나의 문어 선생님 (AI & 마케팅)
속보. GPT-6 Astra 다음주 출시 찌라시 찌라시가 사실이고 기존 패턴대로면 클로드 프로모 기간이 끝나는 다음날인 20일 출시예정
예상대로(?) 다음주에 아스트라가 출시된다는 찌라시에 대한 반박이 하루만에 올라왔었네요.
하지만 레오좌, 여전히 Astra의 목표 출시일은 8월이라고 못박음.
지금 코덱스 너무 물렁물렁 맛도 없는데 빨리 내놔라..
하지만 레오좌, 여전히 Astra의 목표 출시일은 8월이라고 못박음.
지금 코덱스 너무 물렁물렁 맛도 없는데 빨리 내놔라..
코인씨커의 일기장
예전부터 자기만의 대시보드를 만들라고 하는 이유는 쌓여가는게 중요하다고 생각하기 때문임. 어제 체형교정쌤도 원래 잘하시는거에 대시보드를 꼭 만들라고 알려드렸는데 그 이유는 다음과 같음. AI 한테 무언가 일을 시키는데 예를 들어서 뭐 야심차게 유명한 프로젝트 같은걸 클론으로 해서 만들었음. 근데 그게 전혀 인기가 없음. 당연한게 홍보할 곳도 없고 동일한거 누구나 바로 따라 만들 수 있음. 차별점이 없다면 그런 앱은 망하는거. 그러다보니까 쌓이는게…
저도 공감하고 대시보드 (LLM wiki) 만들어서 겸용해서 사용 중.
저 같은 경우 3개 PC (mac / windows 혼용)에서 각각 코덱스,클로드코드를 돌리고 있는데
나만의 하네스 구축은 물론이고, 각 pc마다 따로 작업되는 것들을 자동으로 동기화시킬 필요도 있었음.
또 바이브코딩을 하다보면 동시에 여러개 세션을 돌리게되고, 여러개 프로젝트를 동시에 진행하게 될 수 밖에 없다 생각하는데
이게 시간이 조금만 지나도, 내가 예전에 어떤 작업을 했고 어떻게 토큰을 썼고, 어떤 모델을 썻는지 기록을 남겨두지 않으면 의미가 많이 퇴색된다고 느낌.
코덱스, 클로드코드 + 각 프로젝트 및 세션, 패치노트를 만들어서 LLM Wiki / 대시보드에 자동으로 동기화시키고 작업하니 따로 신경안써도 과거에 내가 어떤 프로젝트를, 어떤 내용의 작업을 했는지 알 수 있으니 정말 좋더라구요.
처음 세팅은 좀 귀찮을 수 있는데, 안하신분은 꼭 해보시는거 추천!
저 같은 경우 3개 PC (mac / windows 혼용)에서 각각 코덱스,클로드코드를 돌리고 있는데
나만의 하네스 구축은 물론이고, 각 pc마다 따로 작업되는 것들을 자동으로 동기화시킬 필요도 있었음.
또 바이브코딩을 하다보면 동시에 여러개 세션을 돌리게되고, 여러개 프로젝트를 동시에 진행하게 될 수 밖에 없다 생각하는데
이게 시간이 조금만 지나도, 내가 예전에 어떤 작업을 했고 어떻게 토큰을 썼고, 어떤 모델을 썻는지 기록을 남겨두지 않으면 의미가 많이 퇴색된다고 느낌.
코덱스, 클로드코드 + 각 프로젝트 및 세션, 패치노트를 만들어서 LLM Wiki / 대시보드에 자동으로 동기화시키고 작업하니 따로 신경안써도 과거에 내가 어떤 프로젝트를, 어떤 내용의 작업을 했는지 알 수 있으니 정말 좋더라구요.
처음 세팅은 좀 귀찮을 수 있는데, 안하신분은 꼭 해보시는거 추천!
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LLM이 초딩5학년 수준에서 학습을 멈춘다면 어떻게 될까?
라는 주제로, 한 연구팀이 LittleCurriculum라는 데이터를 만들었다고 합니다.
미국 초등 교육과정(K–5) 자료만 골라서 880억 토큰 규모의 코퍼스를 구축한 거죠. 5학년 이상에서 배우는 개념, 사실, 어휘는 철저히 배제하고 5B 파라미터짜리 모델 LittleLearner를 처음부터 훈련시켰어요
그 결과..
1/ 초딩 수준에서 알만한 것들은 “Gravity is a force that pulls all objects towards the Earth.” 이렇게 완전 초등 교과서 스타일로 답했고,
2/ 슈뢰딩거의 고양이나, 양자얽힘같이 초딩이 모를만한 질문엔 "It’s a cat that has been misbehavin’!", "Quantum entanglement is when a person gets caught in two or more ropes that are connected in a special way." 라고 자기 아는 쉬운 패턴으로 억지로 끼워 맞춰서 대답했다고 해요
연구팀은 이 한계를 넘어서게 하기위해, 흔히 하는 학습방법인 모델 크기 키우기, SFT + GRPO 같은 후속 훈련, 인컨텍스트 러닝을 실시했어요. 일정 범위 안에서는 확실히 나아지는 모습을 보이긴 했지만, 그 범위를 넘어서는 지식에는 결국 도달하지 못했다고 합니다.
실험 결과는 <사전훈련에서 학습하지 못했던 건 나중에 억지로 가르쳐도 근본적으로 한계가 있다> 였지요.
직접 대화해보기
https://x.com/fanfei__li/status/2088279761084620802
라는 주제로, 한 연구팀이 LittleCurriculum라는 데이터를 만들었다고 합니다.
미국 초등 교육과정(K–5) 자료만 골라서 880억 토큰 규모의 코퍼스를 구축한 거죠. 5학년 이상에서 배우는 개념, 사실, 어휘는 철저히 배제하고 5B 파라미터짜리 모델 LittleLearner를 처음부터 훈련시켰어요
그 결과..
1/ 초딩 수준에서 알만한 것들은 “Gravity is a force that pulls all objects towards the Earth.” 이렇게 완전 초등 교과서 스타일로 답했고,
2/ 슈뢰딩거의 고양이나, 양자얽힘같이 초딩이 모를만한 질문엔 "It’s a cat that has been misbehavin’!", "Quantum entanglement is when a person gets caught in two or more ropes that are connected in a special way." 라고 자기 아는 쉬운 패턴으로 억지로 끼워 맞춰서 대답했다고 해요
연구팀은 이 한계를 넘어서게 하기위해, 흔히 하는 학습방법인 모델 크기 키우기, SFT + GRPO 같은 후속 훈련, 인컨텍스트 러닝을 실시했어요. 일정 범위 안에서는 확실히 나아지는 모습을 보이긴 했지만, 그 범위를 넘어서는 지식에는 결국 도달하지 못했다고 합니다.
실험 결과는 <사전훈련에서 학습하지 못했던 건 나중에 억지로 가르쳐도 근본적으로 한계가 있다> 였지요.
직접 대화해보기
https://x.com/fanfei__li/status/2088279761084620802
supergrok heavy 월 $100로 쓰는법
원래 월 $300인데 $100로 쓸 수 있는 방법이 있어서 공유드려요
별거 없고 특정 할인 링크를 순서대로 반영하면 됩니다.
단점은 월간 결제가 아닌 연간 결제를 써야만함.
결론적으로 1년 $3000 => $900불 초반대로 구독하게 되는 셈.
요즘 그록 봇이 너무 좋다고 바이럴이 되고있긴 하던데.. 솔직히 지피티, 클로드 거르고 저 돈 쓰는건 좀 많이 아깝긴 한듯.
지피티,클로드 이후 서브용으로 필요하면 추가로 해볼만한정도 같아요
* 무조건 '신규 계정'으로 진행하세요 (트위터 프리미엄 계정은 안될 수도 있음)
* 결제 후엔 1년뒤 추가 결제($3000)되지 않도록 꼭 바로 해지하기
원래 월 $300인데 $100로 쓸 수 있는 방법이 있어서 공유드려요
별거 없고 특정 할인 링크를 순서대로 반영하면 됩니다.
단점은 월간 결제가 아닌 연간 결제를 써야만함.
1/ 50% 슈퍼그록을 아래 할인 링크로 1달 구독
https://grok.com/supergrok/targeted-offer/email-supergrok-50-off-2mo
2/ 이후 3개월동안 $99로 구독
https://grok.com/supergrok/targeted-offer/email-supergrok-67-off-3mo
3/ 이후 2번에서 구독한걸 연간결제로 전환
결론적으로 1년 $3000 => $900불 초반대로 구독하게 되는 셈.
요즘 그록 봇이 너무 좋다고 바이럴이 되고있긴 하던데.. 솔직히 지피티, 클로드 거르고 저 돈 쓰는건 좀 많이 아깝긴 한듯.
지피티,클로드 이후 서브용으로 필요하면 추가로 해볼만한정도 같아요
* 무조건 '신규 계정'으로 진행하세요 (트위터 프리미엄 계정은 안될 수도 있음)
* 결제 후엔 1년뒤 추가 결제($3000)되지 않도록 꼭 바로 해지하기
Codex, 컨텍스트 1M 설정법
1. 영구 설정 (기본값 변경)
→ 저장 후 Codex 재시작 + 새 세션 시작
2. 임시로만 쓰기 (한 번만)
는 티보피셜
https://x.com/thsottiaux/status/2089082893804896524?s=46
1. 영구 설정 (기본값 변경)
~/.codex/config.toml 파일 열고 맨 위에 아래 3줄 추가model = "gpt-5.6-sol"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
→ 저장 후 Codex 재시작 + 새 세션 시작
2. 임시로만 쓰기 (한 번만)
codex -m gpt-5.6-sol \
-c model_context_window=1000000 \
-c model_auto_compact_token_limit=900000
는 티보피셜
https://x.com/thsottiaux/status/2089082893804896524?s=46
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키쫀쿠(Kiro) 및 쌀먹 방법 소개
Kiro = AWS에서 만든 스펙 기반 AI 코딩 에이전트/IDE
1/ 가입하면 +$20 크레딧 줌 → 유료 플랜(Pro 1000크레딧)을 0원으로 결제할 수 있음.
2/ Pro+ 결제하고 크레딧 모두 사용 후 해지하면됨
3/ 계삭튀
• 한번도 키로 사용을 하지 않은 계정이어야함
Kiro = AWS에서 만든 스펙 기반 AI 코딩 에이전트/IDE
기반: VS Code (Code OSS) 포크
지원 환경: IDE (Windows/macOS/Linux), CLI, Web(프리뷰), Mobile
주요 모델: Claude 계열 (Opus, Sonnet 등) + Auto 라우팅 + 오픈웨이트 모델
1/ 가입하면 +$20 크레딧 줌 → 유료 플랜(Pro 1000크레딧)을 0원으로 결제할 수 있음.
2/ Pro+ 결제하고 크레딧 모두 사용 후 해지하면됨
3/ 계삭튀
• 한번도 키로 사용을 하지 않은 계정이어야함
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이번주 코덱스 큰거 온다는데
이게 Astra일까.. 아니면 그냥 단순 코덱스 개선일까..
트위터에선 이번 주에 Astra가 출시된다고 다들 근들갑이긴 합니다.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=214016
이게 Astra일까.. 아니면 그냥 단순 코덱스 개선일까..
트위터에선 이번 주에 Astra가 출시된다고 다들 근들갑이긴 합니다.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=214016
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나의 문어 선생님 (AI & 마케팅)
cline 이용하면 kimi k3 사용가능하네요. 지금 $1.99 프로모션 중이라 저렴하게 찍먹 해볼 수 있음! 1/ 설치 npm install -g cline 2/ cline 3/ 프로모션 결제페이지 이동해서 결제
Cline 이때 구독 하셨던 분들은 이틀 뒤에 구독 종료돼요
혹시나 미리 해지안하신 분들은 토큰 다 녹이고 꼭 해지 해두시길..!
혹시나 미리 해지안하신 분들은 토큰 다 녹이고 꼭 해지 해두시길..!
중국발 구독형 AI모델 가성비 효율비교
1. OpenAI Codex - Pro 20× - ₩280,000 / $200 - 12.41×, 전체 구독형 플랜 중 단위 가치가 가장 높음
2. Ollama Cloud - Pro - ₩28,000 / $20 - 12.24×, 매우 낮은 가격으로 최상위권 효율
3. Ollama Cloud - Max - ₩140,000 / $30 - 12.24×, Pro와 동일 효율에 훨씬 큰 사용량 제공
4. xAI - SuperGrok - ₩42,000 / $30 - 11.71×, 멀티에이전트와 컨텍스트까지 고려하면 높은 효율
5. Anthropic Claude Code - Max 5× - ₩140,000 / $100 - 10.42×, Max 20×와 같은 단위 가치라 더 저렴한 5×가 유리
6. Anthropic Claude Code - Max 20× - ₩280,000 / $200 - 10.42×, 대규모 사용량이 필요할 때 유리
7. Google AI - Ultra 20× - ₩279,986 / $199.99 - 9.14×, 고사용량 구간에서 효율이 크게 상승
8. xAI - SuperGrok Plus - ₩86,471 / $30 - 8.84×, 병렬 처리와 멀티에이전트 기능 강화가 장점
9. Volcano Engine - Token Package Lite - ₩14,206 / $9.58 - 7.00×, 매우 낮은 진입비용으로 높은 효율
10. Volcano Engine - Token Package Pro - ₩43,029 / $29.01 - 7.00×, Lite와 같은 효율에 사용량을 크게 확장
11. Anthropic Claude Code - Pro - ₩28,000 / $20 - 6.27×, 저렴한 기본 플랜 중 가성비가 상당히 높음
12. OpenAI Codex - Plus - ₩28,000 / $20 - 6.21×, Codex 중 가장 낮은 비용으로 높은 단위 가치
13. OpenAI Codex - Pro 5× - ₩140,000 / $100 - 6.21×, Plus와 단위 가치는 같고 사용량을 확장한 형태
14. Google AI - Pro - ₩27,986 / $19.99 - 4.82×, 약 3만원 수준에서 균형 잡힌 코딩 가성비
15. Google AI - Ultra 5× - ₩139,986 / $99.99 - 4.72×, 사용량은 늘지만 Pro보다 단위 효율은 소폭 낮음
16. Z.ai / GLM - Max - ₩224,000 / $160 - 4.41×, GLM 플랜 중 가장 높은 단위 가치
17. Z.ai / GLM - Pro - ₩94,624 / $72 - 4.20×, Max보다 저렴하면서 효율 차이가 크지 않음
18. Moonshot / Kimi - Allegretto - ₩40,971 / $29.26 - 3.29×, Kimi에서 가격과 성능 균형이 가장 좋은 구간
19. Moonshot / Kimi - Allegro - ₩143,912 / $102.79 - 2.81×, 대량 사용에는 적합하지만 Allegretto보다 단위 효율이 낮음
20. Z.ai / GLM - Lite - ₩25,200 / $18 - 2.80×, 낮은 비용으로 GLM을 시작하기 좋은 플랜
21. GitHub Copilot - Max - $100/월 - 1.89×, Copilot 플랜 중 단위 효율이 가장 높음
22. GitHub Copilot - Pro+ - $39/월 - 1.82×, Max와 효율 차이는 작고 가격은 크게 저렴함
23. Moonshot / Kimi - Moderato - ₩20,382 / $14.56 - 1.52×, 저비용 중간 단계지만 Allegretto의 효율 상승폭이 더 큼
24. GitHub Copilot - Pro - $10/월 - 1.33×, 매우 저렴하고 개발 도구가 포함된 입문형
25. Alibaba Cloud - Token Plan Pro - ₩185,088 / $131.94 - 1.31×, 알리 플랜 중 효율은 가장 높지만 전체 기준으로는 낮음
26. Alibaba Cloud - Token Plan Standard - ₩28,618 / $20.44 - 1.17×, 저비용 범용 사용에 적합
27. Alibaba Cloud - Token Plan Lite - ₩16,265 / $11.24 - 1.06×, 진입비용은 낮지만 단위 효율도 낮음
28. WorkBuddy - Enterprise - $99/월/Seat - 0.87×, WorkBuddy 중 가장 높은 효율이지만 모델 선택 제약 존재
29. WorkBuddy - Standard - $19/월/Seat - 0.79×, 가격은 저렴하지만 단위 가치가 낮음
30. WorkBuddy - Advanced - $39/월/Seat - 0.79×, Standard와 효율이 같아 가격 측면에서는 불리
31. Moonshot / Kimi - Andante - ₩10,088 / $7.21 - 0.77×, 가장 저렴하지만 단위 가치도 전체 최하위권
※ DeepSeek 항목은 위 순위에서 제외
DeepSeek 페이지의 1.00× / 1.85× / 2.39× / 3.70× / 7.18×는
'가치 배수'가 아니라 '비용 배수'라서 숫자가 높을수록 좋은 지표가 아님.
따라서 위의 가성비 배수와 그대로 섞어 내림차순 정렬하면 왜곡됨.
https://x.com/NFT_Chen/status/2089930271705661727
1. OpenAI Codex - Pro 20× - ₩280,000 / $200 - 12.41×, 전체 구독형 플랜 중 단위 가치가 가장 높음
2. Ollama Cloud - Pro - ₩28,000 / $20 - 12.24×, 매우 낮은 가격으로 최상위권 효율
3. Ollama Cloud - Max - ₩140,000 / $30 - 12.24×, Pro와 동일 효율에 훨씬 큰 사용량 제공
4. xAI - SuperGrok - ₩42,000 / $30 - 11.71×, 멀티에이전트와 컨텍스트까지 고려하면 높은 효율
5. Anthropic Claude Code - Max 5× - ₩140,000 / $100 - 10.42×, Max 20×와 같은 단위 가치라 더 저렴한 5×가 유리
6. Anthropic Claude Code - Max 20× - ₩280,000 / $200 - 10.42×, 대규모 사용량이 필요할 때 유리
7. Google AI - Ultra 20× - ₩279,986 / $199.99 - 9.14×, 고사용량 구간에서 효율이 크게 상승
8. xAI - SuperGrok Plus - ₩86,471 / $30 - 8.84×, 병렬 처리와 멀티에이전트 기능 강화가 장점
9. Volcano Engine - Token Package Lite - ₩14,206 / $9.58 - 7.00×, 매우 낮은 진입비용으로 높은 효율
10. Volcano Engine - Token Package Pro - ₩43,029 / $29.01 - 7.00×, Lite와 같은 효율에 사용량을 크게 확장
11. Anthropic Claude Code - Pro - ₩28,000 / $20 - 6.27×, 저렴한 기본 플랜 중 가성비가 상당히 높음
12. OpenAI Codex - Plus - ₩28,000 / $20 - 6.21×, Codex 중 가장 낮은 비용으로 높은 단위 가치
13. OpenAI Codex - Pro 5× - ₩140,000 / $100 - 6.21×, Plus와 단위 가치는 같고 사용량을 확장한 형태
14. Google AI - Pro - ₩27,986 / $19.99 - 4.82×, 약 3만원 수준에서 균형 잡힌 코딩 가성비
15. Google AI - Ultra 5× - ₩139,986 / $99.99 - 4.72×, 사용량은 늘지만 Pro보다 단위 효율은 소폭 낮음
16. Z.ai / GLM - Max - ₩224,000 / $160 - 4.41×, GLM 플랜 중 가장 높은 단위 가치
17. Z.ai / GLM - Pro - ₩94,624 / $72 - 4.20×, Max보다 저렴하면서 효율 차이가 크지 않음
18. Moonshot / Kimi - Allegretto - ₩40,971 / $29.26 - 3.29×, Kimi에서 가격과 성능 균형이 가장 좋은 구간
19. Moonshot / Kimi - Allegro - ₩143,912 / $102.79 - 2.81×, 대량 사용에는 적합하지만 Allegretto보다 단위 효율이 낮음
20. Z.ai / GLM - Lite - ₩25,200 / $18 - 2.80×, 낮은 비용으로 GLM을 시작하기 좋은 플랜
21. GitHub Copilot - Max - $100/월 - 1.89×, Copilot 플랜 중 단위 효율이 가장 높음
22. GitHub Copilot - Pro+ - $39/월 - 1.82×, Max와 효율 차이는 작고 가격은 크게 저렴함
23. Moonshot / Kimi - Moderato - ₩20,382 / $14.56 - 1.52×, 저비용 중간 단계지만 Allegretto의 효율 상승폭이 더 큼
24. GitHub Copilot - Pro - $10/월 - 1.33×, 매우 저렴하고 개발 도구가 포함된 입문형
25. Alibaba Cloud - Token Plan Pro - ₩185,088 / $131.94 - 1.31×, 알리 플랜 중 효율은 가장 높지만 전체 기준으로는 낮음
26. Alibaba Cloud - Token Plan Standard - ₩28,618 / $20.44 - 1.17×, 저비용 범용 사용에 적합
27. Alibaba Cloud - Token Plan Lite - ₩16,265 / $11.24 - 1.06×, 진입비용은 낮지만 단위 효율도 낮음
28. WorkBuddy - Enterprise - $99/월/Seat - 0.87×, WorkBuddy 중 가장 높은 효율이지만 모델 선택 제약 존재
29. WorkBuddy - Standard - $19/월/Seat - 0.79×, 가격은 저렴하지만 단위 가치가 낮음
30. WorkBuddy - Advanced - $39/월/Seat - 0.79×, Standard와 효율이 같아 가격 측면에서는 불리
31. Moonshot / Kimi - Andante - ₩10,088 / $7.21 - 0.77×, 가장 저렴하지만 단위 가치도 전체 최하위권
※ DeepSeek 항목은 위 순위에서 제외
DeepSeek 페이지의 1.00× / 1.85× / 2.39× / 3.70× / 7.18×는
'가치 배수'가 아니라 '비용 배수'라서 숫자가 높을수록 좋은 지표가 아님.
따라서 위의 가성비 배수와 그대로 섞어 내림차순 정렬하면 왜곡됨.
https://x.com/NFT_Chen/status/2089930271705661727
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