같은 게임을 두 번 제작: Opus 단독 vs Opus 계획 + 로컬 Qwen 코딩. 16분 vs 42분, $2.52 vs $0.62
Same game built twice: Opus alone vs Opus planning + local Qwen coding. 16 min vs 42 min, $2.52 vs $0.62
핵심 요약
Opus 단독 작업과 로컬 모델을 결합한 하이브리드 방식의 비용 및 성능 효율을 비교한 실험입니다.
- 비용 효율성 — 로컬 모델을 활용하면 클라우드 토큰 비용을 75% 절감함
- 작업 속도 — 로컬 모델의 연산 한계로 인해 전체 빌드 시간이 2.5배 증가함
- 품질 논란 — 비용 절감과 속도 저하를 감수할 만큼 결과물 품질이 유지되는지 의문 제기됨
- 코드 유지보수 — AI가 생성한 코드의 구조적 완성도와 유지보수 가능성에 대한 회의적 시각 존재
내 Opus 청구서 대부분은 출력 토큰 비용이야. Opus가 코드 한 줄 한 줄 다 타이핑하니까 돈이 엄청 깨지더라고. 그래서 생각하는 건 Opus한테 맡기고, 타이핑은 로컬 모델로 돌려보기로 했어.
작업 내용: 5단계 픽셀 플랫포머 게임 만들기. 사양 하나를 기준으로 MacBook Pro M5 Max에서 Atomic Agent의 Fusion 모드를 사용해 두 번 빌드함.
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Opus 5.5 단독 사용, 평소 하던 방식
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Fusion 모드: Opus 5.5가 계획하고 검토하면, Qwen 3.8 27B가 로컬에서 코드 작성 (워커 3개 사용)
| Metric | Opus alone | Opus + local Qwen (Atomic Fusion) |
|---|---|---|
| Cloud cost | $2.52 | $0.62 |
| Build time | 16 min | 42 min |
| Opus output | 90.7k tokens | 11.3k tokens |
| Checklist | 25/25 | 24/25 |
둘 다 게임은 잘 돌아감: 5단계, 보스전, 승리 화면까지 완벽. Opus가 쓴 양은 8배 줄었고, 클라우드 비용은 75%나 아꼈어. 대신 워커 3개가 GPU 하나를 나눠 쓰느라 시간은 2배 넘게 걸리더라. 결론은 간단해. 15분 안에 끝내야 하면 그냥 Opus 단독으로 돌리고, 쪼개서 작업할 수 있고 시간 여유가 좀 있다면 Opus한테 계획이랑 검토 맡기고 로컬 모델한테 타이핑 시키는 게 답임. 모드별로 한 번씩 돌려본 결과고, 클라우드 비용만 따진 거야.
너라면 4배 싼 비용을 위해 2.5배 더 기다릴래, 아니면 그냥 속도가 중요해?
