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일단 뉴스 영상 요약 얼마전 OpenAI, ANTHROPIC 모두 기존 요금제의 사용 한도를 대폭 축소했음 그럼에도, 추론에 드는 비용이 수익을 훨씬 초과 (즉 적자) 했음—> 절대 지속할 수 없음 지금의 AI 서비스들은 두배 이상의 적자를 기꺼이 감수하면서 서비스하는 중이고, 실제 비용은 훨씬 더 높다는 것. 여기서부터는 뇌피셜인데요 지금까지는 투자받은 돈으로 적자를 계속 감수하는 중일 텐데
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{} - 2.1k
source https://x.com/lifeof_jer/article/2048103471019434248 무슨 일이 있었나나는 PocketOS 창업자 Jer Crane임. 우리 제품은 렌터카 업체를 중심으로 예약, 결제, 고객 관리, 차량 추적까지 운영 전반을 맡고 있고, 일부 고객은 5년째 쓰는 동안 우리 없이는 사업을 돌릴 수 없는 수준임. 어제 오후 Cursor에서 Anthropic의 Claude Opus 4.6을 돌리던 AI 코딩 에이전트가
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{} - 1.9k
계층 이름 설명 하는 일 비중 / 특징 1 (최상위) Frontier Lab 실제 최첨단 모델을 직접 만드는 사람들 (OpenAI, Anthropic, xAI, DeepSeek 등) • 최신 프론티어 모델 직접 개발 (Pre-training, Post-training, RLVR 등) • 새로운 알고리즘·스케일링 법칙 발견 • 수조~수십조 파라미터 모델 트레이닝 • 논문·오픈소스·레시피(날리지) 생산 극소수 (전 세계적으로도 몇 백 명 수준). 4~5명
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{} - 639
나는 Max 20x 구독자이고 월 $200을 내고 있었는데, 어느 날 Claude Code가 "You're out of extra usage. Add more at claude.ai/settings/usage and keep going." 오류를 띄웠음. 이상했던 점은 대시보드상 주간 사용량이 13%, 현재 세션 사용량이 0%였고, 남은 용량도 86%+로 보였다는 점임. 구독으로 처리돼야 할 사용량이 extra usage로
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여러분들의 품평을 부탁 드립니다 Google Antigravity - Wikipedia
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{} - 455
안녕하세요. 보일러 플레이트를 기반으로 미용실 예약/관리 프로젝트를 확장해보고 있습니다. 단순 데모보다는 실제 운영 화면에서 필요한 예약, 스케쥴, 권한, 게시판, 관리자 페이지, 메뉴 관리 같은 기능들을 붙여보면서, 보일러 플레이트가 실제 프로젝트 자산처럼 재사용될 수 있는지 실험해보는 목적입니다. 미용실 예약 프로젝트:https://dxline-tallent.com/ 보일러 플레이트:https://hibot-docu.com/?categoryId&#
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{} - 2.1k
https://m.ohmynews.com/NWS_Web/Mobile/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0003227539&CMPT_CD=SEARCH
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{} - 257
안녕하세요. AI로 자기주도 학습을 도와주는 SaaS 서비스를 만들고 있습니다. 코스 생성 과정에서 목표 설정 채팅을 기본으로 넣었더니 LLM 호출이 늘고, 대기시간과 포인트 과금 UX가 고민이 됐습니다. 그래서 지금은빠른 생성: AI가 목표를 가정해 바로 학습계획 생성정밀 생성: 목표를 먼저 정리한 뒤 학습계획 생성으로 나누는 방향을 검토 중입니다. 비슷한 기능을 만들어보신 분들은 병목, 포인트 차감, 실패/환급 정책을 어떻게 잡으셨나요? 자세한 고
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{} - 716
가장 최신버전은 멍청한 4.7과 맥락유지한다고 처음부터 읽게하는 버그가 존재하는 소넷 4.6 , 하이쿠 4.6 이 있어서 일일사용량 + 주간사용량을 4배 사용하는 버그가 존재합니다. 아주 킹받지 않을 수 없습니다. 따라서 그 이전 effor가 출시도 하기 전 버전인 2.1.34로 강제 다운그레이드하시면 오리지널 소넷과 opus 4.6을 만날 수 있습니다. 아 참고로 이 버전에서는 소넷이 4.5 모델이지만.. 지금 2시간 내내 반복작업 시키고
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{} - 2.6k개발자는 필요한가?(36)
개인적인 생각 클로드 3만원으로 충분한 개발이 가능함. 토큰 소진시 사용할 수 없을때 부족한 부분을 생각하고 프롬프트 작성 남는 시간은 휴식 (토큰 소진 시간이 딱 휴식 갖기에 좋은 시간) SI 및 SM 이 시장은 단가만 내려갈뿐 개발자는 그대로 필요 할 것 갑은 책임을 떠넘길 사람도 필요하고, 기존에 해당 업무 경력자 위주로 채용하면 업무 설명도 최소화 개발자의 능력치는 중요하지 않음 자체 서비스 회사 여기는 개발자 채용이 확줄이는게 이미 벌어지는
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{} - 524
ChatGPT가 처음 등장했을 때, 많은 사람이 예측했다. "AI가 더 싸질수록 AI 비용 부담은 줄어들 것이다." 그러나 2026년 현실은 정반대다. 토큰 단가는 2020년 대비 1,000배 이상 하락했지만, 기업들의 AI 지출은 같은 기간 10배 이상 증가했다. 더 싸졌는데 왜 더 많이 내는가? 이 역설을 이해하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 격차가 지금 이 순간에도 빠르게 벌어지고 있다. 이 책은 그 역설의 구조를
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{} - 316
source reddit 제 주변에는 뉴스나 소셜 미디어에서 본 정도를 넘어서 AI가 어디까지 가능한지 제대로 이해하는 사람이 많지 않습니다. 저도 IT 업계에 있긴 하지만 인프라 쪽이고, 회사는 뭘 도입하는 속도가 꽤 느린 편이라서, 그냥 제가 직접 돈 들여 만들어보면 되지 않을까 싶었습니다. 그래서 한동안 만들고 싶었던 걸 드디어 시작했고, 이걸 좀 알아봐줄 사람들한테 공유하고 싶었습니다 lol. 준비한 지는 대략 두 달 정도 됐고, 1년
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{} - 396어디서 많이 본 듯 한(1)
거만한 토트 t=4796 (1:19:56) 거만한 토르도 비슷했습니다. AI로 무언가를 구현한 뒤 반드시 검증하는 편인데, 여러 AI를 동시에 사용하다 보니 전부 검증하기가 쉽지 않네요. AI 결과를 검증하는 툴을 개발하려는 마음은 여러 번 있었지만, 막상 원하는 대로 완성하는 일은 생각보다 쉽지 않겠죠. 가장 정확한 것은 함수의 입출력을 정의해주고 맞을 때까지 faster faster faster .. 하는 거에요. 왜 인지 오늘은 AI가
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{} - 463
Codex app 환경 설정에 보면 Claude의 컬러 테마를 1:1로 복제한 Absolutely 테마가 있음. Claude가 한 때 “You’re absolutely right!” 만 얘기했던 버그가 있었죠. (https://github.com/anthropics/claude-code/issues/3382) 이스터에그와 조롱 그 어딘가..
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{} - 371
RAG와 에이전트를 운영 환경에 배포한 뒤 겪은 "PoC에서는 안 보이는 벽들" 사례를 정리한 글입니다. 공통점: 로컬·스테이징 통과 → 프로덕션에서만 터짐. 사례 1: 3-depth 체인의 타임아웃 침묵 - 금융 계열사 A그룹, 멀티에이전트 워크플로우 구축 - 로컬/스테이징 정상 → 프로덕션 결과 0건 - 원인 1: 프로덕션 환경의 내부 통신 경로 설정 누락 (중간 서브에이전트 툴 리스트에 하위 에이전트 미등록) - 원인 2: 기본
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{} - 989
뭐라고 프롬프트 넣어서 물어보면 좋을까요. ai 오케스트레이션 관련해서… 시스템이 어떤지..
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{} - 559
GPT-5.5가 가격대비 토큰 응답 효율을 개선해서 체감은 거의 비슷하거나 조금 비싸다고 하는데 뭘 하느냐에 따라 다를듯요. Plus 구독은 5시간 사용량 너프 먹은뒤로 이제 신규 모델은 찍먹 수준도 안될것같음요… 그리고 Fast 모드 활성화해서 사용하면, 토큰 생성 속도가 1.5배 빨라지지만 비용은 2.5배가 되니 토큰 리셋 전날에나 쓰는게 좋아보이네요 아직 실제 사용후기가 많이 없지만 “긴 작업은 끊김없이 퀄리티가 나쁘지 않다” 이고 프론트 작업
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길가다주웠어





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