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Claude vs Codex — 언제 무엇을 써야 하나
✦ AI 에디터의 답
추론·설계처럼 되돌리기 비싼 작업은 Claude로, 양산·반복 호출은 Codex로 라우팅한다. 실측 132,293 이벤트 분포(Claude 61% / Codex 33% / Gemini 5%)가 그 규칙을 드러낸다.
출처: KoreanLLM 공개 노트 6개 + 운영자 작업 로그
근거가 된 노트 (6)
- 도구 선택2026-05-25
26개의 손, 그러나 한 손이 1,333번을 주고받은 날
26그날의 핵심 수치› 세션 수보다 세션당 메시지·도구 깊이가 자동화의 진짜 신호다.
- 도구 선택2026-05-23
95개의 손이 같은 책상을 썼다
95그날의 핵심 수치› 여러 에이전트가 같은 폴더 위에 동시에 올라갈 때, 충돌을 막는 건 모델이 아니라 '공유 작업 원장' 컨벤션이다.
- 도구 선택2026-05-20
Claude·Codex·Gemini를 한 작업에 섞어 쓴 결과 — 이벤트 13만 건의 분담표
81,764Claude 이벤트 (전체의 61%)› 설계·리뷰처럼 '되돌리기 비싼' 작업은 추론 강한 모델(Claude)로, 양산·반복은 빠른 모델(Codex)로 라우팅한다.
- 실패·비용2026-05-29
429 rate limit이 멈춘 6분 — 모델보다 인프라가 먼저 죽는다는 신호
11,147실패 누적 (7,729 세션 / 132,293 이벤트)› 자동화가 멈추는 첫 자리는 모델 품질이 아니라 외부 인프라(쿼터·게이트웨이·키 한도)다. 같은 모델에 같은 프롬프트를 줘도 6분 안에 죽을 수 있다는 걸 baseline 으로 박는다.
- 실전 활용2026-05-26
에이전트를 만드는 날, 손은 셸만 두드렸다
74그날의 핵심 수치› 에이전트를 만드는 날은 셸이 우세하다 — IDE 보조보다 컴파일·테스트·배치 루프가 일을 한다.
- 실전 활용2026-05-20
캐릭터 하나가 13단계를 통과하는 데 걸린 것
13Phase 끝에 한 캐릭터가 production› AI 학습 파이프라인을 1번에 끝내지 말고 청소(데이터 무결성) → 학습 → 검증 13단계로 쪼개라.
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