오늘의 흐름
이번 소식은 한 가지 질문으로 모인다. 내 일을 실제로 처리하는 모델은 누구이고, 그 모델을 부르는 열쇠는 어디에 있는가. Grok Bot은 작업마다 다른 회사 모델을 골라 쓰겠다고 했고, Claude는 위험해 보이는 요청을 이전 모델로 넘기며, Cursor에는 Meta 모델이 새로 들어왔다. 모델을 고르는 손이 사용자에서 도구 쪽으로 옮겨 가고 있다.
그만큼 도구에 맡기는 것도 늘어난다. OpenCode Console 유출은 여러 회사의 키를 한곳에 모아 둔 서비스가 뚫리면 무슨 일이 생기는지 보여 줬다. 값싼 DeepSeek 모델과 Cursor 플러그인 pstack은 선택지를 넓혀 주지만, 어느 모델이 답했는지와 키를 어디에 두었는지는 사람이 직접 챙겨야 한다.
OpenCode Console 유출 — 이용자 1.4% API 키 노출 우려
AI 코딩 도구 OpenCode가 10월 17일, 온라인 서비스 OpenCode Console 이용자의 1.4%가 침해 영향을 받았다고 밝혔다. 이들이 작업 공간에 저장해 둔 OpenAI·Anthropic 같은 외부 회사 API 키가 노출됐을 수 있다. 키를 남이 쥐면 내 계정으로 요금이 나간다. OpenCode는 해당 이용자에게 이메일로 알렸고, 메일을 받지 않았다면 영향이 없다고 했다.
OpenCode는 원인을 종료 준비 중이던 옛 시스템에 대한 무단 접근으로 설명하고, 대규모 증류 공격과 연결된 사건이라고 했다. 증류 공격은 남의 AI 모델에 질문을 대량으로 보내 그 답으로 자기 모델을 훈련시키는 행위다. Anthropic은 영향받은 것으로 보이는 Claude API 키를 폐기했고, OpenCode에 키를 저장했던 이용자에게 새 키를 만들라고 권했다. OpenCode는 OpenAI·Google과도 함께 대응 중이라고 밝혔다.
여러 AI 도구를 쓰다 보면 회사 키를 이 도구 저 도구에 붙여 넣게 된다. 키를 맡긴 서비스가 뚫리면 내 비밀번호를 바꿔도 키는 그대로 살아 있다. 키를 끊는 곳은 키를 발급한 회사의 관리 화면이고, 도구마다 다른 키를 쓰면 문제가 생긴 키만 골라 끊을 수 있다.
공격자가 어떻게 들어왔는지, 얼마나 머물렀는지, 실제로 몇 개의 키가 쓰였는지는 공개되지 않았다. OpenCode는 사건이 진행 중이라 더 자세히 말할 수 없다고 했다. 피해 규모가 확정되지 않았으니, 키를 맡긴 적이 있다면 메일 여부와 관계없이 사용 기록을 한 번 보는 편이 낫다.
Claude Opus 5.5, 공격용 보안 요청은 Opus 4.8로
Anthropic 고객센터 문서에 따르면 Opus 5와 Opus 5.5는 모든 요청에 안전 분류기를 돌린다. 분류기는 요청이 위험한 종류인지 판정하는 별도 검사기다. 공격 코드 작성이나 침투 테스트 같은 공격용 보안 요청으로 판정되면 Opus 4.8로, 바이러스학·독성학 같은 이중 용도 생물학 요청이면 Opus 5.5에서 Opus 5로 넘어간다. 내가 쓴 글뿐 아니라 메모리, 웹 검색 결과, 첨부 파일처럼 모델이 읽는 내용도 검사 대상이다.
전환되면 모델이 바뀌었다는 안내가 뜨고, 답에는 실제로 답한 모델 이름이 붙는다. 한 번 바뀌면 그 대화가 끝날 때까지 낮은 모델에 머물며, 사용자가 직접 되돌릴 수 있다. 원래 요청이 대화에 남아 있으면 다시 걸릴 수 있어 앞 메시지를 고쳐 보내는 편이 낫다. 안전한 코드 작성 같은 방어 목적 작업은 그대로 Opus 5.5가 처리한다.
자동 전환은 Claude 앱의 Settings > Capabilities에서 「Switch models when a message is flagged」를, Claude Code에서는 Config > MODEL & OUTPUT에서 끌 수 있다. 끄면 걸린 요청에서 대화가 멈추고, 메시지를 고쳐 다시 보낼지 낮은 모델로 보낼지 직접 고른다. API로 쓸 때는 기본으로 꺼져 있어 개발자가 켜야 한다. 결과 품질이 갑자기 떨어졌다면 먼저 답에 붙은 모델 이름을 보자.
방어 보안 업무를 위한 Cyber Verification Program이 있지만, 문서 기준으로 Opus 5.5는 아직 대상이 아니다. 어떤 문장이 분류기에 걸리는지 구체적 기준은 공개되지 않았다.
Grok Bot, 작업마다 Claude Opus 5.5 등 외부 모델 쓴다
일론 머스크가 10월 7일 X에 올린 글에서 Grok Bot이 앞으로 작업마다 가장 좋은 백엔드 모델을 쓰겠다고 밝혔다. 백엔드 모델은 앱 뒤에서 실제로 답을 만드는 AI다. 예로 든 것은 Claude Opus 5.5, MidJourney, Suno와 「다른 주요 API」다.
지금까지 AI 앱은 자기 회사 모델을 쓰는 것이 기본이었다. Grok 계열 제품이 다른 회사 모델을 공개적으로 섞어 쓰겠다고 한 것이 달라진 점이다. Cursor 요금 문서에도 Grok Bot이 Cursor 편집기·CLI와 같은 사용 한도를 나눠 쓴다고 적혀 있어, 두 제품이 한 요금 구조로 묶여 있다.
사용자 입장에서는 앱 하나로 글·그림·음악을 각각 잘하는 모델에 맡길 수 있다는 뜻이다. 대신 내 대화가 어느 회사로 넘어가는지 알기 어려워진다. 회사 자료를 Grok Bot에 넣는 팀이라면 외부 모델로 넘어갈 수 있다는 전제로 넣을 자료의 기준을 정해 두자.
발표는 글 한 편이고 공식 제품 문서는 아직 없다. 어떤 작업이 어느 모델로 가는지, 사용자가 보거나 고를 수 있는지, 외부 회사와 무엇을 공유하는지는 밝히지 않았다. MidJourney·Suno가 실제로 언제부터 쓰이는지도 확인되지 않았다.
Cursor에 Meta Muse Wonder — 입력 100만 토큰 4달러
Meta Superintelligence Labs가 10월 12일 공개한 Muse Wonder가 Cursor에 들어왔다. Cursor 문서는 이 모델을 Meta의 대표 모델이자 Muse Spark 1.3의 후속으로 소개한다. 요금은 100만 토큰당 입력 4달러, 출력 20달러, 이미 읽은 내용을 다시 쓰는 캐시 읽기 0.20달러다. 토큰은 AI가 글을 읽고 쓸 때 세는 글자 조각 단위다.
한 번에 읽는 분량은 기본 30만 토큰이고 Max Mode에서는 100만 토큰까지 늘며, 길어져도 단가가 오르지 않는다. 생각의 깊이를 minimal부터 max까지 여섯 단계로 고를 수 있고 기본값은 high다. Cursor는 기본값에서 자체 코딩 시험 CursorBench 점수가 46.1%로 Muse 모델 중 가장 높다고 밝혔다. 글과 이미지를 함께 읽어 화면 캡처도 다룬다.
Cursor 요금 문서는 사용 한도를 편집기 안 에이전트, CLI(터미널에서 쓰는 Cursor), 클라우드 에이전트가 함께 쓴다고 적었다. 에이전트는 여러 단계를 스스로 이어 가며 일하는 AI다. CLI에서 Muse Wonder를 써도 같은 한도에서 빠지고, 기존 요금제라면 「Other Models」 몫에서 차감되니 쓰기 전에 남은 한도를 보자.
팀·기업 관리자가 모델 접근을 제한해 뒀다면 Meta 제공자를 켜야 구성원에게 보인다. CursorBench는 Cursor가 만든 시험이라 다른 회사 시험 점수와 바로 비교하기 어렵다. 더 큰 형제 모델 Muse Wonder Full은 API로 팔지 않는다고 보도됐다.
DeepSeek V4.1-Flash-1017, 요금 그대로 점수 올려
DeepSeek가 10월 17일 Flash 모델을 V4.1-Flash-1017로 바꿨다. API 이름은 그대로 deepseek-flash이고 요금과 호출 방법도 같다. 회사가 밝힌 점수는 코딩 시험 DeepSWE v1.1에서 77.0, 터미널 작업 시험 Terminal-Bench 4.0에서 42.3이다. 모델 파일은 Hugging Face에 MIT 라이선스로 공개됐다.
DeepSeek는 이전 V4.1보다 점수가 오르면서 작업 시간과 답의 길이는 줄었다고 했다. 요금은 100만 토큰당 입력 0.30달러·출력 1.20달러이고, 혼잡 시간(한국 시간 평일 오전 10시~오후 1시, 오후 3~7시)이 아니면 절반이다. 같은 날 자체 검색 엔진도 Search·Fetch API로 열었고, 성공한 요청 1,000건당 0.75달러다.
비용 때문에 AI 자동화를 미뤄 온 팀이라면 다시 계산해 볼 이유가 생겼다. 모델 파일이 공개돼 회사 서버에 직접 올릴 수도 있지만, 규모가 커서 고성능 장비가 필요하다. 어느 쪽이든 지금 쓰는 모델과 같은 자료로 나란히 돌려 품질을 직접 확인해야 한다.
점수는 모두 DeepSeek 자체 측정이고 독립 검증은 아직 없다. DeepSeek 모델을 Claude Code·Codex에 연결해 웹 검색 도구를 쓸 때 생기는 검색 호출은 지금 과금되지 않지만, 베이징 시간 11월 1일 0시(한국 시간 1시)부터 건당 요금이 붙는다. 중국 회사 서버로 자료가 가는 점은 회사 보안 기준에 맞춰 판단해야 한다.
Cursor 공식 플러그인 pstack, /poteto-mode로 절차 고른다
Cursor 공식 플러그인 모음에 pstack이 올라 있다. 플러그인은 AI 코딩 도구에 덧붙이는 기능 꾸러미이고, pstack은 AI가 코드를 덜, 더 좋게 쓰도록 만든 스킬 묶음이다. 스킬은 AI가 특정 일을 할 때 따르는 작업 설명서다. 라이선스는 MIT이고, 만든 이는 Cursor에서 일했고 React 핵심 팀에 있는 poteto다.
중심 명령은 /poteto-mode다. 원하는 결과를 적으면 버그 수정·기능 추가·성능 개선·리팩터링 등 23가지 작업 절차 중 하나를 골라 그 단계를 할 일 목록에 옮기고 차례로 진행한다. /setup-pstack으로 생각의 깊이와 역할별 모델을 정하며, 기본 조합은 Opus 5.5와 Grok이다.
Claude Code에서도 쓸 수 있다. /plugin marketplace add cursor/plugins를 입력한 뒤 /plugin install pstack@cursor-plugins를 입력하면 되고, 이때 명령은 /pstack:poteto-mode로 바뀐다. 매번 긴 지시문을 쓰는 대신 정해진 절차를 불러 쓰는 방식이라, 팀이 AI에게 일을 맡기는 순서를 맞추기 좋다.
플러그인이 결과를 얼마나 낫게 하는지 잰 공식 수치는 없다. 안내문은 /poteto-mode를 간단하지 않은 작업의 기본 입구로 소개하니, 한 줄 수정보다는 원인을 찾아야 하는 버그 같은 일에 먼저 써 보자.
오늘 해 볼 것
OpenCode Console을 쓴 적이 있다면 OpenAI·Anthropic·Google 관리 화면에서 거기 저장했던 키를 폐기하고 새로 만든다. 최근 사용 기록과 청구 내역에 낯선 사용이 없는지도 본다.
Claude 결과가 갑자기 이상하면 답에 붙은 모델 이름부터 확인한다. 보안 점검 업무를 한다면 자동 전환을 켜 둘지 끌지 팀 기준을 정해 둔다.
AI로 돌리는 반복 업무 하나를 골라 DeepSeek V4.1-Flash-1017과 지금 쓰는 모델에 같은 자료를 넣고 결과와 비용을 비교한다. 바깥으로 나가도 되는 자료로만 시험한다.
Cursor나 Claude Code를 쓴다면 pstack을 설치하고, 원인을 찾아야 하는 작은 버그 하나를 /poteto-mode로 맡겨 본다.