최근 AI와 협업하는 방식을 완전히 바꿨어요. 예전에는 어떻게든 토큰을 아끼는 게 1인 개발자의 미덕이자 효율적인 전략이라고 생각했거든요. “에이전트가 똑똑하니까 이 정도 플랜만 줘도 척척 알아듣겠지?” 하며 간결한 지시와 최소한의 맥락으로 작업을 시작하곤 했죠.
그런데 결과는 늘 비슷하더라고요. 맥락을 충분히 파악하지 못한 에이전트가 제가 의도한 것과는 조금 다른 방향으로 코드를 짜기 시작하고, 저는 그걸 바로잡으려고 다시 긴 대화를 이어가야 했어요. 결국 토큰은 토큰대로 더 쓰고, 제 작업 시간은 시간대로 늘어나는 악순환이었죠.
그래서 이제는 전략을 바꿨어요. “토큰은 아끼지 않는다. 대신 확실한 퀄리티를 산다.”
최고 성능의 모델과 최대의 노력(Effort)
요즘 저는 Claude Code를 쓸 때 주로 Opus 모델을 선택하고, Effort(노력 수준) 설정도 항상 가장 높은 쪽으로 유지해요. 겉으로 보기엔 리소스 낭비처럼 보일 수도 있지만, 낮은 사양의 모델로 여러 번 시행착오를 겪는 것보다 가장 똑똑한 에이전트에게 충분한 리소스를 줘서 한 번에 끝내는 게 훨씬 경제적이더라고요.
특히 제가 사용하는 superpower라는 스킬은 토큰 사용량이 꽤 많아요. 작업을 시작하기 전에 문맥을 아주 깊게 파고들고, 관련 파일을 샅샅이 뒤져서 완벽한 설계를 먼저 세우는 방식이거든요. 예전에는 빠르게 구현 단계로 넘어가는 게 속도라고 생각했는데, 이제는 이 ‘밀도 높은 설계 과정’이 결국 전체 작업 시간을 줄여주는 핵심이라는 걸 깨달았어요.
문맥(Context)의 공백이 불러오는 비용
단순한 플랜만으로 작업을 진행했을 때 가장 큰 문제는 에이전트가 ‘보이지 않는 의도’를 추측하며 코드를 짠다는 거였어요. 정확한 문맥이 파악되지 않으니 겉모양은 그럴듯해도 기존 로직과 충돌하거나, 제가 염두에 뒀던 엣지 케이스들을 놓치기 일쑤였죠.
결국 에이전트가 작업을 마친 뒤에 제가 다시 코드를 뜯어보고 하나하나 수정하는 상황이 반복됐어요. AI에게 일을 맡겼는데, 오히려 제 머릿속이 더 복잡해지는 기묘한 경험이었죠. 1인 개발자에게 가장 귀한 자원은 결국 내 시간과 집중력인데, 그걸 갉아먹고 있었던 셈이에요.
진짜 가성비는 내 시간에 있다
이제 제 기준은 명확해요. 토큰 비용 몇 달러를 아끼는 것보다, 제 집중력이 깨지지 않고 작업이 한 번에 성공하는 것이 훨씬 소중하다는 거예요.
AI 협업에서의 가성비는 단순히 ‘토큰당 가격’으로 계산할 게 아니더라고요. 성공적인 결과물 하나를 얻기까지 들어간 전체 리소스(토큰 비용 + 사람의 시간 + 집중력)를 따져야 하죠.
처음부터 정확한 맥락을 짚어주고 고사양의 리소스를 투입하는 것. 조금 비싸 보여도 그게 바로 제가 찾은 AI 시대의 가장 합리적인 ‘전략적 가성비’입니다. 오늘도 저는 제 똑똑한 파트너에게 충분한 맥락을 건네며, 다음 기능을 고민하러 갑니다.