본문 바로가기

IT

(163)
GPT-5.4 mini와 nano 출시 정리(어디에 써야 진짜 이득일까) 2026년 3월 17일, OpenAI가 GPT-5.4 mini와 GPT-5.4 nano를 공개했습니다. 이름만 보면 “또 작은 모델 나왔구나” 싶지만, 이번에는 느낌이 조금 다릅니다. 그냥 값싼 축소판이 아니라, 코딩 보조, 서브에이전트, 대량 처리 파이프라인, 멀티모달 업무 같은 실제 서비스 운영 시나리오를 꽤 노골적으로 겨냥한 모델이기 때문입니다.한마디로 요약하면 이렇습니다.GPT-5.4 mini: “빠른데 제법 똑똑한 실무형”GPT-5.4 nano: “아주 싸고 아주 많이 돌리는 파이프라인형”큰 모델이 무조건 정답이면 세상 모든 서버는 최고 사양 CPU만 달고 있었겠죠. 현실은 다릅니다. 응답 지연, 토큰 비용, 동시 처리량, 에이전트 수, 툴 호출 안정성 같은 것들이 다 돈이고 품질입니다. 그래서..
ChatGPT Codex에 도입된 서브 에이전트 기능이란? 코딩할 때 가장 답답한 순간이 있습니다.버그를 잡아야 하고, PR도 봐야 하고, 테스트도 돌려야 하고, 문서도 확인해야 하는데, 이걸 한 에이전트에게 전부 몰아주면 처음엔 똑똑해 보여도 점점 산으로 가기 시작합니다. 로그는 길어지고, 중간 메모는 쌓이고, 중요한 요구사항은 뒤로 밀리고, 결국 “아까 무슨 얘기했더라?” 모드에 들어가기 쉽죠. 이 지점에서 ChatGPT Codex의 서브 에이전트 기능은 꽤 중요한 변화입니다.간단히 말하면, 하나의 Codex가 모든 일을 끌어안는 대신 여러 개의 보조 에이전트를 병렬로 띄워 각각 맡길 수 있게 된 것입니다. 개발자 입장에서 보면 “AI 한 명”이 아니라 “역할이 나뉜 작은 AI 팀”에 가까워졌다고 보면 됩니다.(참고로 이 기능은 openCode나 클로드에서 ..
GPT Codex Fast 모드(개발 속도를 2배 올려주는 모드) 개발하다 보면 꼭 이런 순간이 옵니다.모델이 똑똑한 건 알겠는데, 답이 조금만 더 빨리 나오면 좋겠는 순간 말이죠. 특히 테스트 깨진 거 수정하고, 프론트엔드 문구 조금 바꾸고, 에러 원인 추적하고, 다시 질문하고, 또 수정하고… 이런 작업은 한 번에 끝나는 경우보다 “짧게 여러 번 왕복하는 흐름”이 훨씬 많습니다. 이럴 때 느린 응답은 은근히 집중력을 끊습니다. 개발자 입장에서 제일 아쉬운 건 “정확도”보다 “리듬”이 깨지는 순간일 때도 많으니까요. 이때 자주 보게 되는 기능이 바로 GPT Codex Fast 모드입니다. 이름만 보면 뭔가 가벼운 모델로 바뀌는 것 같기도 하고, 성능을 조금 낮추고 속도만 올리는 옵션 같기도 합니다. 그런데 실제 개념은 그보다는 조금 더 명확합니다. 결론부터 말하면, C..
HWP 파일 파싱 후 재가공, 어디까지 자동화할 수 있을까(로컬 처리와 웹 한글 편집 비교) 한글 문서 업무를 자동화하려고 마음먹는 순간, 누구나 한 번쯤 이런 생각을 합니다.“어차피 최종 결과만 HWP로 나오면 되는 거 아닌가? 중간은 좀 더 다루기 쉬운 방식으로 처리하면 훨씬 편한 거 아닌가?”이번에는 바로 그 질문을 중심에 놓고, HWP 파일을 파싱한 뒤 필요한 정보를 뽑아 재가공하고, 다시 문서 형태로 만들어 내는 흐름을 실제로 여러 방식으로 테스트해 봤습니다. 결론부터 말하면, “가능은 하다. 하지만 어디서 처리하느냐에 따라 난이도와 안정성이 생각보다 크게 달라진다”입니다. 보기에는 비슷한 자동화 같아도, 실제로는 길이 꽤 다른 두 개의 등산로를 걷는 기분이었습니다. 우선 시작전에 로컬 파일 처리와 웹 한글에서 처리한 내용을 비교한 도표부터 첨부하겠습니다.이번 테스트의 핵심 목표이번 검..
맥북프로 성능 비교: M4 Pro, M4 Max, M5 Pro, M5 Max 중 무엇을 사야 할까? 맥북프로를 고를 때 가장 헷갈리는 순간이 바로 이겁니다.Pro를 사면 충분한지, 아니면 괜히 나중에 아쉬울까 봐 Max까지 가야 하는지 말이죠. 게다가 이제는 M4 Pro, M4 Max에 이어 M5 Pro, M5 Max까지 공식 발표되면서 선택지가 더 복잡해졌습니다. 어떤 칩은 개발자에게 특히 좋고, 어떤 칩은 영상 편집이나 3D 작업에서 진가를 발휘합니다. 그리고 의외로 “제일 비싼 게 무조건 제일 합리적”인 건 또 아닙니다. 맥북은 특히 더 그렇습니다. 비싸게 샀는데 웹 브라우저, IDE, 슬랙만 돌리는 용도라면 그야말로 맥북이 아니라 고급 전기난로를 산 셈이 될 수도 있으니까요. 이 글에서는 2026년 3월 6일 기준으로, M4 Pro, M4 Max, M5 Pro, M5 Max를 성능과 용도 중심으..
FIFO의 반대는 무엇일까? 선입선출과 후입선출을 일상 예시로 쉽게 이해하기 업무하다가, 물건 정리하다가, 혹은 개발 문서를 보다가 한 번쯤 듣게 되는 말이 바로 FIFO입니다. 그런데 여기서 꼭 따라오는 질문이 있죠.“그럼 FIFO의 반대는 뭐지?” 결론부터 말하면, 대부분의 회계·물류·자료구조 문맥에서 FIFO의 반대 개념으로 가장 널리 쓰는 말은 LIFO입니다.FIFO는 First In, First Out, 즉 선입선출이고, LIFO는 Last In, First Out, 즉 후입선출입니다. 말 그대로 먼저 들어온 것이 먼저 나가느냐, 아니면 나중에 들어온 것이 먼저 나가느냐의 차이입니다. FIFO와 LIFO를 한 줄로 정리하면FIFO(선입선출): 먼저 들어온 것이 먼저 나간다LIFO(후입선출): 나중에 들어온 것이 먼저 나간다이 차이는 생각보다 단순하지만, 막상 실생활에 대..
ChatGPT 5.4 출시 정리 및 타사 LLM 모델들과 성능 비교 AI 모델 이름이 또 바뀌었나 싶다가도, 막상 실제 업무에 붙여보면 “그래서 내 일은 더 빨라지나?”가 제일 중요합니다. 이번 GPT-5.4도 딱 그렇습니다. 이름만 한 단계 올라간 마이너 업데이트처럼 보일 수 있지만, 실제 공개 문서 기준으로 보면 GPT-5.4는 단순한 수치 개선판이 아니라, 코딩·문서 작성·리서치·도구 사용까지 한 번에 밀어붙이는 “업무형 프론티어 모델”로 포지셔닝됐습니다. 특히 개발자 입장에서는 두 가지가 궁금할 겁니다.GPT-5.4는 기존 GPT-5.3-Codex와 비교해 진짜 코딩에 더 좋은가Claude, Gemini, Grok, DeepSeek 같은 최신 경쟁 모델과 비교하면 어디쯤인가이번 글에서는 그 두 질문에 집중해서, 현시점 기준으로 헷갈리지 않게 정리해보겠습니다. 결론..
2026년 3월 04일 기준 최신 AI 성능비교(Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro·Gemini 3 Flash) 요즘 개발자 커뮤니티는 모델 이름만 들어도 자동 완성처럼 말이 따라옵니다. “코덱스는 빠르다”, “오푸스는 설계를 잘한다”, “제미나이는 똑똑한데 가끔 딴 길로 샌다” 같은 문장들 말이죠.그런데 여기서 중요한 포인트가 하나 있습니다. 같은 모델이라도 어떤 도구(앱/CLI/IDE 확장), 어떤 설정(노력도, 생각 수준), 어떤 작업 성격(짧은 반복 vs 긴 리팩토링)에 놓느냐에 따라 체감이 꽤 달라집니다. 그래서 오늘은 점수표 대신, 레딧·해커뉴스·공식 릴리스 문서에서 반복적으로 관찰되는 실사용 견해를 중심으로 정리해 보겠습니다.오늘 기준 “최신” 라인업, 먼저 정리2026년 3월 4일 기준으로 커뮤니티에서 가장 뜨겁게 비교하는 조합은 대략 이렇습니다.Codex 5.3 : OpenAI 쪽이 “에이전트 코딩..