DeepSeekV3 vs Claude-Sonnet vs o1-Mini vs Gemini-ept-1206: 실제 개발 시나리오에서 테스트한 AI 코딩 어시스턴트

현재 AI 지원 프로그래밍 환경에서 적합한 AI 어시스턴트를 선택하는 것은 점점 더 중요해지고 있습니다. 오랜 기간 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 온 저는 최근 실제 프로젝트에서 네 가지 주요 AI 코딩 어시스턴트를 비교하는 흥미로운 실험을 진행했습니다. 이 실험을 통해 각 모델에 대한 깊은 통찰력을 얻었을 뿐만 아니라 몇 가지 놀라운 결과도 발견했습니다.

실험 배경: 실제 개발 필요성

크리스마스 연휴期间, 저는 Google Home과 Alexa보다 더 뛰어난 스마트 홈 어시스턴트 프로젝트 개발을 시작했습니다. 핵심 기능 중 하나는 AI 메모리 시스템 구현이었습니다. 예를 들어, 사용자가 "나는 달걀을 좋아하지 않아, 기억해 줘"라고 말하면 시스템은 앞으로 달걀이 포함된 레시피를 추천하지 않도록 해야 했습니다.

이 기능을 구현하기 위해 Azure Table Storage와의 데이터 상호 작용을 처리하는 프록시 역할을 하는 Azure Functions 프로젝트를 개발하고, 이를 기존 Blazor WASM 애플리케이션에 통합해야 했습니다. 겉보기에 간단해 보이는 이 요구사항은 실제로 프로젝트 생성, 클라우드 배포, 기존 프로젝트 기능 확장 등 여러 측면을 포함하고 있어 AI 코딩 어시스턴트를 테스트하기에 완벽한 과제였습니다.

Claude-Sonnet: 신뢰할 수 있는 베테랑

Claude-Sonnet은 경험 많은 시니어 엔지니어처럼 수행했습니다. 개발 과정 전반에 걸쳐 탁월한 코드 품질 관리 능력을 보여주었으며, 코드 내 문제를 자동으로 감지하고 수정했을 뿐만 아니라 배포 후에도 지능적으로 도구 URL을 미리 채웠습니다. 하지만 이 "베테랑"의 서비스는 값이 쌌습니다. 기본 API 버전에서는 단 $0.2만에 한도에 도달하여 OpenRouter로 전환해야 했습니다. 더 놀라운 점은 OpenRouter를 통한 비용이 $2.1로 급증했으며 성능도 일부 저하되었다는 것입니다.

DeepSeekV3: 다크호스

DeepSeekV3의 성능은 정말 인상적이었습니다. OpenRouter와 공식 API를 모두 통해 테스트했으며, 결과는 현저히 달랐습니다. OpenRouter를 통한 접근에서는 다소 투박하게 느껴졌고, 코드 중복과 기능 제한이 있었습니다. 그러나 공식 API를 사용할 때는 완전히 다른 모델처럼 느껴졌습니다. 코드 품질은 Claude에 거의 근접했고, 동작이 매끄러웠으며, 독특한 해결 접근법을 보여주었습니다. 가장 인상적인 것은 가격 경쟁력이었는데, 전체 작업을 단 $0.02로 완료했습니다. 배포 단계에서는 더 전통적인 수동 zip 배포 방식을 선택했지만, 자율적으로 리소스를 찾고 스토리지 연결 문자열을 구성하는 등 몇 가지 놀라운 능력을 보여주었습니다.

Gemini-ept-1206: 유망하지만 성장 중인 신인

Gemini는 유망하지만 경험이 부족한 신인과 같았습니다. 모든 모델 중 가장 강력한 상호 작용 능력을 보여주었으며, 런타임 버전 등 세부 사항에 대해 적극적으로 질문했습니다. 배포 구성에서 뛰어난 능력을 발휘하며 환경 변수 설정을 미리 예측했습니다. 하지만 몇 가지 "성장통"도 보여주었습니다: 처리 속도가 느려 작업 완료에 종종 20분이 소요되었고, 토큰 제한으로 인해 여러 세션이 필요한 경우가 많았으며, 가장 실망스러운 점은 24시간이 지나도 비용 통계가 불투명하여 사용 비용을 정확히 평가할 수 없었다는 것입니다.

o1-Mini: 약속을 지키지 못한 모델

o1-Mini의 성능은 상당히 실망스러웠습니다. 처음에는 프로젝트 설정이 매끄럽고 초기 코드 품질도 괜찮았습니다. 하지만 이후 상황은 악화되었습니다: 응답 시간이 느렸고, 잘못된 가정(예: 잘못된 지리적 위치에 리소스 그룹 생성)이 빈번했으며, 문제 해결 효율성이 낮았습니다. $2.2를 소비한 후에는 .NET 버전을 다운그레이드하여 문제를 해결하라고 제안하기까지 해서 테스트를 조기에 종료해야 했습니다.

실용적인 통찰과 권장 사항

이 실험을 통해 몇 가지 실용적인 결론을 도출했습니다. 개인 개발자와 소규모 프로젝트의 경우 DeepSeekV3이无疑 최선의 선택이며, 코드 품질과 비용을 완벽하게 균형 잡고 있습니다. 예산이 충분한 경우 Claude-Sonnet은 여전히 엔터프라이즈급 개발에 신뢰할 수 있는 선택지입니다. Gemini는 세부적인 상호 작용 안내가 필요한 시나리오에 적합하며, o1-Mini는 특정 알고리즘 최적화 문제에서 적절한 위치를 찾을 수 있을 것입니다.

OpenRouter를 통해 이러한 모델을 사용하면 성능에 영향을 미치는 경우가 많으므로 가능하면 공식 API를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 AI 코딩 어시스턴트 분야가 빠르게 진화하고 있으며, 모든 모델이 지속적으로 능력을 향상시키고 있다는 점을 인식해야 합니다. 경쟁 구도는 앞으로 크게 변할 수 있습니다. 적합한 AI 어시스턴트를 선택할 때는 특정 프로젝트 요구사항, 예산 제약, 개발 시나리오를 기반으로 해야 하며, 특정 옵션을 맹목적으로 따르는 것은 피해야 합니다.