커서 코딩 작업에 가장 적합한 AI 모델은 무엇인가요?

최근에는 AI 지원 프로그래밍 도구인 커서 가 개발자들이 선호하는 상위 AI 모델 목록을 발표했는데, 데이터에 따르면 다음과 같습니다. Claude 3.7 소네트 모델이 1위를 차지했습니다.

이 공식 데이터는 확실히 상당수 개발자의 선택을 반영합니다. 하지만 이것이 개발자가 단순히 Claude 3.7 Sonnet을 기본 옵션으로 설정해야 한다는 것을 의미할까요? 실제 사용 사례는 더 복잡할 수 있습니다.

일부 시니어 개발자의 사용 습관을 살펴보면 공식 목록과 모델 선택 비율에 상당한 차이가 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, Cursor의 경우 Gemini 2.5 Pro는 801 TP3T, Claude 3.7 Sonnet은 101 TP3T, GPT-3.5 및 GPT-4.1 다른 명령줄 또는 코드 편집 환경(예: Roo 또는 Cline 및 기타 도구), Grok 3는 901 TP3T의 사용률에 도달할 수도 있으며 나머지 101 TP3T는 쌍둥이자리 2.5 플래시, 다른 모델은 거의 호출되지 않습니다.

이러한 차이의 배경에는 실제 작업 요구 사항, 비용 효율성 및 모델 특성에 따른 고려 사항의 조합이 있습니다. 다음은 이러한 AI 코딩 어시스턴트를 선택하고 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 원칙과 기본 설정입니다.

'자동' 모드를 사용하지 마세요.

커서와 같은 도구의 '자동' 모델 선택 모드는 개발자가 모델 선택을 직접 제어할 수 없기 때문에 권장되지 않습니다. 이 기능은 모델 소비, 전력 및 응답성의 균형을 맞추기 위한 것이지만, 일반적으로 전력이 많으면 소비량이 많아지거나 속도가 느려지는 등 세 가지 사이에서 균형을 맞추기 어려운 경우가 많습니다.

시스템이 당면한 작업에 적합하지 않을 수 있는 모델을 자동으로 할당하여 리소스(예: 포인트 또는 통화 횟수)를 낭비하는 대신 특정 요구 사항에 가장 적합한 모델로 수동으로 전환하는 것이 좋습니다. 따라서 이 자동 옵션은 장기적으로 사용하지 않는 것이 좋습니다.

'생각하기' 모드(생각의 연쇄) 활성화하기

연쇄 사고 기술은 이제 최고의 AI 모델에서 표준으로 사용되고 있습니다. 모델의 '사고 과정'(흔히 '사고' 또는 이와 유사하다고 함)을 표시하는 옵션을 활성화하는 것은 매우 중요합니다.

이 모드를 켜면 복잡한 문제를 처리하는 모델의 능력을 향상시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 모델에 표시되는 세부적인 사고 단계를 통해 개발자에게 모델 작동 방식에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 첫째, 관찰을 통해 모델의 문제 해결 전략을 학습하고 유사한 작업을 처리한 경험을 축적할 수 있으며, 둘째, 모델의 추론 방향과 해결책이 올바른지 여부를 빠르게 판단하여 조기에 개입하고 조정할 수 있다는 두 가지 이점이 있습니다.

작업 유형에 따른 모델 전환

모든 업무에 완벽한 모델은 없으며, 동적으로 모델을 전환하는 것이 효율성의 핵심입니다.

대규모 프로젝트 계획 및 코드 그루밍

프로젝트 계획, 복잡한 또는 레거시 코드 베이스 분류, 규칙 생성 등의 매크로 작업에는 Gemini 2.5 Pro 또는 Claude 3.7 Sonnet이 주로 사용됩니다. 이 중 Gemini 2.5 Pro는 컨텍스트 창이 크기 때문에 상당한 이점이 있으며, 특히 여러 번의 반복과 많은 양의 코드가 포함된 오래된 프로젝트를 처리하는 데 적합합니다.

Gemini 2.5 Pro는 현재 최대 100만 토큰(토큰은 텍스트 데이터의 양을 측정하는 단위)의 컨텍스트 창을 지원하며, 200만 토큰까지 확장할 계획입니다. 즉, 수천 페이지에 해당하는 문서, 전체 코드 베이스 또는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오가 포함된 대용량 멀티모달 데이터 입력을 한 번에 모두 처리할 수 있다는 뜻이죠. 즉, 수천 페이지에 해당하는 문서나 전체 코드베이스 또는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오가 포함된 대용량 멀티모달 데이터 입력을 한 번에 처리할 수 있습니다. 반면, OpenAI의 gpt-4o-mini와 같은 다른 주류 모델과 인류학 클로드 3.7 소네트는 현재 약 20만 개의 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다.

경험에 따르면 Gemini 2.5 Pro는 문서 파일을 자동으로 생성하는 데 탁월하며(예: 원본 문서에 언급된 mdc 파일이 마크다운 문서 또는 다른 형식을 참조할 수 있다고 가정), 명백한 "환각"(즉, 부정확하거나 의미 없는 콘텐츠가 생성되는 경우)이 거의 발생하지 않습니다.

단일 파일 수정 및 모듈식 개발

단일 파일을 수정하거나 모듈식 개발을 수행하는 등 범위가 작은 작업의 경우 Claude 3.x Sonnet 모델 제품군으로 전환하는 것이 더 나은 선택이며, Claude 모델은 응답성, 정확성 및 코드 생성 기능으로 잘 알려져 있습니다.

여기서 개발자는 최신 Claude 3.7 Sonnet을 사용할지 아니면 조금 더 이전 버전인 Claude 3.5 Sonnet을 사용할지 선택해야 할 수 있습니다.

일부 개발자의 경험에 따르면 일부 시나리오에서는 3.5 소네트가 3.7 소네트보다 더 안정적이고 신뢰할 수 있다고 합니다. 특히 3.7 소네트의 '생각하기' 모드는 매우 복잡한 문제나 긴 대화를 처리한 후 원하는 결과를 얻지 못하는 반복적인 수정 주기를 초래할 수 있습니다. 따라서 3.5 소네트는 출시된 지 오래되었지만 여전히 많은 일상적인 개발 시나리오에 매우 강력하고 신뢰할 수 있는 선택입니다.

Gemini 2.5 Pro는 대규모 정보를 처리할 수 있는 전략 기획자라면, Claude 3.x Sonnet 시리즈는 특정 코딩 작업을 수행하고 문제를 빠르게 해결하는 특공대에 가깝다고 생각하면 됩니다.

작업별 최적화

• 간단한 디버그 또는 작은 수정: 유형 오류 수정 및 사소한 코드 조정과 같은 간단한 작업의 경우 현재 무료 또는 저비용 평가판 단계에 있을 수 있으며 향후 유료화되더라도 최고급 모델보다 훨씬 적은 포인트를 소비하므로 이러한 "작은 수정"에 비용 효율적일 것으로 예상되는 GPT-4.1과 같은 저비용 또는 빠른 모델을 사용하는 것을 고려하세요. 이러한 종류의 "땜질" 작업에 매우 비용 효율적이며 "과녁으로 닭을 죽이는" 형태의 자원 낭비를 피할 수 있습니다.
• 멀티모달 작업: Claude 3.x Sonnet 모델 제품군은 일반적으로 디자인 도면을 기반으로 웹 페이지용 코드를 생성하는 등 이미지 작업과 관련된 작업에서 가장 뛰어난 성능을 발휘하며, Claude 모델은 시각적 요소를 이해하고 미적으로 만족스러운 인터페이스를 위한 코드를 생성하는 데 강점을 가지고 있습니다.

도구별 모델 선택(루, 클라인 등)

커서를 제외한 일부 명령줄 AI 도구 또는 IDE 플러그인(예: 원래 글에서 언급한 Roo 및 Cline)에서는 모델 선택이 비용과 사용 편의성에 크게 영향을 받을 수 있습니다.

이러한 환경에서는 Grok 3 모델은 상대적으로 넉넉한 사용량으로 인해 실용적인 옵션이 될 수 있습니다. x AI는 Grok 3 API에 대해 상당한 무료 월 사용량(약 $150)을 제공하며, 이는 많은 통화를 해야 하는 개발자에게 매우 매력적입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Grok 3 충격적인 출시: 추론 인텔리전스 본체 폭발! API, "$150에 5달러 충전" 출시 노래로 응답 OpenAI 코덱스 CLI: OpenAI에서 출시한 터미널 명령줄 AI 코딩 도우미 및 기타 커뮤니티 토론에 참여할 수 있습니다. 반면 다른 최상위 모델을 사용하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. Gemini 모델 제품군은 무료 티어를 제공하지만 속도 제한이 따르는 경우가 많으며 연속 또는 동시 요청이 너무 많을 경우 오류가 발생하기 쉽습니다.

또한 특정 반복 또는 배치 코딩 작업(약어 MCP는 "대량 코드 처리" 또는 이와 유사한 시나리오를 의미할 수 있음)의 경우, 이름에서 알 수 있듯이 충분한 컨텍스트 이해를 유지하면서 응답성을 최적화하는 Gemini Flash 버전을 고려할 가치가 있습니다. Gemini Flash는 빠르고 정확한 응답이 필요한 이러한 유형의 배치 작업을 처리할 때 속도와 정확성 사이에서 적절한 균형을 이룹니다.

궁극적으로 효과적인 AI 모델 사용 전략은 단일 모델을 선택하는 것이 아니라 작업 요구 사항, 비용 예산, 모델 특성에 따라 다양한 시나리오와 도구에 걸쳐 역동적이고 유연하게 수동 전환하는 것입니다. 예를 들어, 사용 가능한 할당량 내에서 복잡한 작업에는 Claude 3.7 Sonnet 또는 Gemini 2.5 Pro와 같은 고성능 모델을 우선적으로 사용하고, 할당량이 거의 소진되었거나 단순한 작업에는 GPT-4.1 또는 Grok 3와 같은 보다 비용 효율적인 옵션으로 전환하는 것이 현명할 수 있습니다.