이번에 GPT 6 Astra가 나온 뒤로 토큰 사용량이 천문학적으로 올라서 Astra 추론 수준 xhigh 정도로만 설정하고 간단한 지시만 해도 Pro(x20) 요금제 기준으로 1% 가까이 주간 한도를 소진하고,

Ultra 모드로 다소 복잡한 작업을 맡기면 밤새 주간 한도의 20% 정도를 소진해 버리는 참사를 볼 수 있습니다.

전 세션을 여러 개 만들어놓고 동시 작업을 종종 시키는데, 이렇게 쓰면 하루만에 주간 사용량 한도를 모두 쓰는 경우도 있습니다.

이는 Astra가 추론을 많이 하거나 해서 그런 게 아니라 GPT 6 Astra 자체의 토큰 100만 개 당 요금이 천문학적으로 비싸기 때문입니다.

그래서 저는 ChatGPT Chat 모드(Work 모드 아님)에게 현 상황을 정리해서 전달하고 AI가 게으르거나 범위 외 작업을 하지 않도록 명확한 프롬프트를 만들어 달라고 합니다. 그럼 수천 줄짜리 .MD 파일을 만들어 줍니다. 이건 Codex 한도를 전혀 안 쓰고, Pro모드로 질의하면 최고의 결과가 나옵니다.

그리고 그 .md 파일을 그냥 openclaw 모델 GPT 5.6 Luna, 추론 수준 mid 혹은 high 정도에게 던져주면 됩니다.

중요한 건 Luna에게 뭘 판단하도록 맡기지 말고, 뭘 선택하게 하지 말고, 해결책 자체를 넘기는 겁니다.

ChatGPT Github 플러그인을 연동해 두면 내 Github 비공개 저장소도 다 읽고 분석 가능합니다. 얘한테 모든 내용을 이해시키고 설계까지 다 시키면 이제 프롬프트로 "관련 코드를 확인해서 적절한 해결책으로 안전하게 수정해라" 같은 식으로 안 쓰고 "A 위치의 코드를 x로 교체하고 배포하라" 같이 써 줍니다.

이게 대박인 이유는 토큰 비용 차이 때문입니다.

GPT 6 Astra 토큰 100만 개 비용은 입력 250크레딧, 출력 1,250크레딧입니다.

GPT 5.6 Luna는 토큰 100만 개 당 입력 5크레딧, 출력 고작 30크레딧입니다.

즉 50배 더 많이 사용할 수 있는 거죠.

쉽게 말하면 인건비 비싼 똑똑한 시니어 엔지니어에게 설계를 맡기고, 덜 똑똑한 초보 코더에게는 지시사항만 전달하는 거죠.

이렇게 하니 어제 오늘 15시간 넘게 작업했는데도 주간 사용량의 2% 밖에 안 쓰고 있습니다. ㄷㄷ