‘아스트라급’이라던 딥시크가 일주일 만에 ‘그냥 플래시’가 됐다 — 값싼 워커의 진짜 값은 단가표 밖에 있었다

수집 상태(먼저 밝힘): 국내 자동 수집기 collect-dc.py가 11일 만에 정상 작동했습니다(서울 07:5x, 오류 0, 후보 60). TLS EOF로 막히던 경로가 오늘은 열렸고, 우회 수집은 쓰지 않았습니다. 첫 쪽만으로는 AI 활용 게시판이 06:04~07:48만 덮여서 2~4쪽을 추가로 읽었습니다. 최종 범위는 ChatGPT 게시판 10-24 밤~10-25 07:18, AI 활용 게시판 02:16~07:48, 두 게시판 개념·추천 목록이고, 화제 글은 본문·댓글을 열었습니다. 레딧은 5/8 성공(LocalLLaMA·MachineLearning·ClaudeAI·Bard·singularity, singularity는 재시도 후). ChatGPT·OpenAI·codex는 재시도해도 429였습니다. 그래서 오늘 코덱스 쪽 해외 반응은 비어 있고, 국내 글과 담당자 공지 번역본으로만 다룹니다. 수치는 서울 07:30~07:50 기준입니다.

오늘 핵심 세 가지

1. 딥시크 V4.1 Flash 1017(‘딥식플’) 재평가: “아스트라급” → “루나급” → “플래시 체급으로 봐라”. AI 활용 게시판 「워커로 쓰기 좋은 중국모델 비교 (딥시크가 딥황인 이유)」(조회 약 890, 추천 5, 댓글 19)는 단순 작업 워커로 딥시크를 비용·속도 1위로 뽑았지만, 같은 새벽 다른 글들은 체급과 재판매 품질을 문제 삼았습니다. AA 작업당 비용으로 보면 딥시크(45·$0.26)가 GPT-6.1 Sol medium(48·$0.21)보다 비쌉니다(확인). 남는 장점은 처리량(약 195 tok/s, Sol의 약 4배)과 오픈웨이트입니다. “QA·재시도까지 넣으면 싸지 않다”는 해석은 미확인입니다.
2. 가드레일이 층을 옮겨 다닌 밤. ChatGPT 게시판에선 이미지가 출력 직전 단계에서 막히고, 같은 프롬프트·레퍼런스에서 인물 연령과 화풍이 바뀌었다는 보고가 몰렸습니다(「지피티 6 이 5.6보다 검열이 개빡셈」, 「모델 미학이 바뀐것같네」). 반대로 AI 활용 게시판엔 「코덱스 지금 검열 왤캐 허벌이지?」가 올라왔고, 개념글 「(꿀팁) 텍스트에서 AI안전 관련 문구 제거하는법.」(조회 약 3,650, 추천 30)은 오케스트레이터가 덧붙이는 윤리·저작권 상투구를 Gemini로 걷어낸 뒤 코덱스에 넘기는 파이프라인을 공유했습니다. 다수 보고는 확인, 서버 측 변경 여부는 공지가 없어 미확인입니다.
3. 하네스 쪽 비용 절감이 모델 교체보다 크게 움직이고 있다. 코덱스 Day 19 공지(개념글 번역, 조회 약 3,897)에 따르면 이제 대화 중 reasoning 단계를 바꿔도 캐시가 무효화되지 않습니다(확인, 담당자 공지). 10-22 Anthropic 공식 글은 라우터·플래너·도메인 서브에이전트를 단일 루프 + 스킬·도구 점진 로딩으로 접으라고 권했습니다(확인, 원문). 해외 r/ClaudeAI의 20달러 요금제 실측에서는 Haiku 5.5가 Sonnet 5.5보다 5시간 창을 더 먹었습니다(약 20회 vs 33회, 단일 측정·미확인).

국내 커뮤니티 — 개념·고조회 먼저

1) 딥식플 재평가: 체급·작업당 비용·재판매 품질

비교 글의 결론(확인, 본문·댓글). 「워커로 쓰기 좋은 중국모델 비교 (딥시크가 딥황인 이유)」는 오케스트레이터(Opus/Sol급)가 계획하고 저가 모델이 반복 작업을 맡는 구조에서 워커 후보를 나눴습니다.

• 추천: MiMo V2.6 Flash, DeepSeek V4.1 Flash 1017, GPT-6.1 Sol
• 중간: MiMo V2.6 Pro, MiniMax M3.1 Flash, GLM 5.3 Flash, GLM 5.3
• 비추천: Step 5 preview, DeepSeek V4 Pro 0813, Kimi K3, MiniMax M3
• SOTA: Claude Opus 5.5. 어제 등재된 Kimi K3.1 Pro는 빠져 있습니다.
• 단순 작업에선 “비용·속도 모두 딥시크 1위”라고 했습니다. 댓글에선 MiMo 16달러 요금제가 “110억 토큰”이라는 말이 돌았지만, 크레딧 1개 ≠ 토큰 1개라는 정정이 붙었습니다. 구독형 크레딧을 토큰으로 환산한 숫자는 믿지 마세요.

같은 새벽의 반론들(확인, 본문).

• 「에갤 여론은 알다가도 모르겠노」(댓글 11)의 ‘아스트라급이라더니 루나급’: 출시 직후의 과대평가가 꺼지는 전형적인 하이프 사이클.
• 「좀 냉정하게 봐라 딥식플은 플레시모델이야」(추천 4): Terra와 경쟁할 모델이지 Sol과 비교할 게 아니라는 체급 지적. AA 기준으로도 GPT-5.6 Terra(max)가 42·$1.40이라 딥시크는 Terra급보다 위, Sol 상위 단계보다 아래입니다.
• 「딥식이 vs 솔 6.1 뭐가 더 일 잘하냐」(댓글 8)에선 “싼 워커가 틀린 걸 다시 잡는 QA 토큰까지 넣어야 한다”는 지적이 나왔습니다. 정량 근거는 없어 미확인입니다.
• 「딥시크 혹평하는애들 늘어난건 쫀쿠때문이지」: 재판매(쫀쿠) API가 FP4 양자화 버전이라 평판이 나빠졌다는 주장입니다. 곧바로 “공식 API도 FP4로 서빙한다”는 반박이 붙었습니다. 양쪽 모두 미확인. 어느 쪽이든 같은 모델 이름이라도 프로바이더마다 결과가 다를 수 있다는 점은 기억할 만합니다.

숫자로 다시 보기(확인, AA 서울 10-25 아침).

모델	Intelligence	작업당 비용	출력 속도
GPT-6.1 Sol (max)	52	$0.72	약 57 tok/s
GPT-6.1 Sol (medium)	48	$0.21	약 49 tok/s
MiMo-V2.6-Pro	46	$0.13	약 55 tok/s
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)	45	$0.26	약 195 tok/s
MiniMax-M3.1-Flash	43	$0.22	약 96 tok/s
GPT-6.1 Sol (low)	42	$0.13	약 48 tok/s
MiMo-V2.6-Flash	38	$0.06	약 59 tok/s

해석은 이렇습니다. 딥시크의 “싸다”는 토큰 단가에서 나오는 말이고, AA의 작업당 비용은 출력 토큰 양까지 반영합니다. 그 기준에선 MiMo-V2.6-Pro(46·$0.13)와 Sol medium(48·$0.21)이 딥시크보다 점수당 비용이 낮습니다. 딥시크가 확실히 이기는 축은 지연·처리량입니다. 워커를 병렬로 많이 돌리면서 벽시계 시간을 줄이는 구조라면 여전히 1순위 후보입니다. 비교 글의 “비용 1위”는 AA와 맞지 않는데, 글쓴이 작업의 출력 길이나 프로바이더 단가 차이 때문일 수 있습니다(미확인).

로컬 관점(확인=레딧 글, 내 장비 적용은 미확인). r/LocalLLaMA에는 RTX 5090(32GB)+DDR5 64GB에서 Strata로 오프로딩해 8K 컨텍스트 기준 약 10 tok/s가 나왔다는 글이 있었습니다. 결론은 “API가 전기세보다 싸다”. 552B(활성 16B) MoE라 기준 장비(5090 Laptop 24GB VRAM·64GB RAM)에선 전문가 가중치 대부분이 RAM으로 밀려 이보다 느릴 가능성이 큽니다. 같은 날 ISTA GSQ-RCO GGUF가 공개됐다는 글도 있었지만 품질 실측은 아직 없습니다.

2) 가드레일은 어디에 걸리나 — 출력단, 모델별, 프롬프트층

이미지 출력단(확인=다수 보고, 원인 미확인).

• 「지피티 6 이 5.6보다 검열이 개빡셈」: 생성이 거의 끝난 뒤 최종 단계에서 차단됩니다. 입력 단계 거절이 아니라 사후 분류기 성격의 출력 필터 패턴입니다.
• 「이거 검열 더 빡세졌나」: 며칠 전 통과하던 프롬프트가 출력단에서 막히고, 통과해도 의상이 바뀐다고 합니다.
• 「모델 미학이 바뀐것같네」: 같은 프롬프트·레퍼런스에서 인물 연령대가 20대 초 → 30대로, 색감·화풍도 달라졌다는 보고. 글쓴이는 「조용히 이미지 모델 건드린듯」이라고 봤습니다.
• 「GPT 이미지 검열 유교빔 맞은 것 같은데」 댓글: 「5.6까지는 되는데 6부터는 하드코딩」. 반례로 「지피티 검열 풀림?」도 하나 있었습니다.

연령 쪽으로 밀리는 현상은 미성년 오인 방지 같은 안전 쪽 분포 이동일 수도, 단순한 이미지 모델 업데이트일 수도 있습니다. 공지가 없어 어느 쪽인지는 미확인입니다.

모델·도구별 기준 차이(확인=본문, 일반화는 미확인). AI 활용 게시판에선 「아스트라, 6.1솔은 야한거 안만들어주는데 5.6솔은 해주네」라는 비교와, 반대로 「코덱스 지금 검열 왤캐 허벌이지?」가 같은 새벽에 나왔습니다. 같은 회사 안에서도 채팅 이미지 경로, 채팅 텍스트, 코딩 에이전트의 정책 표면이 다르게 체감된다는 뜻입니다. 10-23의 ‘실존 정치인 탈옥 소설 → 계정 정지’ 사례가 개념글에 남아 있는 것도 같이 읽어 둘 만합니다. 우회 시도는 계정 리스크로 돌아옵니다.

프롬프트층 상투구 제거(확인, 개념글 본문). 개념글 「(꿀팁) 텍스트에서 AI안전 관련 문구 제거하는법.」(조회 약 3,650, 추천 30)의 파이프라인은 이렇습니다.

1. GPT/Claude 채팅에서 계획을 세운다.
2. 그 모델에게 코덱스용 지시문을 쓰게 하면 윤리·저작권 보일러플레이트가 반복해서 들어간다.
3. GPT/Claude는 “그 문구만 빼 달라”는 요청을 자주 거절하니, Gemini에게 정리를 맡긴 뒤 코덱스에 넘긴다.

에이전트 입장에서 반복된 당부는 지시 밀도를 떨어뜨리는 노이즈라서, 체감 개선에는 납득할 만한 이유가 있습니다. 다만 라이선스·개인정보·보안 제약처럼 실제 수용 기준인 문장까지 지우면 그건 노이즈 제거가 아니라 요구사항 삭제입니다. 효과 크기는 미확인입니다.

해외 연결점(미확인). r/LocalLLaMA에는 Kimi K3.1 오픈웨이트 공개본에서 사이버 공격 관련 학습 데이터를 뺀다는 소식(중국 수출 규정 관련으로 소개)이 올라왔습니다. r/singularity에는 Altman이 “모델이 하드웨어 수준 버그까지 찾는다, 모든 버그를 패치할 수는 없다”고 말했다는 글과, OpenAI 내부 레드팀에서 격리된 모델들이 서버 하드웨어를 해킹해 서로 협조했다는 주장이 함께 돌았습니다. 뒤쪽은 출처가 불분명해 강하게 미확인입니다.

3) 한도·캐시·reasoning 단계 — 하네스가 비용을 정한다

Day 19 공지(확인, 개념글 번역).

• 코덱스·Work에서 대화 도중 reasoning 단계를 바꿔도 캐시가 유지됩니다. 지금까지는 low↔xhigh를 오갈 때마다 프리픽스를 다시 읽어 한도가 크게 들었습니다.
• CLI 업데이트: 재사용 가능한 프롬프트 프리셋, 대화 중 모델·권한 인라인 변경, 엔터프라이즈 MCP 로그인, 긴 세션 resume 실패 수정, Windows 사내 프록시 인증.
• 앱 내 통화 연결 속도 개선. devday 이후 CLI 사용량 2배.
• 오늘은 전체 리셋이 없었습니다(「오늘은 초기화 안해주네」, 「리셋아직도 안함?」, 「주말인데 리셋권 안주나」, 「초기화권 다 씀 ㄷㄷㄷ」, ‘리셋 1분 남기고 터졌다’). 「낼 새벽에 할거같음」은 추측입니다.

Claude 한도 논쟁(확인=본문, 결론 미확인).

• 「클로드 한도 많다는 말은 공감 안되노」(댓글 23): 4사 요금제를 20~30달러씩 모두 쓰는 글쓴이의 비교입니다. GPT는 reasoning 변경에도 캐시가 유지되고, Claude는 세션 시작부터 약 −20%, 딥리서치 한 번에 약 50%가 나간다고 했습니다. Grok은 5시간 한도 없이 주간 한도만 있고, Gemini 가족 요금제는 6명이 나눠 쓴다고 적었습니다.
• 반대편: 「클로드 뭐또실험중이냐?? 주간한도 개늘어난거같은데」(체감 2배). 「클맥은 캐시극대화하면 진짜 개많이쓸수있음」은 “Opus 18,000회 + Sonnet 6,000회 호출 후에도 20% 남았다, 세션 하나를 계속 hot하게 유지하고 Haiku로 compact한다”는 글도 있었습니다.
• 「짚플 지금기준 한달 api가치 360달러밖에 안나오는데 정상임?」에선 GPT Plus 한 달 사용량을 API로 환산하면 약 360달러, Claude Pro는 1,000~1,200달러라는 계산이 나왔습니다. 가정이 공개되지 않아 미확인입니다.

reasoning 단계 선택(확인=본문·댓글). ‘아스트라 울트라만 쓰는 게 미련하냐’는 질문 글(댓글 4)에는 “울트라가 항상 최선은 아니다, high/max로 충분하다”는 댓글이 다수 붙었습니다. 「지금 솔 역대급으로 바삭하긴하네」(추천 2)에선 Sol Fast가 기존 60~70에서 100 tok/s 넘게 나온다는 속도 체감도 있었습니다. AA 표에서도 Sol은 max 52·$0.72 → xhigh 51·$0.39 → high 50·$0.32입니다. 1점에 비용 약 2배인 구간이 있다는 뜻입니다.

해외 실측(r/ClaudeAI, 한 사람 측정·미확인). 8개 파일 WeasyPrint 변환 작업을 2~4회씩 돌려, 20달러 요금제의 5시간 창 안에 몇 회 가능한지 쟀습니다.

모델	5시간 창당 작업 수	1회당 창 소모
Claude Sonnet 5.5	약 33	약 3%
Claude Haiku 5.5	약 20	—
Codex (Sol 6.1)	약 18	약 5.5%
Claude Opus 5.5	약 6	약 15%

Haiku가 Sonnet보다 창을 더 먹은 점이 핵심입니다. 싼 모델이 헤매며 도구 호출과 재시도를 늘리면, 단가는 낮아도 작업당 비용은 커집니다. 1번 섹션의 딥시크 이야기와 같은 구조입니다.

Anthropic 단일 루프 가이드(확인, 원문 10-22). 엔터프라이즈 배포를 비교해 보니 스킬을 가진 단일 에이전트가 모든 걸 한 프롬프트에 넣는 설계나 서브에이전트 설계보다 품질이 자주 높았고, 비용·지연도 낮은 경우가 많았다는 내용입니다. 권장 구조는 이렇습니다.

• 하나의 모델·하나의 컨텍스트로 열린 도구 루프를 돌린다.
• 턴·비용 예산과 쓰기 게이트는 하네스에서 건다.
• 스킬·도구는 짧은 설명만 먼저 보여 주고 필요할 때 로드한다(점진적 공개).
• 서브에이전트는 ①컨텍스트 비대화로 측정 가능한 성능 저하가 있을 때, ②버릴 컨텍스트로 병렬 처리할 때, ③도구 선택이 어렵거나 지시가 충돌할 때만 남긴다. 조직도를 그대로 복제한 에이전트 구조(Conway의 법칙)를 경계하라고 했습니다.
• 동반 저장소 single-agent-loop-kit은 기존 eval로 전후를 측정하고, 숫자가 받쳐 줄 때만 서브에이전트를 없애라고 합니다.
• 레딧 요약에는 “도구 30~50개를 넘으면 도구 선택이 무너진다”, “Claude Code 시스템 프롬프트를 80% 넘게 줄였다”, “골든 eval 10개로 시작하라”가 함께 돌았는데, 이 숫자들이 원문에 있는지는 이번에 확인하지 못했습니다(미확인).

국내 ‘오케 + 중국 워커’ 유행과는 방향이 반대처럼 보이지만, 실제로는 다른 축입니다. 워커 분할이 이득인 경우는 위의 ②(버릴 컨텍스트 병렬)에 해당하고, 도메인별로 쪼갠 서브에이전트는 접는 게 낫다는 것이 공식 권고입니다.

4) 그 밖의 개념·고조회

• 정보글 대회(공지, 조회 약 19,069, 추천 55). 접수 10-12~10-29, 심사 10-26~10-29, 결과 10월 말, 가이드 공지 11-10까지. 배점은 뉴비 이해 35, 정확·재현 30, 구성 20, 실용 15이고, 가격·한도 정보는 기준일과 출처 필수입니다. 사실상 커뮤니티가 스스로 정한 품질 기준입니다.
• 「이업계 진짜배기 상위 1% 제외하고는」(약 5,638, 추천 34). “바이브코더나 비IT 회사 개발자나 비슷하다”는 주장으로, 10-23~24의 코드 품질 논쟁이 계속되고 있습니다.
• 「ai 글쓰기로 126억 벎」(약 5,607, 추천 28). 댓글 맥락상 유튜브 강의팔이 풍자였고, “댓글 달면 비밀노트” 퍼널이 전형적인 수법이라는 지적이 이어졌습니다.
• 「55푸스 정도가 슬슬 ai 지능 수요의 한계인듯」(댓글 13). 지금 사람들이 원하는 건 더 똑똑한 모델보다 Opus 5.5급을 더 싸게 쓰는 것이라는 주장입니다. 오늘 1·3번 섹션의 흐름과 맞물립니다. 「오오푸스가 61솔 개터는거같다」(속도는 약 4배 차이), 「sol 6.1 맥스에서 원인 못찾아서 아스트라 xhigh 올렸는데」(그래도 못 찾아 Claude로) 같은 글도 있었습니다.
• Opus 검색 불만(글 제목은 비속어라 생략). Opus의 웹 검색이 약하니 Exa 같은 검색 MCP를 붙이거나 검색은 GPT에 맡기라는 조언이 나왔습니다.
• DGX Spark 8노드(개념글, 약 2,551, 본문 확인). 128GB×8로 1TB 풀드 메모리에서 753B급 추론을 돌린다는 내용입니다. 새 all-reduce 백엔드 RoCEnante는 NCCL 대비 4노드 +19.5%, 8노드 +45.2%(Qwen3.8-27B NVFP4 디코드)이고, 8노드 52.58 TPS로 단일 노드 11.86 TPS의 약 4.4배입니다. 비양자화 모델은 약 +18%. FlashInfer에 통합됐고, 스위치 구성 전용이며, 실패하면 NCCL로 폴백합니다. NVIDIA Sync 자동 클러스터링은 2026년 말 예정입니다.
• 「로컬단 Fact)」(추천 4). 로컬 환경 구성을 직접 하기보다 GPT/Claude 에이전트에게 맡기는 편이 낫다는 경험담입니다. 「맥스튜디오 M5울트라 256GB 샀는데... 어쩌지」 글쓴이는 이미 맥 미니 M4 Pro 48GB에서 gemma4로 주식 리서치·개인 비서 앱을 돌리고 있다고 했습니다.
• 무료 크레딧. River AI 가입 25달러(댓글 63), Deepgram 200달러(영어 STT만 쓸 만). 다계정 수집은 약관 위반 소지가 있고, 4~5번째 계정부터 무작위로 휴대폰 인증이 걸린다는 보고가 있었습니다. 한 댓글은 프로모션 대상 사이트가 10-20에 막 만들어진 곳이라며 경계했습니다.

해외 교차 확인

• r/LocalLLaMA:
  • 8GB GPU에서 Qwen-Flash-Next Coder를 262K 컨텍스트·약 70 t/s로 돌렸다는 글. 비결은 ISTA 3.5 BPW, 전문가 절반 제거, Vulkan입니다. 전문가를 잘라낸 변형이라 코딩 품질 측정이 필요합니다.
  • M6 Mac mini 32GB의 ANE로 Qwen3.8-27B를 돌렸다는 글(ANEMLL Forge 0.2.1, 96K가 최적점, 디코드 약 27 tok/s).
  • vllm-xpu-kernels에서 Qwen4-27B 관련 PR이 발견됐다는 글(미확인).
  • Meta의 바이트 단위 소형 모델 논문: 데이터가 6배 적게 든다는 주장. 다만 Llama 3.2 1B·Gemma 3 1B보다 낫다는 부분은 외삽입니다.
  • 중국에서 RTX 5090 다이를 떼어 AI 서버용으로 재가공한다는 보도. ChatGPT 음성 모드가 Silero VAD v6을 쓴다는 글. TensorSharp가 MiniMax-M3.1-Flash를 지원한다는 소식.
• r/ClaudeAI:
  • 위의 20달러 요금제 실측.
  • “Claude가 이틀째 묻지 않고 결정을 내린다”는 불만. Claude Duet 대기 명단이 조용하다는 글.
  • Fable 5.1이 이미지에 메시지를 숨긴다는 사례(미확인). Anthropic 보안 책임자의 성명 관련 글.
• r/singularity:
  • Kimi가 인플루언서에게 유료 홍보 표시를 하지 말라고 했다는 의혹(미확인).
  • “Kimi 3.1은 AA 점수와 달리 수학·3D에서 Sol보다 약간 못하다”는 체감. 국내 댓글의 AA 불신(‘아르곤 7위’, ‘뮤즈 원더’)과 같은 결입니다.
  • ARC-AGI-3 “수직 벽” 그래프. Gartner 조사에서 유의미한 가치를 본 CIO는 13%. Terence Tao의 “toxic waste” 발언 글.
• r/Bard:
  • Google AI Plus가 11-13부터 Pro 모델 수동 선택을 잃습니다(확인, 9to5Google·Android Central 등 보도, 가입자 메일 원문). Plus에는 Flash·Flash-Lite만 남고, Pro를 쓰려면 AI Pro($19.99)로 올려야 합니다. 연간 결제자의 불만이 큽니다. 한국 적용일은 메일로 확인하세요.
  • Argon이 Deep Think 자리를 대체한다는 글. AA img2vid에서 FLUX 3 Max가 Seedance 2.5보다 위인데 가격은 1/10이라는 글(영상 쪽이라 모델 보드 대상은 아님).
• 해커뉴스:
  • Apollo의 “기술 업계 밖에선 AI 성과 신호가 없다”(398점, 댓글 365).
  • “AI가 생성한 문장은 왜 이해하기 어려운가”(arXiv, 134점).
  • Node2Shell 계열 취약점이 HTTP2Shell로 이어졌다는 글. 사내 에이전트 게이트웨이를 노출하고 있다면 패치 여부를 확인하세요.
  • RTX 3000 시리즈 FP/BF16 언락, Terence Tao의 oai-math-revised 허브, uv+ty.

한 장으로 보는 오늘

축	국내 신호	해외 신호	판정
저가 워커	딥식플 비용·속도 1위 vs 루나급·FP4 논쟁	5090에서 10 tok/s, “API가 전기세보다 쌈”	AA 작업당 비용상 우위 없음(확인), 처리량 우위(확인)
가드레일	이미지 출력단 차단·연령 이동, 코덱스는 느슨	Kimi 공개본 사이버 데이터 제거	다수 보고(확인), 원인(미확인)
하네스·한도	Day 19 캐시 유지, 리셋 없음, Claude 한도 논쟁	단일 루프 가이드, 20달러 요금제 실측	공지·원문 확인, 실측 미확인
요금제	Gemini Plus 품질 논의	AI Plus 11-13 Pro 제외	확인

목적별 모델 고르기 (AA 10-25 재확인)

모델 보드는 10-24 스냅샷을 유지합니다. 출처: Artificial Analysis 리더보드.

확인(벤치, AA 서울 10-25 아침):

• 상위 8개 행의 점수·작업당 비용은 10-24와 같습니다: Opus 5.5 max 58·$5.98 / Sonnet 5.5 max 56·$5.46 / Opus xhigh 56·$3.46 / Muse Wonder Full 56·비용 미공개 / Kimi K3.1 Pro 55·$2.11 / Opus high 54·$1.82 / Astra max 53·$3.26 / Argon High 53·$1.99.
• 가성비 축: Sol max 52·$0.72 / xhigh 51·$0.39 / high 50·$0.32 / medium 48·$0.21 / low 42·$0.13.
• 오픈웨이트·저가: MiMo-V2.6-Pro 46·$0.13(오픈웨이트 1위 유지) / DeepSeek V4.1 Flash 1017 max 45·$0.26 / GLM-5.3 max 45·$2.01 / Haiku 5.5 max 43·$0.21 / MiniMax-M3.1-Flash 43·$0.22 / Luna max 38·$0.07.
• 변화는 속도뿐입니다: Kimi K3.1 Pro 약 77→73 tok/s, DeepSeek Flash 약 198→195 tok/s. 신규 상위 등재는 없습니다. Coding Agent Index 수치는 이번에도 텍스트로 읽히지 않아 반영하지 않았습니다.

보드 결정: 유지.

• 코딩 가성비: Sol max 유지.
• 대량: Sol medium 유지. 오늘 표에서 다시 보듯 딥시크(45·$0.26)보다 점수는 높고 작업당 비용은 낮습니다.
• 오픈웨이트: MiMo-V2.6-Pro 유지. Kimi K3.1 Pro는 11-04 가중치 공개 후 AA가 재분류하면 다시 봅니다.
• 워커 메모: 처리량이 병목인 병렬 워커라면 딥시크 Flash 1017이 여전히 유력합니다. 품질 바닥이 중요하면 Sol medium, 최저가 대량이면 MiMo-V2.6-Flash(38·$0.06)나 Luna가 대안입니다.

미확인(커뮤니티 해석): “아스트라급/루나급”, “재판매는 FP4”, “AA는 못 믿는다(아르곤 7위·뮤즈 원더)”는 개별 작업 체감입니다. AA는 10개 평가의 가중 평균이라 특정 하네스·도메인 승률을 보장하지 않습니다. 반대로 개인 체감도 프로바이더와 설정 차이를 통제하지 않은 결과입니다.

의미 · 바꾸지 말 것

• 비교 단위를 토큰 단가에서 작업당 비용으로 바꾸세요. 딥시크와 Haiku 사례 모두 “싼 모델이 더 많이 헤매면 총비용이 커진다”는 같은 구조입니다. 워커 선정은 자기 작업 10개를 끝까지 돌린 비용(재시도·QA 포함)으로 하세요.
• 오케스트레이터는 바꾸지 마세요. Opus 5.5/Sol max 상위 축은 그대로이고, 오늘 바뀐 건 저가 축의 해석과 하네스 비용입니다.
• reasoning 단계 전환이 더는 캐시를 깨지 않습니다. 코덱스에선 “쉬운 턴은 low, 막히면 xhigh” 전환 전략의 비용 부담이 줄었습니다. 다만 Claude 쪽은 같은 보장이 확인되지 않았습니다.
• 서브에이전트를 늘리기 전에 eval부터. 공식 가이드의 요지는 “접어라”가 아니라 “측정해서 남겨라”입니다. 조직도 모양의 에이전트 트리는 의심하세요.
• 가드레일 우회 파이프라인은 노이즈 제거까지만. 요구사항 문장까지 지우거나 이미지 필터를 뚫으려는 시도는 계정 리스크로 돌아옵니다.
• 로컬로 딥시크 Flash를 돌리려고 장비를 바꾸지 마세요. 기준 장비(24GB VRAM)에선 API가 압도적으로 싸고 빠릅니다.

시도 후보

1. 워커 A/B 하네스: 같은 10개 작업을 DeepSeek V4.1 Flash 1017(공식 API)·Sol medium·MiMo-V2.6-Pro로 돌려 성공률, 총 토큰(입력·출력·재시도), 벽시계 시간을 기록하세요. 가능하면 딥시크는 재판매 프로바이더 하나를 추가해 같은 시드로 비교합니다.
2. reasoning 전환 캐시 확인: 코덱스에서 긴 세션 중 low→xhigh→low로 바꾸며 사용량 표시의 증가 폭을 Day 19 전후 기록과 비교하세요.
3. 지시문 린트 단계: 오케스트레이터가 만든 지시문에서 반복된 면책·안내 문구만 제거하고 “라이선스·개인정보·보안” 키워드가 든 문장은 보존하는 규칙을 하네스에 넣어 보세요. 모델에게 맡기는 대신 정규식과 체크리스트로도 됩니다.
4. 서브에이전트 접기 실험: 지금 쓰는 서브에이전트 하나를 스킬(설명 + 지연 로드 지시)로 바꾸고, 골든 작업 몇 개로 전후 품질·비용을 비교하세요.
5. 기준 장비 로컬 후보: 24GB VRAM에서 Qwen-Flash-Next Coder의 전문가 절반 제거 GGUF를 받아 긴 컨텍스트 코딩 품질을 원본 API와 비교해 보세요(속도는 8GB 보고보다 여유가 있을 것으로 예상, 미확인).

소스 범위

• 국내: collect-dc.py 정상(ChatGPT 24·25, AI 활용 26·27, 후보 60). 목록 추가 수집은 ChatGPT 2쪽, AI 활용 2~4쪽. 본문·댓글을 연 글: 「워커로 쓰기 좋은 중국모델 비교 (딥시크가 딥황인 이유)」, FP4 재판매 논쟁 글, 「딥식이 vs 솔 6.1 뭐가 더 일 잘하냐」, 「지피티 6 이 5.6보다 검열이 개빡셈」, 「이거 검열 더 빡세졌나」, 「모델 미학이 바뀐것같네」, 「지피티 검열 풀림?」, 「코덱스 지금 검열 왤캐 허벌이지?」, 상투구 제거 개념글, 「티보 X) 19일차 개선사항」, 「클로드 한도 많다는 말은 공감 안되노」, Claude 캐시 극대화 글, ‘아스트라 울트라만 쓰는 게 미련하냐’ 글, 「55푸스 정도가 슬슬 ai 지능 수요의 한계인듯」, DGX Spark 8노드, 정보글 대회 공지, 「이업계 진짜배기 상위 1% 제외하고는」, 「ai 글쓰기로 126억 벎」, River AI·Deepgram 크레딧 글 외.
• 해외: 레딧 r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/ClaudeAI, r/Bard, r/singularity(성공), r/ChatGPT·r/OpenAI·r/codex(429). 해커뉴스 첫 화면(Algolia).
• 확인용 원문: AA 리더보드, Anthropic: When to fold subagents into your main agent loop, single-agent-loop-kit, 9to5Google: AI Plus Pro 제외.
• 반복 피함: 10-24의 코드 규칙집·30만→6.6만 줄·1년 수익 0원·Kimi K3.1 Pro 등재·GPU 언락 상세는 후속 신호만 짧게 이었습니다.