에이전트코리아 · 2026-09-23
Opus 5.5·GPT-6 모델 분담과 초기화권, STT·로컬 추론 인프라, JEV·ZTC 검증, AI 영상·온톨로지 파이프라인, 자동매매와 업무용 에이전트 논의를 묶은 에이전트코리아 대화 다이제스트입니다.
오늘의 대화
04:00 일자 경계 기준으로 새벽에는 Claude Opus 5.5와 GPT-6 Sol·Luna의 공개, Codex·Claude의 초기화권과 banked reset이 화제가 됐다. 오전에는 Astra를 기획·검수용으로 두고 Sol·Luna·Opus·Fable을 작업 난이도에 따라 나누는 오케스트레이션과 토큰 비용이 집중적으로 논의됐다. 이어 회의록 STT 파이프라인의 로컬 서버 구성, JEV·Laya·ZTC를 이용한 자기확신 검증, Astra·Seedance·OpenCrab과 온톨로지를 결합한 영상 제작 경험이 공유됐다. 오후와 밤에는 AI 자동매매의 백테스트 과적합·슬리피지, 로컬 모델용 하드웨어 투자, 직원 업무용 에이전트와 문서·카카오톡 자료 자동화까지 이어졌다. 모델 성능·가격·한도·벤치마크와 각 프로젝트의 효과는 참여자 경험·전언·시연으로 기록하며 공식 사실이나 재현 결과로 단정하지 않는다.
이야기 나온 주제
Opus 5.5·GPT-6 Sol/Luna 출시와 초기화권
Claude Opus 5.5가 공개됐다는 소식과 함께 Codex·Claude에 초기화권 또는 banked reset이 들어왔다는 반응이 나왔다. 어떤 참여자는 정규 리셋도 함께 일어났다고 했고, 다른 참여자는 초기화권만 받았다고 해 적용 방식과 시점이 엇갈렸다. GPT-6 Sol·Luna와 Opus 5.5의 공개 여부, 사용 화면 노출, 가격·토큰 사용량도 같은 날 빠르게 바뀌는 것처럼 보였지만, 대화에서는 공식 정책을 함께 확인하지 못했다.
관련 메시지 발췌 · 05:49–08:08, 09:11–09:16
05:49 · 개순/기획 용사여 일어나세여 뱅크드 리셋이 들어왔어요
05:55 · 백개발 № 154 · 2026-09-23 · 매일의 AI 앤트로픽, 최신 AI ‘클로드 오퍼스 5.5’ 공개했대요
05:57 · 시안 아놔 태우라더니 리셋권 줬네
06:47 · 아라방구 / AI Engineer 페이블 5.1을 능가한다는 오퍼스 5.5가 출시 되었습니다. 당분간은 그냥 오퍼스 5.5만 사용해도 되겠네요.
07:56 · 도깨비야 궁금한게 api가격이 내리면 구독제에서 사용할때 사용하는 토큰도 반인가요?
07:58 · 아키Archi 토큰이 반이 아니라 토큰의 가격이 반이 되는거죠
08:08 · 아린이 / 교육 / 종교 코덱스 초기화는 초기화권을 뿌린걸로 대체인가요?
09:11 · 짜장/기획자 엔트로픽은 리셋같은건 안해주는구나 ㅋㅋ
09:13 · 대디손마미손/기획자 리셋권 줬어요!
09:15 · 죠르디/개발자 코덱스 그냥 리셋해줬네요
09:16 · 죠르디/개발자 리셋권도 주고?
09:16 · Ai 하는 청년/건축설계 전 리셋권만 줬는걸요??
09:16 · 죠르디/개발자 방금 리셋됐는데 오늘 오후 8시에 리셋이었는데 방금 싹 초기화됐던데
모델 역할 분담·서브에이전트·토큰 비용
참여자들은 Astra를 전체 계획과 복잡한 작업의 검수·지휘에 쓰고, Sol을 일반 구현·검수, Luna를 단순 작업, Opus 5.5를 어려운 작업, Fable 5.1을 선택적 에스컬레이션이나 다른 관점의 검수에 쓰는 패턴을 제안했다. 한 세션에서 모델을 바꾸기보다 서브에이전트로 분리하는 방법이 거론됐고, 실제 비용은 모델·작업량·캐시·하네스 구성에 따라 달라진다는 반론도 나왔다. 한 참여자는 비슷한 작업에서 Sol 6의 주간 한도 소모가 Opus 5.5보다 크게 느껴졌다고 했고, 다른 참여자는 Claude 쪽이 더 많은 일을 하면서도 덜 닳는 것처럼 보였다고 했다. 이는 통제된 비교가 아닌 사용 체감이다.
관련 메시지 발췌 · 09:24–11:43
09:24 · Ai 하는 청년/건축설계 지금 회의록 생성 워크플로우에 STT-> GPT 5.6 luna -> 엑셀 추출 식인데 문맥이나 정확도는 LLM으로 잡고 있었거든요!
09:46 · MeroZemory 아마 5.5 opus/fable 5.1 상황에맞게 지휘하고 워커로 6sol쓰는걸로 가게될것 같긴 합니다!
09:57 · 주녀 항상 아스트라로 지시하고 작업은 루나로만 시키는
09:57 · 주녀 그럼 토큰 진짜 안달아요
09:58 · 주녀 그럼 다시 아스트라 검수후 완료 땅땅 해줌
09:58 · 일하는 죠르디 요렇게 모델 사용 분리 하는거, 한 세션에서 되나요? 아니면 에이전트 분리 해야만 되나요?
09:58 · 주녀 전 그냥 저렇게 서브에이전트로 퍼트리라 그래요
09:59 · 율파파 @darkcommis 간단한건 Sol한테 검수시키고 그래요
09:59 · 율파파 @darkcommis 좀 복잡한 작업일 때에만 Astra로 플랜짜고 검수하고
09:59 · 율파파 @darkcommis 잡일은 모두 루나
10:23 · MeroZemory 보편적인 수십개 프로젝트는 astra medium으로 돌리면서 서브에이전트로 6 sol high, 6 luna max 돌리면 되겠는데? 하는 생각이
10:24 · 송윤일/95/작가 5.5가 5라면 삽질하고 토큰이랑 시간 10 쓸거 3쓰고 해결하는 느낌입니다
10:27 · MeroZemory 저는 아까말씀드린것처럼 에스컬레이션이나, 작업 검수할때만 이제 fable5.1 선택적으로 씁니다
11:05 · MeroZemory 6sol이 진짜 가성비가좋긴해요 지금
11:40 · 엔지니어/agent 저는 코덱스, 클로드 순정에 가깝게 쓰는데 비슷한 작업 SOL 6 울트라 : 주간한도9프로 오프스5.5 max : 주간한도2프로 썼네용
11:43 · MeroZemory 클로드쪽을 더 많이하고있어서 좀 의문이네용
STT 회의록 파이프라인과 로컬 추론 서버
회의록 생성 흐름으로 STT에서 GPT-5.6 Luna를 거쳐 엑셀로 추출하는 구성이 소개됐다. Google·Whisper보다 CLOVA가 더 적합해 보이지만 비싸다는 질문에 로컬 Whisper·Qwen·VibeVoice를 분야별로 비교해 보라는 답이 나왔다. 직원 PC마다 모델을 설치할지 한 대의 GPU·CPU 서버를 API나 WebSocket으로 공유할지에 대해서는 중앙 서버와 큐를 두는 설계가 제안됐다. 짧은 음원은 여러 요청을 동시에 처리할 수 있지만 긴 파일은 자원 사용량을 측정해 대기열이나 제한을 두어야 한다는 설명이다. 실제 처리량과 정확도는 환경별 테스트가 필요하다.
관련 메시지 발췌 · 09:07–09:40
09:07 · Ai 하는 청년/건축설계 STT 모델 써보신분 계신가요??? CLOVA가 가장 적합해보이는데 아직 너무 비싸서 추천 받고 싶습니다! 구글이랑 whisper는 써봤는데 완성도가 떨어져서요!
09:13 · 춘식 / AI Engineer 위스퍼, qwen, vibevoice 등 여러개 있긴한데 다들 잘하는 분야가 있어서여
09:24 · Ai 하는 청년/건축설계 지금 회의록 생성 워크플로우에 STT-> GPT 5.6 luna -> 엑셀 추출 식인데 문맥이나 정확도는 LLM으로 잡고 있었거든요!
09:26 · Ai 하는 청년/건축설계 아아 그리고 추천 받고 싶은게 하나 더 있는데 이런 경우 GPT API는 문제가 안되는데 로컬에서 돌리는 STT 모델은 각자 직원들 PC에 설치하는 방식으로 하는게 맞는지 PC한대에 MCP 브릿지두고 사용하는게 맞는지 궁금해요
09:28 · 춘식 / AI Engineer 그냥 gpu나 cpu서버 한대
09:28 · 춘식 / AI Engineer 거기에 stt 서버 띄우고 api나 웹소켓으로
09:33 · 춘식 / AI Engineer 그래서 전 10초~20초 정도의 음원이라고하면 4개 동시 요청까지 허용하고 로드밸런싱으로 다른 GPU에 레플리카 띄워둬서 처리하게 해여
09:40 · 춘식 / AI Engineer 1시간짜리 음원 넣었을떄, CPU / GPU 사용량 보시고, 동시 처리할 여유가 없으면 큐 방식으로 대기하셨다가 하나 끝나고 다음꺼 처리되게 하시는게 낫고 / 여유 있으면 2개~3개 정도까지는 동시처리 하셔도 될거에여
JEV·Laya·ZTC의 자기확신 검증과 로컬 모델
JEV·Laya·ZTC의 자기확신 능력을 비교하기 위해 테트리스에 붙인 실험과 재현물이 공유됐다. 대화에서는 ZTC가 세 방식 중 끝까지 수행했고, 토큰 없이 모델에서 판단 정확도를 즉시 추출하는 기술이라는 소개가 나왔다. JEV는 API, ZTC는 로컬도 지원한다는 설명과 함께 4B·9B·27B·397B 선택지가 언급됐지만, 27B에 5090이 필요하다는 말과 ‘가성비 최고’ 평가는 참여자의 안내로만 남긴다. 실험 조건·벤치마크 결과는 원문 공개 링크와 별도로 재현·검증해야 한다.
관련 메시지 발췌 · 14:39–15:00
14:39 · 다윈/AI 글로벌 화두인 JEV와 Laya 그리고 ZTC 3종의 자기확신 능력을 검증하기 위해 테트리스에 붙여 보았습니다. 그 결과와 재현을 허깅페이스에 공개 했으니 직접 판단해 보시죠. https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/Tetris-JEV-LAYA-ZTC
14:41 · 케이시/Kumiho.io Jev로 구축이 편리한 만큼 개발 다 해놓고 Laya 셋팅으로 옮기는 방법도 ㅎㅎㅎ
14:42 · 다윈/AI ZTC가 테트리스는 셋중 가장 나았음
14:43 · 케이시/Kumiho.io 그러면 라야와 Jev가 중간에 멈춘이유는 뭘까요?
14:49 · 다윈/AI ZTC는 제로 토큰 콘피던스의 약자에요. 토큰없이 판단 정확도를 모델에서 즉시 추출하는 기술이에요
14:49 · 다윈/AI JEV는 API이고 ZTC는 로컬도 지원되요. 허깅에 모델까지 함께 올렸어요
14:55 · 다윈/AI 4b , 9b, 27b, 397b 선택 가능요. 추천은 27b가 가성비 최고에요
15:00 · HiDDeN 27b쓸려면 사양이 어느정도 여야 하나요?
15:00 · 다윈/AI 5090 정도
Astra·Seedance·OpenCrab을 이용한 영상·온톨로지 파이프라인
영상 제작 경험에서는 Astra·Seedance·JEV·OpenCrab을 이어 붙이고, JEV를 앞단 검수에 두며 온톨로지를 쌓아 질감을 잡는다는 설명이 나왔다. 영상 모델은 짧은 샘플의 벤치마크만으로 판단하기 어렵고, 실제로 긴 영상을 만들어 보는 것이 중요하다는 의견도 있었다. 사용자가 만든 영상과 사진은 source에 존재하지만 공개 Wiki에는 원본을 재현하지 않고, 도구 조합과 참여자의 설명만 남긴다.
관련 메시지 발췌 · 13:58–16:49
13:58 · 율파파 @darkcommis 난 돈주고 런웨이에서 영상을 뽑아
13:58 · 율파파 @darkcommis 난 클링 AI에서 고퀄리티 영상을 무료로 뽑아
14:09 · 율파파 @darkcommis 해당 모델로 5분 이상 영상 만들어보고 이야기 했으면 좋겠습니다
14:10 · MeroZemory 진짜 영상 모델은 쓰기나름인것같아요
16:17 · 배뽕 배콩규 아스트라 + 시댄스 + 제브 + 오픈크랩 제브 앞단에두면 검수가 빨라지고 온톨로지 쌓으니까 질감을 이젠 잘잡아요-!
16:18 · 휴가 즐기는 어피치 온톨로지는 어떤거때문에 어떻게 활용하시는건가요??!
16:40 · AlexAI/opencrab.sh 모든 에이전트는 온톨로지 형태로 진화한다
16:49 · 배뽕 배콩규 그래서 온톨로지 붙혔어요
로컬 LLM·하드웨어와 클라우드 구독의 선택
로컬 모델을 쓰려면 GPU·CPU 사양과 초기 비용을 감수해야 하고, 클라우드 구독은 바로 쓸 수 있지만 사용량·개인 자료 처리·장기 비용을 따져야 한다는 논쟁이 밤에 이어졌다. ‘로컬’이 로컬 모델을 직접 실행한다는 뜻인지, 서버 없이 자기 컴퓨터에서 에이전트를 보조한다는 뜻인지도 서로 다르게 이해됐다. 로컬 이미지·영상 생성은 매력적이라는 경험과, 같은 비용이면 당분간 Claude Code·Codex 구독이 낫다는 반론이 함께 나와 결론은 개인 환경에 따른 선택으로 남았다.
관련 메시지 발췌 · 22:59–23:20
22:59 · 율파파 @darkcommis 질문하는버 : 로컬 LLM을 세팅해보고 싶습니다
23:04 · 율파파 @darkcommis 로컬에서 생성하고 있다는거겠죠
23:09 · 얼굴라이언/마케팅 주변에서 에이전트쓸거면 로컬로 돌리라는데 제 가치가 그 비용들을 투자하기가 조심스러워서 우선 헤르메스 거쳐서 가볼라고합니다
23:10 · Dominic / 개발자 로컬에서 돌리라는게 로컬모델이 아니고 서버없이 자기컴퓨터에서 서브하라는거 아닐까요
23:11 · 얼굴라이언/마케팅 아뇨 이 친구는 하드웨어 공급하는친구라 그런지 무조건 로컬ai를 세팅해야만 하는 시대가 온다고 빨리 적응하라는 식으로 이야기하더라고요
23:12 · Tofukyung/AI 크리에이터 트..틀린 말은 아닌데 일반인이 쉽게 그렇게 하기 어려워요. 로컬 ai세팅해서 그나마 의미 있게 쓰려면 못해도 6~700 쓰셔야 하는데, 그 돈이면 당장 클로드코드 200달러 1년 구독을 2개 할 수 있어서
23:14 · 해랑사 / AI 커뮤니케이터 로컬은 진짜 컴 사양이 좋아야해요.. ㅠ
23:19 · 율파파 @darkcommis 로컬 이미지, 영상 생성모델 두루두루 써보고
23:20 · 율파파 @darkcommis 5090 살돈으로 힉스필드나 매그니픽 10년 구독할 수 있어요
AI 자동매매·백테스트·실거래 괴리
주식 자동매매를 두고 ‘허상’이라는 주장과 실제 수익을 냈다는 주장이 맞섰다. 한 참여자는 AI가 직접 판단하게 하기보다 머신러닝 모델로 종목을 상대순위로 점수화하고, XGBoost·LambdaMART 같은 표 데이터 모델이 복잡한 딥러닝보다 나았다고 설명했다. 이어 백테스트에서 보이던 알파가 기준가·호가·슬리피지·상장폐지 종목·과적합 때문에 사라진 사례가 정리됐고, 페이퍼 트레이딩 수익률과 실거래 결과가 크게 달랐다는 경험이 공유됐다. 이는 투자 권유가 아니라 실패 사례와 검증 필요성을 포함한 대화 기록이며, 특정 종목·자본·전략 세부는 공개하지 않는다.
관련 메시지 발췌 · 10:38–11:02
10:38 · 인사하는 프렌즈 ai로 자동매매의 허상이라는 글을 어디선가봤는데 이게 되면 알트만이랑 아모데이는 투자 따로 안받아도 됐겠죠. 라고
10:39 · MeroZemory 허상아닙니다 O.o 저 지금 전업 자동매맨데
10:40 · MeroZemory 제 방식은 이제 ai를 판단에 쓰는게아니라
10:40 · MeroZemory ml 모델을써요
10:42 · MeroZemory xgboost같은
10:42 · MeroZemory 무시하던모델이 성과가 좋던데
10:44 · MeroZemory 저는 xgboost lambdaMART로 랭킹기반으로
10:45 · MeroZemory 이제 시장에서 뭘살지말지 스코어링하고
10:46 · MeroZemory 백테스팅으로는 저도 수익률 10억% 만들 수 있음
10:48 · MeroZemory 페이퍼트레이딩도 이제 무의미한게 슬리피지문제때문에
10:49 · MeroZemory 페이퍼트레이딩으로 수익률 월 40%씩나오길래 드디어 성공했따! 하고 했다가 현실수익률빔 -10%맞고 울었죠
10:50 · MeroZemory 실제 데이터를 계속 수집하시고 본인데이터가지고 훈련하셔야
10:51 · MeroZemory 결론: 허상은 아니다
11:02 · MeroZemory 제가볼땐 주식은 하더라도 자동매매는 하면안됨
업무용 에이전트·스킬·카카오톡 자료 자동화
밤에는 GPT·Claude로 직원들이 만든 업무 자동화를 보고·지시·승인까지 이어지는 업무용 봇으로 묶고 싶다는 요구가 나왔다. Hermes·OpenCrab·Codex·Claude Code 중 무엇이 초보자의 스킬·워크플로 생성에 유리한지 비교했고, 순정 Codex는 단순 업무에 쉽지만 복잡한 봇·연동은 별도 지식이 필요하다는 의견이 엇갈렸다. 카카오톡 대화를 읽고 사진·문서를 저장하는 흐름에는 내보내기 후 반자동 처리나 전용 CLI·스킬을 쓰는 방향이 제안됐으며, 자동화 범위가 넓어질수록 개인 자료와 권한을 먼저 제한해야 한다는 주의가 남았다. 자동 공지의 초대 링크·열람 코드와 원본 사진·영상은 공개에서 제외했다.
관련 메시지 발췌 · 23:08–23:39, 2026-09-24 01:23
23:08 · 얼굴라이언/마케팅 지금 gpt 클로드로 직원들이 업무 자동화를 위해 잡다한 것들을 계속 쏟아내고있는데 업무용 봇도 만들어서 보고 지시 승인 이런것들 자동화 시킬 생각입니다
23:11 · Tofukyung/AI 크리에이터 헤르메스나 그록봇이 초보자분이 세팅하기는 좋을 거 같습니다. 클로드코드나 코덱스 순정도 저는 좋다 생각하기는 하지만 난이도가 있으니..
23:12 · 율파파 @darkcommis 헤르메스 세팅하는 것보다 코덱스가 더 쉬워요 정말로
23:22 · 얼굴라이언/마케팅 워크플로를 만들어주고싶은데
23:23 · Tofukyung/AI 크리에이터 근데 작업 기반으로 워크플로우 짜주고 스킬 자동으로 만들어주는건 오히려 헤르메스가 쓸만할수도 있기는 해요 초보자가 스킬 자동으로 만들어주는데 있어서 강점이 있기는 해서
23:28 · 송윤일/95/작가 깃허브에서 kakao-cli 윈도우 버전 찾아줘. 없으면 비슷한 키워드 검색해서 찾아줘. 내가 찾고 싶은건 카카오톡 대화 내용을 읽어서 로컬에 저장하는 오픈 소스야
23:36 · 얼굴라이언/마케팅 하루에 한번 접수시간에 카톡방 하나씩 순서대로 켜서 쓰으으윽 읽고 읽으면서 사진 저장 저장저장 (폴더완성)
23:37 · 얼굴라이언/마케팅 아 말씀해주신 내용대로 스킬 코덱스에 입혀놓고 그렇게 하면되나요?
23:39 · 송윤일/95/작가 아니요. 잘잘잘 말씀하시고 이런 스킬 만들어야 만들어. 이러시면 된다고요ㅋㅋㅋ
2026-09-24 01:23 · 춘식이/연구개발 저정도로 자동화하는건 권한 제한을 정말 전혀 안하고 시키는건가 볼때마다 좀 놀랍네요