지난달 25일에 새 회사의 근로계약서에 서명했는데, 오늘로 딱 한 달이 되었다. 어느새 연휴가 끝난 지도 이렇게 오래되었구나 싶다. 수습 기간이 끝나기까지 두 달 남았는데, 무사히 정식 전환할 수 있으면 좋겠다.

이틀 동안 One Day 일기를 쓰지 않았는데, 주로 내용을 Blog로 옮겨 올 계획을 세우고 있었기 때문이다. 하지만 Blog 관리자 페이지에서 아직 설정해야 할 것들이 있고, 최근에는 그것을 처리할 시간도 없어서, 그냥 일단 여기에서 계속 써 보기로 했다.

요 며칠은 주로 여러 대형 모델 업체들을 계속 시험해 보고 있다. 어젯밤에는 참지 못하고 또 OpenCode Go 요금제를 하나 개통했다. 첫 달은 $5로 반값에 이용할 수 있고, 무엇보다 Alipay 결제도 지원하기 때문이다.

나는 아직 Github의 결제 수단을 해결하지 못해서, OpenCode의 가난뱅이 요금제가 쓸 만한지 확인해 보려고 했다. 하지만 OpenCode Go는 현재 오픈 소스 대형 모델만 지원하는데, 예를 들면 GLM-5, Kimi K2.5, MiniMax M2.5, MiniMax M2.7 등이 있다.

그중 GLM-5가 가장 비싼데, 여러 차례 테스트해 본 결과 출력 속도도 가장 느렸다. 출력이 가장 빠른 것은 MiniMax였지만, 이쪽 모델은 이미 한 번 데인 적이 있다. 매년 시험 보고 매년 틀리는 것처럼, 이번 테스트 결과도 똑같았다.

MiniMax M2.7은 속도는 빠르지만 출력 결과를 도저히 사용할 수가 없었다. 지난주에 구매한 Token Plan과 마찬가지로 또 실패했다. 종합해 보면 OpenCode Go에서 그나마 쓸 만한 것은 Kimi K2.5뿐이다.

이 모델들을 Vibe Coding에 사용하기에는 여전히 너무 무리지만, 이미 돈을 쓴 이상 헛되이 낭비할 수는 없었다. 그래서 곧바로 Translator에 사용하기로 했다. 일부 모델의 인터페이스는 OpenAI와 호환되지 않기 때문에 Anthropic의 인터페이스도 호환해야 했다.

결국 Github Copilot에 의지할 수밖에 없었다. 학생 혜택으로 남아 있는 얼마 안 되는 할당량을 계속 사용해 GPT-5.3-Codex 모델로 Translator 프로젝트를 리팩터링했고, 오픈 소스인 @ai-sdk/anthropic을 통해 Anthropic 인터페이스를 연동했다.

앞으로 이 한 달 동안은 가능한 한 OpenCode Go의 남은 가치를 최대한 뽑아내서, 이 $5가 헛돈이 되지 않도록 해야겠다.

그런데 덕분에 또 하나의 놀라운 사실도 발견했다. 알고 보니 GPT-5.4 mini가 Translator에 훨씬 더 적합했다. 속도도 더 빠를 뿐만 아니라 가격도 GPT-4.1 mini보다 조금 비쌀 뿐이다. 앞으로 이 OpenCode Go가 만료되면 GPT-5.4 mini로 바꾸면 될 것 같다.