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챗대리입니다.
이번 주 뉴스레터에서는 OpenAI / Anthropic 뉴스와 함께, 바이브코딩 + 노코드 활용법을 담았습니다.
위클리 AI트렌드:
• 챗GPT 더 빨라지고 싸졌다
• 실제 시스템에 무단으로 접근한 Claude 모델
위클리 AI활용법:
• 바이브코딩의 치명적 단점, 노코드로 해결하기
OpenAI, Astra 모델- 수학 난제 10개 해결 - 오픈 AI가 차세대 인공지능 모델 아스트라(Astra)가 수학과 컴퓨터 과학 분야 미해결 난제 10개에서 성과를 냈다고 밝혔습니다. 문제해결에 사용된 토큰 비용은 GPT-5.6 솔 기준 약 290만원에 불과했습니다.
Alibaba, Qwen 3.8 Max와 QwenWork 공개 - Alibaba가 2.4조 파라미터 규모의 Qwen 3.8 Max와 기업용 에이전트 워크스페이스 QwenWork를 공개했습니다. 1M 토큰 컨텍스트에 최장 16일 연속 자율 실행이 가능합니다.
샘 올트먼의 ‘아침 오디오 브리핑’ 제안에 역풍 - 샘 올트먼이 ChatGPT Work로 가족 일정과 뉴스를 모아 아이에게 들려줄 개인화된 아침 오디오 브리핑을 만들자는 아이디어를 제안했습니다. 하지만 부모와 자녀의 대화까지 자동화하는 것 아니냐는 반발이 곧바로 쏟아졌습니다.
엔비디아, ‘챗GPT 개발 주역’ 수츠케버의 SSI에 7.3조원 투자 - 엔비디아가 일리야 수츠케버 전 OpenAI 최고과학자가 세운 Safe Superintelligence와 장기 파트너십을 맺고 대규모 투자를 결정했습니다. 연합뉴스는 파이낸셜타임스를 인용해 투자 규모가 50억달러, 약 7조3천억원 수준이라고 전했습니다.
💸 챗GPT 더 빨라지고 싸졌다
OpenAI가 GPT-5.6 라인업의 API 가격을 대폭 조정했습니다. 최대 80%까지 가격이 저렴해진 건데요. 구체적인 내용을 정리했습니다.
출처 : OpenAI API Pricing
- GPT 5.6 Luna : 기존대비 80% 가격 인하 (출력 토큰 100만개당 1.20달러)
- GPT 5.6 Terra : 기존대비 20% 가격 인하 (출력 토큰 100만개당 12달러)
- GPT 5.6 Sol : Fast mode 도입 - 표준모드와 같은 지능을 유지하면서 처리량은 최대 2.5배, 가격은 Standard의 2배로 책정
OpenAI는 이번 변화가 단순한 할인 정책이 아니라, 더 많은 기업이 AI를 일상 업무에 넣을 수 있도록 만드는 가격 대비 성능 개선 이라고 설명했습니다.
하지만, 경쟁자를 의식한 업데이트가 아니냐는 반응이 이어지고 있는데요. 구글이 더 저렴한 제미나이 Flash 모델을 출시하고 , 앤트로픽이 Claude Opus 5를 공개한 직후 이뤄졌기 때문이죠.
여전히 “누가 가장 좋은 모델을 만드느냐” 경쟁은 중요하지만, 최근 사용자들이 훨씬 더 민감하게 보는 것은 실제 운영 비용 입니다.
AI를 업무에 붙여보면 한 번의 답변 가격보다 더 중요한 게 있습니다. 에이전트가 파일을 읽고, 도구를 호출하고, 중간 결과를 다시 검토하고, 테스트를 돌리는 동안 토큰이 계속 쌓인다는 점이에요.
예전에는 “가장 똑똑한 모델 하나를 고르면 된다”에 가까웠다면, 이제는 워크플로 단계별로 모델을 나눠 쓰는 것이 효율적이게 되었습니다. 이렇게요 :
- 복잡한 방향 설정은 상위 모델에게 맡기기
- 반복 실행·초안 생성은 저렴한 모델에게 넘기기
- 마지막 검증만 다시 강한 모델로 확인하기
출처 : OpenAI 가격 인하 공식 발표 | OpenAI API Pricing | GPT-5.6 소개 | OpenAI Developer Community | Claude Opus 5 발표
🔐 실제 시스템에 무단으로 접근한 Claude 모델
Anthropic이 조금 무거운 성격의 글을 공개했습니다. 사이버보안 평가 기록을 검토한 결과, Claude 모델이 실제 조직의 시스템에 무단 접근한 사례 3건을 발견했다는 내용입니다.
출처 : Anthropic 공식 발표
최근 뉴스레터에서 OpenAI가 허깅페이스를 뚫어버린 사고를 소개해드렸었는데요. 이후, 앤트로픽도 자체 사이버보안 평가 내역을 검토할 필요성을 느꼈는지 대규모로 검토를 진행한 결과, Claude가 사이버보안 평가 중 실제 시스템에 접근한 3건을 찾아냈습니다.
어떤 일이 벌어졌나요?
- Claude에게 사이버 보안 평가 테스트 과제를 줌
- Claude에게 “너는 시뮬레이션 환경에 있고, 인터넷 접근은 없다”고 알려줌
- 하지만 실수로 "공용 인터넷 접근"이 가능했던 상태
- 구식모델은 실제 시스템이라는 단서를 접하고도 실제 시스템에 접근해 계속 과제를 수행하려 함
- 최신 내부 모델은 실제 시스템이라는 걸 눈치챈 뒤로, 보안상 안전하지 않다는 계산하에 스스로 멈춤
즉, 시스템상 허점이 있을 경우, 신식모델은 비교적 안전하게 행동하는 반면 구식 모델은 시스템상 허점을 파악해 위험한 행동을 할 수도 있다는 겁니다.
AI가 점점 더 많은 일을 할수록, 프롬프트보다 권한 설계·네트워크 차단·로그 모니터링 같은 운영 안전장치를 두는 것이 더 중요해질 것 같습니다.
출처 : Anthropic 공식 발표 | OpenAI Hugging Face 보안 사고 | Irregular Research | METR | PyPI 보안
🧩바이브코딩의 치명적 단점, 노코드로 해결하기
“바이브코딩”의 장점은 내가 원하는걸 말로 설명하기만 해도 빠르게 결과물을 만들 수 있다는 거죠. 하지만 바이브 코딩으로 만든 프로그램을 실제로 운영하다보면 생각지도 못했던 문제에 부딪치게됩니다.
- AI가 작성한 코드를 봐도 이해가 안가고
- 어디서 오류가 발생했는지 직관적으로 파악이 안되고
- 보안적으로 안전한지 확신할 수 없는 상황이 발생하죠.
이 지점을 노코드 툴이 보완해줄 수 있습니다.
Make 같은 노코드 자동화 툴은 데이터가 어디서 들어와서, 어떤 단계를 지나고, 어디서 오류가 났는지 비교적 직관적으로 확인할 수 있기 때문이죠.
다만, 노코드 툴도 단점이 있습니다. 바로 바이브코딩처럼 '말만으로 간단히' 자동화 흐름을 만들기가 쉽지 않다는 것이죠.
하지만 최근에는 발전된 AI덕분에 이 노코드 자동화 흐름 자체를 AI에게 "만들어줘"라고 시킬 수 있게 되었습니다. 다만 AI가 메이크 자동화를 직접 만들려면 메이크 시스템에 대한 지식을 전달해줘야하죠. 이 정보를 알려주는 것이 바로 context7 mcp입니다.
출처 : Context7
Context 7 MCP는 여러가지 기술문서와 기술가이드를 가져오는 MCP서버(외부도구)로 메이크의 공식문서를 읽고, 자동화 흐름을 구성하는 법과 기술적인 정보를 연결된 AI에 전달합니다.
즉, Context 7 MCP를 활용하면 자동화 흐름은 AI에게 바이브코딩 시키고 실제 운영은 보기편한 Make같은 노코드 툴에서 눈으로 확인하면서 운영하는게 가능해지는 거죠.
Context7 + 클로드 로 Make 자동화 흐름 만들기
만드는 방법은 어렵지 않습니다.
- Claude 채팅창 아래의
+버튼에서 → 커넥터 → 커넥터 추가 → 커넥터 둘러보기 → Context7 MCP 를 선택합니다. (회원가입 진행) - Claude에게 “Context7 MCP로 Make 공식 문서를 참고해서 이런 자동화 시나리오 JSON을 만들어줘 [만들고 싶은 자동화 설명] ”라고 요청합니다.
그럼 아래와 같이 json 파일이 만들어질거에요.
이걸 '복사'를 눌러 복사한 다음, make.com 의 편집창 (make.com 회원가입/로그인 후 create a new scenario 메뉴로 들어가면 나옴)에 붙여넣기 합니다.
이렇게하면 클로드AI가 만들어진 자동화 흐름을 바로 make에서 사용할 수 있어요.
- 코드만으로 만든 자동화보다 운영 흐름이 눈에 보이고,
- 어느 단계에서 실패했는지 바로 확인할 수 있습니다.
- 동시에 노코드 툴을 처음부터 손으로 하나하나 연결하는 부담도 줄어듭니다.
바이브코딩 특성상 만든 자동화흐름에 물음표(?)나 느낌표(!) 가 뜨며 정상적으로 동작하지 않을 수도 있습니다. 이럴 때는 make의 모듈을 클릭해 실제 있는 모듈로 변경해주거나, 클로드에게 디버깅을 요청하는 방법이 있는데요.
제가 추천하는 방법은 추가로 make mcp를 연결하는 것입니다.Make MCP는 내 Make 계정에서 사용할 수 있는 앱과 모듈 목록을 Claude에게 알려줄 수 있기 때문입니다.
조금 더 자세한 방법을 알고 싶다면, 제가 최근 출간한 메이크 활용 도서에서 단계별로 배우실 수 있어요
"AI로 업무 자동화할 수 있다며..? ㅠㅠ"
AI 자동화 배워봐도 어렵고, 이해도 잘 안가고,
실무에 적용하는 건 까마득한 먼 일처럼 느껴진다면?! 노코드 툴 MAKE를 배울 때입니다!
✅ 이런 분들에게 이 책을 추천해요
→ 바이브코딩과 노코드 자동화의 장점만을 결합해 사용하고픈 분
→ 자동화는 하고 싶은데, 코딩을 배운적 없는 비전공자
→ 자동화 오류가 나면 해결하는 능력까지 갖추고 싶은 분
→ 상위노출 자동화, 보고서 자동화 등등..실무 사례를 배우고 싶은 분
출간 기념으로 이 책에 담긴 사례 중 하나인 "상위노출 모니터링 자동화"를 무료 강의로 준비했어요!
이번 주 뉴스레터를 평가해주세요! 꼼꼼히 읽어보고 개선해 나가겠습니다.
Credit :
위클리 AI트렌드 & 한줄뉴스 by 챗대리
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기고 및 협업 문의 chatdaeri@gmail.com
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