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Claude Code를 몇 번 쓰지 않았는데 한도에 가까워졌다면, 대화부터 지우기 전에 어떤 숫자를 보고 있는지 확인하자. 구독 사용량, 컨텍스트 점유율, 세션 비용은 서로 다른 값이다. /clear로 세션 통계가 0이 됐다고 구독 한도가 돌아온 것은 아니다. 숫자가 가리키는 범위부터 나눠본다. 1. /usage와 /context, 무엇을 보고 있나 공식 도움말에서 유료 요금제의 사용 한도는 5시간 단위와 주간 한도로 구분한다. Claude 웹·데스크톱·Claude Code 사용은 같은 계정 한도에 반영된다. 반면 컨텍스트는 현재 대화에 담긴 지시, 읽은 파일, 도구 결과 등이 차지하는 공간이다. 주간 잔여량 표시가 아니다. 확인할 값의미혼동하면 안 되는 것/usage 요금제 막대계정의 기간별 사용 한..

ChatGPT Plus를 쓰는데 외부 도구에서 또 결제하라고 나오면, 같은 서비스를 두 번 사는 것처럼 느껴질 수 있다.Plus 구독료에 OpenAI API 사용료는 포함되지 않는다. 다만 외부 도구라고 무조건 API 결제가 필요한 것은 아니다.연결 방식 → 429 원인 → 비용 제한 순서로 확인해보자.1. ChatGPT Plus와 API 결제, 어디에 비용이 붙을까?OpenAI 공식 안내에서 Plus는 월 20달러 구독이고, API는 별도 청구다. 실제 결제 금액은 결제 화면에서 확인하면 된다.API는 다른 프로그램이 모델에 요청을 보내는 연결 방식이다. 키 발급과 잔액 충전은 다르다.사용하는 방식먼저 확인할 것ChatGPT 웹·앱ChatGPT 구독과 사용 한도내 OpenAI API 키를 넣는 도구AP..

PageIndex의 ‘로컬 모드’를 보고도 바로 업무 PDF를 넣지는 않기로 했다. 문서와 색인을 내 컴퓨터에 저장하는 것과, 문서를 읽는 AI까지 내 컴퓨터에서 돌리는 것은 다른 얘기이기 때문이다. PageIndex는 벡터 DB 대신 문서의 목차를 따라 근거를 찾는 도구다. 다만 공식 시작 예제는 외부 모델 API를 사용한다. 1. PageIndex는 PDF를 어떻게 찾을까 일반적인 벡터 RAG는 문서를 조각으로 나누고, 질문과 의미가 비슷한 조각을 검색해 AI에게 전달한다. PageIndex는 절 제목·요약·페이지 위치를 트리로 정리한 뒤, AI가 질문을 보고 읽을 가지를 고르는 방식이다. 문서 검색을 없앤 게 아니라 검색 방법을 바꾼 것이다. 10월 7일 확인한 GitHub 주간 Trending에..

파킹통장과 CMA를 비교하려고 예금보험공사 안내부터 펼쳤는데, 금리보다 먼저 봐야 할 건 돈이 들어가는 상품이었어요. 결론부터 말하면 은행·저축은행의 보호대상 예금은 금융회사별 1인당 원금과 소정의 이자를 합쳐 1억원까지 보호되지만, 일반적인 증권사 CMA 투자금에 같은 한도를 적용하면 안 됩니다. 저는 비상금이라면 수익률 차이보다 필요할 때 원금을 꺼낼 수 있는지가 먼저라고 봐서, 보호 여부부터 비교했어요. 1. 파킹통장 CMA 차이, 이름 대신 상품을 봤어요 ‘파킹통장’이라는 이름만으로 예금자보호가 결정되지는 않습니다. 은행이나 저축은행의 입출금 예금인지, 상품설명서에 예금자보호 대상이라고 적혀 있는지를 확인하는 쪽이 정확해요. 반면 CMA는 돈을 RP·MMF·MMW·발행어음 등에 운용하는 경우가 ..

AI에게 코드는 읽게 하되, 마음대로 파일을 고치지는 못하게 할 수 있을까. NVIDIA OpenShell은 답변을 더 잘 만드는 모델이 아니라 AI 에이전트가 실행할 수 있는 행동의 범위를 제한하는 런타임이다. 핵심은 “수정하지 마”라는 부탁과, 수정할 권한 자체를 주지 않는 설정의 차이다. 1. OpenShell이 다시 주목받는 이유 NVIDIA는 9월 28일 OpenShell 0.1.0의 런타임 제어를 소개했다. 9월 30일 GitHub 일간 Trending에 올랐고, Hacker News에서도 권한 제한의 실효성을 두고 논의가 이어졌다. 나는 모델 점수보다 에이전트에 어디까지 맡길지가 더 실용적이라 이 기능을 골랐다. 예를 들어 장애 원인을 조사하는 에이전트라면 로그 조회는 필요해도 운영 설정 ..

Jev를 만든 TypeSafe는 특정 판단 작업에서 기존 LLM보다 약 200배 빠르다는 결과를 공개했다. 그렇다면 ChatGPT 대신 Jev를 쓰면 되는 걸까? Jev는 더 빠르게 답변을 써주는 챗봇이 아니라, 프로그램이 쓸 판단을 빠르게 돌려주는 모델에 가깝다. 나는 속도 숫자보다 ‘그래서 어떤 일을 맡길 수 있나’가 궁금해서 공식 문서와 한국어 실험을 함께 살펴봤다. ChatGPT가 답장을 쓴다면, Jev는 어디로 보낼지 고른다 쇼핑몰에 “결제는 됐는데 주문 내역이 없어요”라는 문의가 들어왔다고 생각해보자. 사과하고 상황을 설명하는 답장을 쓰는 일과, 이 문의를 결제팀에 보낼지 기술지원팀에 보낼지 정하는 일은 다르다. ChatGPT에서 익숙한 경험은 앞의 일이다. Jev가 겨냥한 것은 뒤의 일이다...