VRAM이 창고에서 단골 진열대로 바뀌자, 125B가 게임용 PC로 내려왔다

수집 상태(먼저 밝힘): 국내 게시판 자동 수집기가 서울 07:55 TLS 단계에서 끊겼다(도메인 → 198.18.0.1, UNEXPECTED_EOF_WHILE_READING, 10-15부터 닷새째). 대체 경로로 ChatGPT·AI 활용 목록 첫 화면만 확보했다. 시간 창은 ChatGPT 10-18 밤~07:17(밤사이 글이 적어 하루 전 글까지 포함), AI 활용 06:25~07:57. 글 15건을 열어 글자 본문 8건 확인, 7건은 이미지 위주. 댓글·개념글 목록 미확인. v=조회, r=추천, c=댓글, 시각은 서울(KST), 수치는 07:55~08:05 기준.

오늘 핵심 세 가지

1. 국내 로컬 담론의 단위가 ‘VRAM에 몇 B가 들어가나’에서 ‘전문가 캐시 적중률과 램 용량’으로 바뀌었다. AI 활용 07시대는 Strata 글이 줄을 이었다. 07:38 「RTX 5090 + Strata 모델별 속도 측정」(v161·r1)은 IQ2_XS 실사용 180~200 tok/s·전문가 캐시 적중 98~99.6%, IQ3_XXS 145~160 tok/s·94~98%를 올렸고, 07:52 「125B 모델을 돌린다고」는 “24GB로는 22B가 최선인 줄 알았다”고 썼다. 엔진 구조와 요구 사양은 확인(README), 속도는 사용자 주장이다. 그리고 그 125B의 AA 점수는 40이다.
2. 13일차 전체 리셋 다음 날, 리셋은 정책이 아니라 밈이 됐고 쿼터의 진짜 소비자는 에이전트로 드러났다. 티보는 서울 05:34 “사람들이 길에서 리셋을 달라고 한다, 나눠 줄 카드를 만들겠다”(♥ 약 5.6k·답글 약 750)고 썼고, 국내에서는 이를 캡처한 글이 아침 조회 1위(v505)였다. 같은 시각 r/codex 상위 글은 “dot 이전 4일치 → 이후 4시간”, 코덱스 데스크톱 사용량 분석에서 에이전트 생성 대화 57.9%·하위 에이전트 24.2%·직접 대화 17.8% 를 보여 줬다(1건 캡처, 미확인). 서울 08시 전까지 14일차 발표는 없었다.
3. 딥시크가 에이전트 도구값까지 내렸다: Search·Fetch API 각 1천 회 $0.75, 하네스 경유 서버측 호출은 11-01 베이징 0시까지 무료. HN 1면 1위(518점·c249). 국내 07:34 「AI 토큰값 정상화는 역시 대중국」(v220)이 같은 흐름을 반쯤 비꼬았다. 별개로, 앤트로픽은 내부 연구 모델이 NIST P-256 등 ECDSA 곡선 시드가 lrand48에 1997~98년 유닉스 시각을 넣은 출력임을 30분 안에 복원했다고 발표했다(확인=공식, 미국 10-16).

국내 커뮤니티 — 개념·고조회 먼저

1) Strata: “VRAM에 다 넣는다”는 전제를 버린 엔진

국내 원문(본문 확인):

• 07:38 「RTX 5090 + Strata 모델별 속도 측정」(v161·r1·c3). 글쓴이 표를 정리하면:

글쓴이 단서: “서로 다른 코딩 작업 로그를 비교한 결과라 동일 조건 벤치는 아니다. IQ3_XXS는 약 27% 오래 걸리는 대신 정밀도가 높다.”

• 07:34 「스트라타가 VRAM이랑 시스템 램 묶어주는 기술임」(v181·c5): “VRAM·시스템 램·CPU를 함께 쓰는 새 실행 방식. 이거 나오고 지포스 카드들 혈 뚫렸다.”
• 07:19 「램 샀다 로컬 가본다 (3090씀 스트라타 운용예정)」(v373·r1·c18) — 64GB 구매, “취향 아니면 클로드나 GPT에게 램 더 물려주려고(=에이전트용 작업기로 전용).” 06:59 같은 글쓴이 「로컬 LLM 질문」(v351·c22)이 오늘 창의 최다 댓글이었다(이미지 본문, 미확인).
• 07:52 「좀 설렌다 내가 125B 모델을 돌린다고」(v98): “24GB VRAM으로는 22B 같은 게 최선이겠구나 하고 살았는데.”
• 주변: 07:41 「GPU가 연산하려면 VRAM에 올려야 하는 거 아니냐」(v169·c4), 07:05 「3080 12GB 로컬 모델 추천」(v185·c5), 07:22 「램 62인데 젬마4 돌려」(v150·r1), 06:52 「램 증설 좀 하려 했더니」(v147), 07:38 「스트라다 이거 RTX 스파크엔 못씀?」(v101·c4, DGX Spark를 가리키는 것으로 보임).

확인(README·문서):

• 대상 모델은 Qwen3.8-Flash-Next: 총 125B, 레이어당 512 전문가 중 라우팅 10 + 공유 1, 전문가 총 24,576개. 엔진은 어텐션·공유층·KV·적응형 전문가 캐시를 VRAM에, 전 전문가를 pinned 시스템 램에, 캐시 미스 전문가는 CPU가 램 위에서 직접 계산(GPU는 필요 시 PCIe DMA로 당김), 대형 n-gram 조회 테이블은 SSD에서 토큰당 필요한 행만 읽는다.
• MTP 헤드 기반 추측 디코딩으로 같은 출력이 1.6~1.8배 빨라지고, 프롬프트는 최대 8,192토큰 청크로 1,000 tok/s 이상 읽는다.
• 요구 사양: VRAM 12GB+, RAM 32GB+(64GB면 전 크기 적재), 디스크 약 80GB. 램별 권장: 32GB Coder, 48GB IQ2_XS/Q2_0, 64GB IQ2_XS(권장)·IQ3_XXS·IQ3_S, 96GB+ IQ3_S 또는 UD-IQ4_XS.
• 레퍼런스(RTX 5070 12GB·64GB, 4K 출력·32K 프롬프트): Q2_0 94 / IQ2_XS 79 / IQ3_XXS 62 / IQ3_S 53 tok/s. README는 “24GB(3090)는 약 100~140 tok/s”로 추정한다.
• 운영 주의: 기동 시 35~55GB를 램에 올리며 1~3분 응답 정지. Windows는 램의 약 절반만 GPU용으로 잠글 수 있어 STRATA_PIN_BY_NEED 옵션(+4.4% 프롬프트 읽기)이 따로 있다. 기본은 한 번에 한 요청, "parallel": 2는 12GB에서 개별 속도를 깎는다. OpenAI·Anthropic 호환 엔드포인트(127.0.0.1:8080/v1, /v1/messages, /v1/responses)라 클로드 코드·코덱스 CLI 백엔드로 꽂을 수 있다.

해외 교차(X·보도, 사용자 주장·미확인): RTX 5080·64GB·IQ3_S에서 19,454토큰 생성 62.1 tok/s, 캐시 적중 78.5%(라우팅 전문가의 6%가 PCIe 경유). 96GB 워크스테이션 카드에 전 전문가 상주 시 디코드 180~230 tok/s·프리필 약 6,000 tok/s. RTX 3090(24GB)+DDR4 62GB에서 131K 컨텍스트. 반대로 RTX 3060 Laptop + 32GB에서 UD-Q4_K_XL이 1GB 모자라 기동 실패. 10-04 Flowtivity 분석은 RTX 4070 독립 측정 60K 컨텍스트 53.2 tok/s로 “튜닝한 llama.cpp(27.1)의 약 두 배”라 했고, 모델 라이선스가 Apache 2.0이 아닌 Qwen Community 1.0(상업 이용 허용, 호스팅 API 사업 제한)이며 당시 저장소가 “16일 차·열린 이슈 232개”라고 지적했다.

해석(미확인 포함):

• 국내 측정의 “GPU 전문가 캐시 약 24GB”는 어텐션·KV를 뺀 순수 캐시 크기라 데스크톱 5090(32GB) 일 가능성이 높다. 같은 이름의 5090 Laptop(24GB) 은 캐시가 대략 14~16GB 수준으로 줄어 적중률이 떨어진다고 봐야 한다(추정). 위 5080 사례(16GB급)에서 적중 78.5%·62 tok/s가 나온 점이 하한 감각을 준다.
• 노트북의 추가 변수는 PCIe 레인 수, 듀얼 채널 DDR5 대역폭(CPU가 미스를 계산하는 속도), 그리고 열·전력 한도다. 데스크톱 표를 노트북에 그대로 옮기지 말 것.
• 품질 축: AA는 Qwen3.8-Flash-Next 원본(API)을 Intelligence 40·작업당 $0.37로 잰다. 2~3비트 양자화본은 이보다 낮다고 보는 게 보수적이다. 한 블로그가 “AA 56점”이라 인용했지만 오늘 AA 라이브 화면은 40이다 — 2차 출처의 숫자는 원표에서 다시 확인할 것.

2) 리셋 피로와 쿼터 귀속(attribution) 문제

국내(제목·일부 본문):

• AI 활용: 06:25 「오늘 리셋임?」(v433), 06:48 「하루지났는데 리셋권으로 주겠지 설마」(v135), 07:25 「오늘 개선 아직 안올라왔나」, 06:59 티보 ‘카드’ 캡처 글(v505·r1·c5, 오늘 창 조회 1위, 본문 “점점 더 돌아버리는 듯”), 07:56 「티보 정도면 좀 싸가지 없어도 되지」, 07:57 리셋 요구 욕설 글, 07:54 「티보갓」(v103).
• 07:10 「애초에 사람들이 리셋 달라고 하는 이유가」(v182·r1): “정확한 기준도 모르고 체감 사용량이 계속 줄어서 그런 거 아닌가.” — 오늘 국내에서 가장 정확한 진단이었다.
• 07:49 「코덱스 한도 너무 빨리 타버린다」, 07:50 「클로드코드 공앱 토큰 너무 많이 먹는 거 같아서」, 07:07 「코덱스 나만 로그인 안되나」(c3), 07:04 “버거타임도 아닌데 캐퍼시티 걸린다”, 07:30 「짚 서버 고쳐내」.
• ChatGPT: 01:26 알트만 비판 글(v396·r12, 오늘 목록 최다 추천) — 이미지 품질 하락, 검열, “아스트라 지능 너프 추정”, “토큰 사용량 사기”, “5시간 충전인데 30분도 안 돼 소진” 열거. 06:06 「울트라 사용량 소모가 엄청크네?」(r1) “체감상 전 단계의 2~3배.” 10-18 「와 토큰 소모 빨라졌다 하는거 진짜네」(v222), 「아 dot 또 한도 막혔어」(v157).

해외(확인=원문):

• 티보 X: 01:00 “What’s cooking today”(답글 약 2,260), 05:34 ‘길거리 리셋 카드’, 05:33 “팔로워 100만이면 리셋?”에 “We’ll see”, 10-18 23:53 dot EU 미지원에 “(a) 다른 지역에서 만든 dot은 EU에서도 계속 동작 (b) EU 출시 예정”, 07:03 “현지 규제를 신경 쓴다.”
• r/codex: 「Codex burning usage way faster after reset」($200 Pro, “6.1 Sol이 이상한 실수 후 Astra를 띄움, 92~94%여야 할 게 74%”), 「Do not trust 6.1 Sol right now!」(Plus, 리셋 직후 단순 UI 리팩터에서 무관 요소 생성·문법 오류 4연속, “Day 12 이후 한도도 나빠졌다”), 「Before dot: 4 days of Codex. After dot: 4 hours.」(위 57.9/24.2/17.8 분해), 「Funny math of Codex usage and limits」($20, 같은 계정·같은 모델·같은 설정에서 일자별 소모 비교, 결론 “지금은 클로드가 더 안정적”).
• r/ChatGPT: 「Testing old vs new account usage shocking」 — 오래된 Pro 계정과 새 계정을 같은 작업으로 비교했다는 주장(방법론 미검증).
• r/ClaudeAI: “불안해서 전부 Max Effort, 20x 요금제를 3일에 소진”이 공감 상위.

해석: 사용자가 체감하는 ‘한도 축소’는 세 가지가 섞여 있다. (a) 실제 정책 변경, (b) 모델·라우팅 변화로 같은 작업의 토큰이 늘어난 것(“Sol이 Astra를 띄움”, 하위 에이전트 증식), (c) 사용자가 보지 않는 곳의 소비(dot 같은 상주 에이전트가 만든 대화). 해외 1건 캡처에서 (c)가 80%를 넘었다(57.9+24.2). 리셋은 잔고를 채울 뿐 귀속을 보여 주지 않으므로, 리셋이 잦을수록 “왜 줄었나”에 대한 불신은 오히려 커진다. 국내 07:10 글이 정확히 그 지점을 짚었다. 13일차까지의 패턴(개선 공지와 전체 리셋 교차)으로 14일차를 예측하는 것은 근거 없음.

3) 가격 압력: 모델값 다음은 도구값

국내: 07:34 「AI 토큰값 정상화는 역시 대중국」(v220·c4): “클짚 발등에 불, 증류로 기술 다 빼 갔고.” 07:13 「딥식쓰니까 광저우 시계장인이 생각나네」(v245·r4, AI 활용 창 최다 추천, 이미지 본문) — 정교한 복제품 장인 비유로 읽힌다(해석). 07:30 「클로드 하이쿠 소넷 오푸스+딥시크 번개 벤치마크」(v199·r1·c6, 이미지 4장, 순서 “하이쿠·소넷·딥시크·오푸스”만 텍스트). 06:26 「dsh 과추론 어떻게 해결함?」(v182·c7, 본문 미확인).

확인(딥시크 문서): POST /v1/tools/search(자체 검색엔진, 1~50건, site:·lang:·after: 연산자, need_content로 본문 포함), POST /v1/tools/fetch(단일 URL → 마크다운). 성공·비어 있지 않은 결과만 과금, 각 1천 회 $0.75, 계정 단위 QPS 5(Fetch는 도메인별 QPS도 별도). “딥시크 하네스·클로드 코드·코덱스로 딥시크 API를 쓸 때 서버측 도구 호출은 이미 이 API를 친다 — 현재 무료, 11-01 00:00(베이징) 과금 시작.”

해석: 에이전트 루프에서 검색·페치가 작업당 수십 회라면, 모델 토큰보다 도구 호출이 원가의 주요 항목이 될 수 있다. 1천 회 $0.75는 공개된 주요 검색 API들보다 낮은 축으로 보이나(비교 미검증), 품질(재현율·신선도·한국어 커버리지)은 미확인이다. 실무 포인트는 하나: 지금 무료로 돌고 있는 서버측 호출량을 10월 안에 계측해 11월 청구서를 미리 추정하라.

4) 그 밖의 국내 신호

• 06:51 「아스트라 … 아가리만 번지르르하면 믿지마라」(v325·r1, 본문 미확인), 06:50 「짚보이인데 진지하게 클로드 넘어갈까」, 06:27 「클로드 넘조아」, 07:39 「클로드 이거 작업 이어서 해주는거 맞음?」(c4) — 오픈AI→클로드 이동 의향 신호가 리셋 피로와 겹쳤다.
• 07:55 「아르곤 웹에서는 프로는 3개만 물어보게 했나보네」 + r/Bard 「4 prompts on argon high … near 50% of weekly」 — 앱 쪽 아르곤 계량이 가혹하다는 체감이 이틀째 국내·해외에서 동시에 나왔다(각 1건, 미확인). 06:36 「아르곤이 지피티보다 이미지 창의력이 좋은듯」(v204).
• 06:43 「RTK, Caveman 후기」(v177) — 둘 다 코딩 에이전트의 출력·명령 토큰을 줄이는 도구로 알려진 이름. 쿼터 압박이 ‘토큰 다이어트’ 도구 관심으로 번지는 중(본문 이미지, 미확인).
• 06:52 「슬롭 게임 진짜 많이 나오네」(v233·r1), 06:27 「2d게임 아무리 시도해봐도 슬롭티 못벗어나는거같아」 — 생성 게임의 품질 천장 이야기.
• ChatGPT 질문 축: 00:38 「크롬에서 쓰는 gpt-6 모델은 정확히 무슨 모델임?」(v264·c6), 00:16 「프로 500쓰면 하루종일 써도 사용량 남음?」(v224), 04:19 「잘모르고 스토어에서 프로 15만원짜리 요금제 골랐는데」(v147), 03:53 무료 vs 플러스(c10).

해외 커뮤니티 교차 확인

앤트로픽: ECDSA 곡선 시드 기원 복원

확인(공식, 미국 10-16): 내부 연구 모델이 “유머러스한 문구의 해시”라는 기존 단서를 쓰지 않고, 1990년대 C 라이브러리 PRNG 출력의 통계적 흔적을 찾는 스캐너를 작성했다. 일부 시드의 20워드 최상위 비트가 모두 0(우연 확률 1/5,810) → lrand48(48비트 상태 중 상위 31비트만 반환) 지문. 상태 복원은 숨은 17비트 2¹⁷ 전수(바이너리 곡선 계열)와, 절단 LCG 상태 복원을 LLL 격자 축소로(소수 곡선 계열, lrand48() >> 23). 역방향으로 srand48 초기형(하위 16비트 0x330E)까지 되돌리니 소수 곡선 10개 모두 1997-05~1998-04 유닉스 시각. P-256은 같은 실행의 1,842번째 후보. 일부 기준점(G)도 FreeLIP 난수기 시드(예: P-192 = 20000)로 재현. 미해결: B-163 시드, P-224/256/384/521의 기준점, 후보 876 같은 ‘건너뛴 유효 곡선’의 선택 기준. 결론은 “취약점이 아니라 백도어 가능성을 낮추는 결과, 조치 불필요.” 현상금 $36,864는 ISRG에 기부.

의미: ‘이미 알려진 단서’를 무시하고 생성 절차를 역추론한 탐색 전략이 핵심이다. 에이전트형 연구에서 사람의 선입견(잘못된 힌트)이 오히려 탐색을 막고 있었다는 사례로 읽힌다(해석).

로컬·오픈 생태계

• Basalt(r/LocalLLaMA, 사용자 주장): 단일 5090(400W)+DDR5 128GB에서 Qwen3.8 Flash-Next NVFP4 팩 구조화 출력 304 tok/s·산문 183 tok/s, 64K 프리필 8,582 tok/s. Q8_0 대비 PPL 3.308 vs 3.286, top-1 일치 91.5%. Strata 계열과 같은 ‘MoE 오프로드’ 경쟁 엔진이 이미 여럿이다.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017: 2×DGX Spark에서 TensorFold로 텍스트 56.8·코드 92.2 tok/s(vLLM 키트 대비 2.1~2.3배), ds4용 2비트 전문가 양자화(백본 150GB+, 128GB 시스템에서 SSD 스트리밍 최대 약 20 tok/s) — 모두 사용자 주장.
• “비싼 빌드 필요 없다”: 9060 XT 16GB + DDR5 24GB로 Qwen3.8 27B·262K 컨텍스트 42.7 tok/s(MTP+n-gram, q4 KV 값/q8 키). 밀집(dense) 20~30B급은 여전히 소형 GPU의 현실적 선택지라는 반론(“이번 주 출시는 전부 MoE”라는 불만 글)도 X에 있었다.
• 사이버 가드레일 격차: 클로드 오푸스가 거절한 공유기 펌웨어 교체를 로컬 Qwen3.8 27B(비검열판 아님)가 CGI 취약점 경유로 수행했다는 글. 로컬 운용은 정책 책임이 사용자에게 넘어온다는 점을 재확인.
• 허깅페이스 좋아요 조작 고발(AutoTrust): 트렌딩 지표 오염. 모델 선택 시 트렌딩 대신 독립 벤치·재현 리포트를 볼 것.
• ML/연구: HN 「Hybrid Reasoning Agents」(잠재 공간에서 생각하고 텍스트로 행동, 109점), r/MachineLearning 「Proof Before Reuse」(후속 세션에서 재현된 것만 절차 기억으로 승격해 오염된 스킬 유입 차단), Show HN 「Sphinx」(AI 코드 출고 전 작성자에게 퀴즈를 내는 훅, 237점).
• 기타 제목만 확인: r/ClaudeAI 「Anthropic is on track to stop hiring technical juniors next year」, 「Claude designed quantum circuits up to 39x cheaper」, r/singularity 리누스 토르발스 “반AI 규칙은 바보 같다”, r/StableDiffusion MOSS 공식 계정 AMA 종료·정지.

한 장으로 보는 오늘

목적별 모델 고르기

모델판은 2026-10-14 스냅샷 유지. 오늘 Artificial Analysis 라이브 상위 행과 작업당 비용이 그대로이고, 대형 출시·가격 개편이 없었다. 다음 주간 재확인은 10-21 무렵. 표는 모델 판세.

• 확인(벤치·AA): Opus 5.5 max 58·$5.98 / xhigh 56·$3.46 / high 54·$1.82, Gemini 4 Argon high 53·$1.99, GPT-6.1 Sol max 52·$0.72 / xhigh 51·$0.39 / high 50·$0.32 / medium 48·$0.21, MiMo-V2.6-Pro 46·$0.13, Haiku 5.5 max 43·$0.21, GPT-6 Luna max 38·$0.07.
• 확인(벤치·AA) — 오늘의 로컬 앵커: Qwen3.8-Flash-Next 40·$0.37, Qwen3.8 27B xhigh 34·$1.01. 딥시크 V4.1 Flash max는 39·$0.49로 표시된다(어제 글의 $0.27 표기를 정정). 1017 별도 행은 아직 없다.
• 미확인(커뮤니티): “로컬 125B면 구독 대체”, “딥시크 = 클로드급”은 체감·벤더 표 기반. AA 기준으로 Flash-Next 원본은 Haiku 5.5 max(43)·Sol medium(48) 아래다.
• 목적별 칸 변화 없음: 가성비 Sol max, 최고 Opus 5.5 max, 대량 Sol medium·Haiku 5.5, 초저가 Luna. 로컬은 목적 매트릭스 밖의 ‘프라이버시·무제한 반복’ 레인으로 따로 생각한다.

의미 · 바꾸지 말 것

• 의미: MoE + 캐시형 오프로드에서 VRAM은 ‘적재 한계’가 아니라 적중률을 사는 돈이고, 시스템 램은 ‘들어가느냐’를 정한다. 업그레이드 우선순위가 GPU → 램으로 뒤집혔다. 국내 「램 샀다」(v373)·「램 증설」 글이 그 신호다.
• 의미: 24GB 노트북·64GB 램은 README 기준 ‘전 크기 적재 가능’ 구간이지만, 캐시 여유·PCIe·메모리 대역폭에서 데스크톱보다 불리하다. 국내 5090 표는 상한선으로만 읽어라.
• 의미: 리셋 빈도가 올라갈수록 사용자는 잔고보다 귀속(누가 썼나) 을 원한다. 상주 에이전트(dot)·하위 에이전트가 대화의 주체가 되는 순간, ‘체감 한도’는 사람이 통제하지 않는 변수가 된다.
• 의미: 가격 경쟁이 모델 토큰에서 에이전트 도구 호출로 번졌다. 하네스 무료 구간이 끝나는 11-01이 첫 청구 시점이다.
• 바꾸지 말 것: Strata 하나 보고 GPU를 바꾸지 말 것. 저장소가 한 달 남짓이고 이슈가 많다. 커밋을 고정하고 주력 머신 밖에서 시험하라.
• 바꾸지 말 것: 로컬 125B로 코딩 기본 모델을 교체하지 말 것. AA 40은 Sol medium 아래다. 로컬은 장시간 반복·민감 데이터 레인으로 분리.
• 바꾸지 말 것: 14일차를 기대하고 작업 일정을 미루지 말 것. 근거 있는 예측이 없다.
• 바꾸지 말 것: 상위 요금제 업그레이드보다 소비 분해가 먼저다. 에이전트 비중이 크면 요금제가 아니라 구성 문제다.

시도 후보

1. 노트북 하한 측정(30~60분): 5090 Laptop 24GB·64GB에서 Strata IQ2_XS 기본값으로 BENCH를 돌려 디코드 tok/s·캐시 적중률·4K/16K 프롬프트 속도를 기록. 국내 데스크톱 표와 같은 칸으로 비교.
2. Windows 핀 옵션 A/B: STRATA_PIN_BY_NEED=1, --adapt-async 1 켜고 끄기로 프리필·디코드 차이 측정(README 수치: +4.4%, +4~5%).
3. 양자화 품질 체크: IQ2_XS vs IQ3_XXS로 정답이 있는 코딩 과제 5개(테스트 포함) 통과율 비교. 속도 27% 차이가 품질로 보상되는지 확인.
4. 하네스 백엔드 연결: ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080로 클로드 코드, /v1/responses로 코덱스 CLI를 로컬에 붙여 장시간 리팩터 1건을 무한도로 돌려 보기(민감 저장소는 제외).
5. 쿼터 귀속 대시보드: 코덱스 데스크톱 사용량 분석에서 직접 대화/에이전트 생성/하위 에이전트 비율을 주 단위로 기록. 상주 에이전트를 하루 끄고 차이를 본다.
6. 추론 강도 하향 실험: 같은 작업을 max/high/medium으로 돌려 결과 차이와 소모를 비교(“불안해서 Max” 습관 점검).
7. 딥시크 서버측 호출 계측: 10월 중 하네스 경유 Search/Fetch 호출 수를 로그로 집계 → 11월 비용 추정.
8. 리팩터 전 스냅샷: “리셋 후 Sol 이상” 보고가 있으니 대규모 수정은 브랜치·백업 후 진행.
9. 모델판 대조: /models/ 목적 칸과 오늘 로컬 앵커(40·$0.37)를 나란히 두고 레인 분리를 결정.

소스 범위

• 국내 수집: 자동 수집 실패(서울 07:55, 198.18.0.1 TLS EOF, 닷새째). 대체 경로로 ChatGPT 목록 첫 화면(10-18 밤~07:17)과 AI 활용 목록 첫 화면(06:25~07:57)만 확인. AI 활용 자정~06시 공백. 글 15건 열람: 글자 본문 8건(Strata 속도 측정, Strata 설명, 램 구매, 125B 기대, 리셋 요구 이유, 토큰값 대중국, ChatGPT 알트만 비판, 울트라 사용량), 이미지 위주 7건(로컬 LLM 질문, 광저우 시계장인, 번개 벤치마크, RTK·Caveman, 아스트라, 티보갓, 티보 캡처). 댓글 0건, 개념글 목록 미확인.
• 해외: Reddit RSS 9개 서브(LocalLLaMA·MachineLearning·ChatGPT·OpenAI·ClaudeAI·singularity·StableDiffusion·Bard·codex; 5개는 첫 시도 429 후 재시도 200), HN 1면, X(티보 최근 글·답글, Strata 사용자 실측), Strata README, Flowtivity 10-04 분석(2차), 딥시크 Search & Fetch 문서, 앤트로픽 ECDSA 글, AA 리더보드 라이브.
• 원문(더 궁금할 때만): Strata · Flowtivity 분석 · 티보 ‘리셋 카드’ · 딥시크 Search & Fetch · 앤트로픽 ECDSA · 모델 판세 · AA 보드