AI 코딩 도구를 1년에 5번 갈아탄 기록 — 그리고 매달 30만원의 딜레마

1년 사이에 AI 코딩 도구를 다섯 번 갈아탔습니다. Codex → ChatGPT로 후퇴 → Cursor → Google Antigravity → Claude Code(Pro → Max). 매번 "이번엔 되겠지" 하고 결제 버튼을 눌렀고, 매번 무언가를 배웠어요. 그리고 지금은 매달 25~30만원을 AI에 쓰면서, 이걸 어떻게 부수익으로 메울지 고민하는 중입니다.

이 글은 그 정직한 여정이에요 — 어떤 도구가 왜 안 됐고, 무엇이 진짜 전환점이었고, 왜 비싼 걸 알면서도 계속 결제하는지.

한국에서 혼자 AI 서비스를 만드는 개발자입니다. 전부 직접 결제하고 써본 경험만 씁니다. (도구·가격 평가는 제 사용 환경 기준의 주관적 경험이에요.)

1. 1년, 다섯 번의 갈아타기 — 한눈에

시기	도구	결제	결론
2025.05	Codex	₩20만	프롬프트대로 안 나오고, 문제가 어디서 났는지도 못 찾음 → ChatGPT로 후퇴
2025.12	Cursor	—	처음 "된다" 느낌. 간단한 건 OK, 어려운 건 내가 방향을 잡아야
2026.03	Google Antigravity	₩18만	성능은 더 나았지만 기억·에이전트 한계 + Claude API 이중과금 함정
2026.04	Claude Code (Pro)	₩20만(추가결제)	문제 해결력은 최고인데 금방 소진 → 추가결제 지옥
현재	Claude Code (Max)	₩18만/월	정착. 잘 쓰고 있지만 매달 고정비

2. 2025.05 — Codex, 첫 20만원의 실패

바이브코딩을 처음 시작한 게 2025년 5월, Codex에 20만원을 결제하면서였어요. 유튜브엔 "AI가 코드 다 짜준다"가 넘쳤으니까. 그런데 실제로 코드를 올리고 시켜보니 — 웹 개발이면 프롬프트대로 제대로 안 만들어졌어요. 더 답답했던 건, 페이지마다 어디서 문제가 났는지 그 원인조차 못 찾고 빙빙 도는 거였습니다.

결론은 허무했어요: "바이브코딩 쓸 바에 그냥 ChatGPT를 직접 쓰자." 그래서 한동안 ChatGPT로 돌아갔습니다. 첫 도구는 실패였지만, 배운 게 있었어요 — AI에게 "알아서 해줘"는 안 통한다.

3. 2025.12 — Cursor, 처음으로 "된다"

반년 뒤 Cursor를 썼는데, 이때 확실히 보완된 걸 느꼈어요. 회사에서 개발할 때 간단한 걸 구현할 땐 꽤 괜찮았습니다. 처음으로 "AI 코딩이 되는구나" 싶었죠.

단, 벽도 분명했어요. 조금 더 어려운 개발로 들어가면 여러 번 물어보고, 오히려 내가 방향을 찾아줘야 풀렸습니다. 도구가 좋아진 만큼, **"내가 방향을 잡아야 한다"**는 게 더 또렷해졌어요.

4. 2026.03 — Google Antigravity, 그리고 '이중과금'의 함정

2026년 3월엔 Google Antigravity로 갈아탔어요. 성능 면에서 Cursor보다 확실히 나아서 옮긴 거였죠. 그런데 에이전트급 개발이나 게임 개발로 들어가니 문제가 드러났습니다 — 여러 번 물어봐야 하는데 과거 맥락을 제대로 기억 못 하고, 해결도 깔끔하지 않았어요. (18만원을 결제한 뒤였습니다.)

여기서 흥미로운 걸 발견했어요. Antigravity 안에서 모델을 Claude로 바꾸니 문제 해결을 제대로 하더라고요. 그런데 몇 번 쓰면 금방 한계를 초과했습니다. 그래서 내 Claude API를 연결해서 "Antigravity가 못 풀면 내 Claude API로 요청해서 풀어라"라고 지시했는데 — 돈이 이중으로 나가는 구조였어요(Antigravity 구독 + 내 API 호출). 성능의 열쇠가 **모델(Claude)**이라는 건 알았지만, 방식이 비효율적이었죠.

5. 2026.04 — Claude Code, 소진 지옥을 지나 Max로

그래서 2026년 4월, Claude Code로 직접 갈아탔어요. 이중과금 없이 그 Claude 모델을 쓰는 게 맞다고 판단한 거죠.

처음엔 Claude Pro로 시작했는데 — 성능이 좋은 만큼 금방 다 소진됐어요. 추가 결제를 하게 되는데, 몇 번 쓰지도 않은 것 같은데 그 달 추가결제만 20만원이 나갔더라고요. 결국 Claude Max로 결제해서 쓰게 됐고, 지금까지 유용하게 쓰고 있습니다.

도구는 다섯 번 바뀌었지만, 여기서 배운 건 앞과 똑같았어요 — **문제를 진짜 푸는 건 "모델의 힘 × 내가 방향을 잡는 능력"**이었습니다. 도구 이름이 아니라.

6. 비용의 현실 — 매달 25~30만원

솔직하게 숫자를 공개할게요. 지금 매달 이렇게 나갑니다:

Claude Max 18만원 + GCE 클라우드 + 별도 AI API 호출 = 대략 월 25~30만원. 수익은 아직 거의 없는데 지출만 고정으로 나가는 구조예요. 그래서 지금 이걸 어떻게 부수익으로 메울지 계속 고민하고 찾고 있습니다.

7. 정직한 결론 — 30만원짜리 질문

돌아보면 도구는 5번 바뀌었지만 교훈은 하나로 수렴했어요:

AI 코딩 도구의 이름은 계속 바뀐다. 하지만 "무엇이 문제를 푸느냐"는 매번 같았다 — 강한 모델 × 방향을 잡아주는 사람. AI는 실력을 증폭하는 도구지, 기반과 판단을 대체하진 않는다.

그리고 그 증폭에는 매달 30만원이라는 현실적인 가격표가 붙습니다. 이게 제 마음가짐이에요 —

일단 최선을 쓴다(따라가지 못하면 그게 더 큰 손해다). 대신 그 비용을 감당할 방법을 함께 만든다.

이 블로그도, 리엘 챗봇도, 제가 공개하는 모든 제작기도 — 사실은 그 30만원짜리 질문("어떻게 감당하며 계속 갈 것인가")에 대한 답을 찾는 과정입니다. AI를 따라가는 값을, AI로 만든 것들로 메울 수 있을까? 그 실험을 계속 기록할게요.