하루에 몇 개까지 되는지 정확히 아시나요? 무료 일꾼의 작업량을 계산해 보려다 이상한 사실을 발견했습니다. "5시간에 45개" 같은 숫자가 블로그마다 자신 있게 적혀 있는데, 출처를 따라가 보면 끝에 아무것도 없어요. 앤트로픽 공식 문서 어디에도 "무료는 몇 개"라는 절대 숫자가 없거든요. 월급 한 푼 안 주는 AI 일꾼을 어디까지 굴릴 수 있는지가, 1인 기업가한테는 월 $20을 낼지 말지의 전부입니다. 그 판단을 남이 지어낸 숫자에 걸 수는 없죠. 그래서 공식 페이지만 붙잡고 다시 셌습니다. 문서에 적힌 것만 싣고, 확인 안 되는 건 지어내지 않고 비워 뒀어요. 2026년 7월 기준입니다. 공식이 말하지 않는 숫자, 대신 말하는 개념 앤트로픽 고객센터의 사용량 문서를 열어 보면 메시지 개수 대신 이런 설명이 나옵니다. 클로드의 사용량은 고정된 메시지 수가 아니라 대화 예산(conversation budget)이고, 대화가 길수록·복잡할수록·무거운 모델을 쓸수록 더 빨리 닳는다고요. 같은 "메시지 1개"라도 짧은 질문 하나와 30쪽 PDF를 물고 늘어지는 요청은 소모량이 다르다는 얘기입니다. 한도는 5시간 롤링 방식으로 리셋됩니다. 첫 메시지를 보낸 시점부터 5시간이 하나의 세션이에요. claude.ai(웹·앱), 클로드 데스크톱, Claude Code가 같은 사용량 풀을 나눠 씁니다. 한쪽에서 많이 쓰면 다른 쪽이 줄어듭니다. 무료 플랜에 대해 공식이 유일하게 제시하는 수치는 상대값입니다. Pro 플랜 문서에 "세션당 무료 대비 최소 5배"라고 적혀 있어요. 5배의 기준값이 뭔지는 안 알려줍니다. 그래서 "무료 45개"라고 못 박은 글들은 대부분 사용자 체감이나 제3자 트래커 추정치를 확정 숫자처럼 옮긴 것입니다. 참고는 되지만 계약서는 아니에요. 결제 여부를 그 숫자에 걸지 마세요. 돈 계산하는 입장에선 이게 오히려 반가...

내 문서를 AI가 읽어주게, 공짜로 — 내 PC에서 로컬 RAG 직접 돌려본 실측 (2026.7)

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공공기관 PDF 80쪽을 통째로 집어넣었는데 뽑힌 글자가 0자 였습니다. 삽질처럼 보이지만 이게 실은 데이터예요 — 스캔본이라 텍스트 레이어가 아예 없었거든요. 회사 대외비 문서는 챗GPT에 못 올리니 내 PC에 '문서 담당 인턴' 을 하나 앉히자는 계산이었는데, 이 인턴이 첫날부터 문서 절반을 못 읽고 헛수고를 했습니다. 그래서 제대로 재봤습니다. 한국 공공문서 4종 (텍스트 PDF·표 244쪽짜리 PDF·스캔 PDF·한글 HWPX)을 로컬에 인덱싱하고, 답이 문서에 있는 질문 10개 + 문서에 없는 함정 질문 2개 를 던져서 어디까지 되고 어디서 깨지는지 숫자로 확인했어요. 전부 무료 도구, 전부 내 PC(RTX 4070 Ti SUPER)에서 돌았습니다. 잠깐 — 대부분은 로컬이 필요 없습니다 먼저 이 말부터 하고 시작할게요. 그냥 클라우드 쓰세요. 구글 NotebookLM 무료 플랜은 생각보다 넉넉합니다. 노트북 100개 , 노트북당 소스 50개 , 하루 채팅 50회 (구글 공식 고객센터 기준) 유료로 올려도 Google AI Pro가 월 29,000원이고요 문서 몇 개 요약하고 검색하는 용도라면 이 한도에 부딪힐 일이 거의 없어요. 무료 한도를 어떻게 쓰는지는 NotebookLM 활용법 글 에서 따로 정리했습니다. 그럼 로컬 인턴을 굴릴 이유는 딱 하나예요. 클라우드에 올리면 안 되는 문서. 계약서, 인사자료, 미공개 기획서, 고객 명단 — 회사 규정상 외부 서버에 못 올리는 것들이죠. 이 경우에만 "내 PC에서 도는 AI"가 의미가 있습니다. 나머지 상황에서 로컬은 월급 대신 전기세를 내는 인턴 일 뿐이에요. 어떻게 테스트했나 인턴을 뽑았으면 시켜보고 판단해야죠. 월급(전기세) 값을 하는지 보려고 조건을 이렇게 잡았습니다. 문서(코퍼스) : 개인정보위 2025 업무계획(텍스트 PDF·12쪽) · 정보보호 실태조사 2024(표 많은 PDF·244쪽) · 대한민국 관보 1996(스캔 PDF·80...

무료 로컬 AI로 블로그 글, 진짜 되나? — 내 PC에서 무료 모델 4개 직접 돌려본 실측 (2026.7)

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챗GPT 5.6이니 클로드니, 유료 AI 소식이 쏟아지는 요즘이에요. 그런데 구독료 아끼려고 눈에 불을 켠 입장에선 정작 이게 더 궁금하거든요 — 한 푼도 안 내고 내 PC에서 도는 무료 AI로 블로그 글 초안이 될까? 그래서 cinevyze 테스트에서 로컬 무료 모델 4개에 똑같은 글쓰기 과제 를 던져봤습니다. 결론부터 말하면 "초안은 되는데, 그냥 갖다 쓰면 티가 난다"였어요. 어디까지 공짜로 되고 어디서 사람 손이 필요한지, 실측 숫자로 보여드릴게요. 어떻게 테스트했나 (2026년 7월 기준) 공정하게 같은 조건으로 돌렸습니다. 모델(무료·오픈웨이트, ollama로 로컬 구동) : gemma3:4b · qwen2.5vl:3b · qwen2.5vl:7b · qwen3-vl:8b 하드웨어 : RTX 4070 Ti SUPER(16GB) 한 대. 인터넷·구독·계정 전부 무관하게 PC 안에서만. 과제(4개 모델 동일·각 1회) : "'AI 이미지 생성 툴 미드저니'를 처음 쓰는 초보자에게 소개하는 블로그 글 도입부를 써줘. 조건: 한국어 존댓말, 300자 내외, 과장·낚시 표현 없이, 마지막에 독자에게 질문 하나로 마무리." 잰 것 : 응답 속도(초)·생성 속도(초당 토큰)·출력 글자수·그리고 지시 이행 (한국어·길이·존댓말·과장 자제·질문 마무리를 지켰는지). 블로그 도입부는 "AI로 글쓰기"의 가장 기본 잔심부름이라 무료 로컬 모델의 실력을 가늠하기 딱 좋거든요. 실측 결과 한눈에 지시가 네 개였으니 항목별로 채점했습니다(①존댓말 ②300자 내외 ③과장 없이 ④질문으로 마무리). 모델 크기 응답 속도 출력 글자수 ①존댓말 ②300자 내외 ③과장 없이 ④질문 마무리 gemma3:4b 3.3GB 4.7초 375자 (+75) ○ × 25% 초과 × 홍보 수식 다수 ○ qwen2.5vl:3b 3.2GB 6.1초 243자 (−57...

챗GPT 5.6, 이번엔 '효율'로 승부 — effort로 비용 조절, 클로드는 한도 리셋으로 응수 (Sol·Terra·Luna·제미나이 비교, 2026)

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오픈AI가 챗GPT 5.6을 정식 공개한 시점과 맞물려, 경쟁사 앤트로픽이 곧장 반응했어요. 한국시간 7월 10일 새벽 3시경, 클로드의 5시간·주간 사용량 한도를 통째로 리셋 해버렸거든요(공식 개발자 계정 발표). "지금 클로드로 실컷 써보라"는 신호를, 하필 경쟁 모델 출시 타이밍에 던진 거죠. 업계가 이걸 견제성 응수로 읽은 것도 무리는 아니고요. 그럼 오픈AI가 뭘 내놨길래 이런 반응이 나왔을까요? 짚어보면 이번 5.6의 핵심은 "성능이 얼마나 세졌나"가 아니에요. "같은 일을 얼마나 싸게, 효율적으로 시키느냐" 쪽으로 무게가 옮겨갔거든요. 구독료 한 푼이 아까운 1인 사업자한텐 오히려 이게 더 반가운 소식입니다. 공식 자료로 하나씩 볼게요. 일단 뭐가 나왔나 — 5.6은 세 급으로 갈렸어요 이번엔 이름 체계부터 바뀌었어요. 앞의 숫자 5.6은 세대 , 그 안에서 Sol·Terra·Luna 세 급 으로 나뉩니다. 급 입력 / 출력(100만 토큰) 포지션 Sol $5 / $30 플래그십 — 복잡한 추론·장기 에이전트·코딩 Terra $2.5 / $15 중간 급 — "5.5급 성능을 반값에" Luna $1 / $6 막내 급 — 가장 빠르고 가장 저렴 예전처럼 "GPT-5.6 하나요"가 아니라, 일 성격에 따라 급을 골라 쓰라 는 구조예요. 참고로 위 $5/$30 같은 숫자는 개발자용 API 종량제 (쓴 만큼 과금) 가격이고, 일반 사용자는 이걸 직접 낼 일 없이 챗GPT 구독 으로 씁니다 — 구독 얘기는 아래에서 따로 볼게요. 회사끼리 조건을 맞추려고 비교는 API 단가를 기준으로 놓습니다. 핵심은 '효율' — effort 손잡이로 비용을 직접 돌려요 먼저 큰 그림부터요. 플래그십 Sol은 클로드 최상위 모델 Fable 5와 맞먹는 급 인데(성능 비교는 바로 아래 표에서 보여드릴게요), API 값...

Perplexity Pro, 월 22달러 값 할까 — 무료로 어디까지 되나, 'SKT 공짜 Pro'는 왜 이제 안 되나 (2026)

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질문 하나 던져 놓으면 이 리서치 인턴이 수십 번 검색해서 수백 개 소스를 긁어왔고, 그 덕에 각주까지 달린 보고서가 2~4분 만에 책상에 올라옵니다(회사가 공식 블로그에 적어둔 자기 자랑입니다). 문제는 이 인턴을 공짜로 어디까지 부려먹을 수 있느냐죠. 한국에서는 한때 SK텔레콤이 'Perplexity Pro 1년 무료'를 뿌려서 통신사만 맞으면 월 22달러짜리를 공짜로 굴리는 길이 있었는데, 지금은 그 문이 닫혀 있습니다. 그러니 공짜 기대는 접고 지갑 얘기부터 순서대로 짚어볼게요. 먼저 짚을 것 — 'SKT 공짜 Pro'는 지금 신규 경로가 없습니다 돈 얘기가 제일 급하니 여기부터. SK텔레콤은 2024년 9월, 자사 고객이 A.(에이닷) 앱을 통해 Perplexity Pro를 1년간 무료로 쓸 수 있게 풀었습니다(SKT 뉴스룸 발표). 연 구독가가 US$220이니 통신 요금 안에서 유료 일꾼 하나를 그만큼 공짜로 굴리는 셈이라 한동안 화제였죠. 다만 이건 시한부 프로모션 이었습니다 — 신규 신청 경로는 여러 차례 연장 끝에 2025년 9월 이후 닫힌 것으로 보이고, 회사가 크게 알린 종료 공지는 확인되지 않습니다. 그래서 아직 되는 줄 아는 분이 많아요. 이미 신청해둔 사람은 무료 기간이 신청 시점 기준 1년이라, 막차로 넣었다면 남아 있을 수 있습니다. 잔여 기간과 신규 신청 가능 여부는 본인 에이닷 앱에서 직접 확인 하세요 — 프로모션 조건은 통신사 재량으로 바뀝니다. Perplexity가 대체 ChatGPT랑 뭐가 다른가 한 줄로 자르면 "검색엔진에 AI 요약을 붙인 것" 입니다. 일반 챗봇이 학습해둔 지식으로 답한다면, 이 녀석은 질문을 받으면 실시간으로 웹을 뒤져 답하고 각 문장에 출처 각주를 답니다. 리서치나 콘텐츠로 먹고사는 사람에게 이 '출처 붙은 답'이 은근히 큰데, 답이 어디서 왔는지 바로 눌러 확인할 수 있어 팩트 체크에 드는 시간을 줄여주거든요. 반대로 브레인스...

챗GPT·클로드·제미나이 요금 비교 — '셋 다 20달러'가 아니었습니다 (2026.07)

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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 ...