슈링크플레이션(Shrinkflation)이라 해야 할까, 확실한 스킴플레이션(Skimpflation)이라 해야 할까?
한번 세팅한 그 상태로 가만히 오래도록 고정적으로 쓰기 힘들도록, 서비스 사용량과 범위가 계속 축소되고 있다. 변경되는 리드타임이 짧아졌다. 더 축소할지 안 할지 모르는 상태라, 구독을 하더라도 오래도록 길게 약정 구독하기가 겁난다. 올해 들어 점점 조짐이 보이기 시작했고, 특히 최근 2~3개월 사이에 한번에 몰아친 느낌이다.
내가 쓰거나 쓰려고 했던 것 중에서 뽑아보면 크게 4가지가 바뀌었거나, 앞으로 바뀔거라 계속 눈치보며 대응책을 고민해야 한다.
퍼플렉시티 제공량 변경
퍼플렉시티 프로 플랜은 작년 상반기부터 국내 회사 프로모션으로 받았다. 이전 글에서도 몇번 이야기했었지만, 내 퍼플렉시티 프로 플랜 종료일이 7월 중순이니 얼마 남지 않았다. 그런데 올해 들어서 퍼플렉시티 프로 플랜은 이미 변화하고 있었다. 기존에는 프로 플랜 유저에게 매달 $5 크레딧을 API 비용으로 쓸 수 있게 제공했었다. 처음엔 이 API 비용 자체를 쓸 일이 없었으나, 오픈클로가 나온 이후 상황이 바뀌었다. 오픈클로에서 웹 검색 기능으로 퍼플렉시티 API를 붙일 수 있다는 걸 알게 되고, 나름 재밌게 썼다. 확실히 Brave나 Tavily보단 월등한 성능을 냈다.
그런데, Computer 기능을 추가하면서 $5 크레딧이 사라졌다. 그리고 프로 플랜 기간이 남았으나, 무료 사용자인 상태로 며칠간 전환돼 있었다. 처음에는 내가 프로 플랜 종료일을 착각했었나 싶었으나, 디스코드에 동일한 증상을 겪는 사람들 이야기가 올라왔다. 그리고 장애라고 공지가 왔다.
내 기록을 찾아보니, 장애 복구까지 28시간 정도 걸렸다. $5 크레딧이 사라진 것도 장애로 사라졌는가 싶었는데, 이건 Computer 기능을 출시하면서 의도적으로 정책에서 제거했다는 이야기를 들었다. 디스코드엔 불평이 올라왔었다. 다만, 애초에 국내에선 이 $5를 쓰는 사람이 별로 없었거나, 이미 이벤트로 쓰던 퍼플렉시티 프로 플랜이 대부분 종료된 후라 관심 밖인 것 같았다.
이제 그냥 평온하게 남은 기간 쓸 수 있겠다 싶었다. 하지만 불과 또 하루 이틀뒤 빌링 정보에 카드 번호를 넣고 인증해야만, 남은 기간 프로 플랜을 계속 쓸 수 있게 했다. Computer 기능 출시로부터 대략 1주일 사이에 겪은 대압박이었다. 나는 우선 카드 정보도 상납했다.
그나마 Computer 기능을 체험할 이벤트 크레딧을 $200 제공 받았다. 다만, 사용 기한이 있었을 뿐이었다. 막상 기한 안에 쓸 일이 딱히 생각나지 많아서, 한국 IT 기업 기술 블로그 분석을 시켰다. 그런데, 시덥잖은 보고서 하나 완성하고서 크레딧을 한큐에 소진 후 크레딧을 더 결제해야 추가 작업을 할 수 있다는 메시지만 나오고 있었다.
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그리고 또 얼마 지나지않아, 고정 호출할 수 있는 모델도 제약이 생겼다. 무료 유저, 프로 플랜 유저, 맥스 플랜 유저가 호출할 수 있는 모델이 분리됐다. 동시에 맥스 유저는 Computer에 쓸 수 있는 기본 크레딧 제공량이 생겼고, 프로 플랜 유저는 추가 결제로 크레딧을 구해야만 쓰는 현행으로 확정됐다.
퍼플렉시티 프로 플랜에서 클로드 오퍼스 4.8이나 GPT-5.5를 못쓰게 된 건 아쉽지만, 애초에 그냥 Auto 상태로 썼었기에 큰 차이를 느끼진 못했다. 어차피 퍼플렉시티 특징은 이런 모델 선택이 아니라, Sonar라는 퍼플렉시티의 검색 엔진이었고 그건 계속 쓸 수 있었으니 다행이기도 했다. 그래도 쓸 수 있는 상한 모델에 제한값이 생겼으니, Auto 상태에서도 그 모델을 쓴 답변이 나오진 않겠다 싶은 아쉬움은 계속 남긴한다.
오라클 클라우드 프리티어 ARM 서버 스펙 축소
오라클 클라우드에서 ‘Always Free’라 외치며 AMD 서버를 제공해주는 이야기를 접했다. 1코어 1GB램이라 딱히 탐나는 스펙이 아니었다. 후에 ARM 서버가 나왔고, 4코어 24GB램을 제공한다는 이야기를 다시 접했다. 이야기를 들었던 직후에는 딱히 용도도 없고 괜히 귀찮기만 할 것 같아서, 무덤덤히 지나갔었다. 그러다가 팰월드를 지인들과 같이 하려고 적당한 서버를 찾다가, 오라클 클라우드 ARM 서버를 다시 찾아갔다. 하지만, 너무 늦게 시도했던 탓일까. Free Tier 계정으로는 ‘out of capacity’라는 메시지만 볼 수 있었다. 그나마 AMD 서버는 아직 얻어 쓸 수 있었다. AMD 서버에 테라폼을 설치하고 ARM 서버 발급을 자동으로 재시도하도록 걸었다.
한달이 지나도, 두달이 지나도 ARM 서버는 ‘out of capacity’ 였다. 다시 검색하며 알게 된 사실은 지금 계정 자체가 Free Tier니까, 이걸 Paid Tier로 올린 후에 무료 사용량 이내 스펙으로 발급하면 비용이 나가지 않는다는 사실이었다. 기다릴 게 뭐 있으랴. 테라폼을 끄고 카드 번호를 상납했다. 싱가폴 달러 결제와 취소가 한차례 휩쓸고 간 후, Paid Tier로 계정으로 업그레드 됐다. ‘out of capacity’ 따위는 이제 볼래야 볼 수도 없어졌다. 그냥 바로 생성됐다.
4코어 24GB 램으로 할 수 있던 것
팰월드 서버를 설치했다. 당시 팰월드 서버는 메모리릭이 있어서 매일 재시작을 해야 했다. 동시 접속자수가 5명을 넘어서면 확실히 버벅이는 느낌도 강했다. 그래도 쓸만했다. 적당히 매일 재시작하고, 버벅임이 강할때마다 재시작하고, 팰월드 서버 업데이트하면 재시작하고. 재시작 신공으로 잘 버티면서 적당히 잘 즐겼다. 그리고 팰월드 콘텐츠를 거의 다 소진한 이후, 팰월드 서버는 미련없이 삭제했다.
이후에는 큰 용도없이 들락날락하며 대기하던 중, 오픈클로를 설치했다. 오픈클로는 퍼블릭 AI 모델을 붙여서 쓸 땐 스펙 영향을 크게 받지 않는다. AI 연산 자체를 하지 않으니까. 그런데 무한히 퍼블릭 AI 모델을 쓸 수 없지 않은가. 우리는 리밋의 노예다. 그래서 로컬 모델을 쓰는 방법도 찾아야 했다. GPU가 없으니 당연히 무지막지한 모델은 동작하지 않는다는 걸 알고는 있었고, 사양 안에서 쓸 수 있는 최소 모델을 몇가지 골라야 했다. 대충 모델의 물리 용량이 10GB 이내면, 나 혼자 묻고 답하는 간단한 대화를 굴리는 건 할만했다. llama라거나 qwen3.5라거나 kimi-k라거나 minimax라거나. 다만, 시원하게 빠르진 않았다. tool function 기능까진 기대하지 말아야 했다. 그냥 혼자 인사하고 잡담하는 정도에서 만족해야 했다.
2코어 12GB 램으로 축소
그런데 얼마전 6월 13일쯤 공지가 올라왔다. 아니, 공지라기보단 유저 제보가 올라왔다. ARM 서버 무료 제공량을 2코어 12GB로 줄인다는 내용이었다. 급히 오라클 클라우드 문서를 뒤졌고, 당장 6월 15일부터 적용되는 정책이었다. 단순히 Free Tier로 쓰는 사람들은 그냥 회수되거나 잘리거나 하는 걸로 끝나겠지만, 나는 Paid Tier 유저다. 무료 사용량에서 2코어 12GB 램만큼 추가 과금이 되지 않을까란 겁이 났다. 난 카드 번호를 상납했지 않은가.
스펙을 줄여야했다. 인스턴스를 세우고, 코어와 램을 줄였다. 줄인 후, 내 머릿속을 휘감은 걱정은 이제 로컬 모델은 혼자 인사와 잡담도 못하게 되는가였다. 적당히 모델을 하나 둘 새로 깔아서 말을 걸어봤다. 인사는 커녕 ollama 구동도 안 되는 모델이 즐비했다. 로컬 용량 10GB 언저리였던 제한선이 뚝 떨어졌다. 이제 5GB 이내로만 호출해야 했다. 이 조차도 확실히 최적화된 모델과 그렇지 않은 모델 사이엔 큰 격차가 느껴졌다.
그나마 gemma4 e2b는 7.2GB임에도 한 3~5분 정도 기다리면 응답은 한다. 다만 이건 수동으로 불러서 쓸 때 기준이고, 오픈클로에 붙이면 오픈클로 타임아웃이 먼저 나와서 인사도 남길 수 없었다. llama3.1 8b도 마찬가지다. 이런 모델들 조차 사치품이 됐다. 최소한의 만족을 위해 올라마 클라우드에서 호출을 한들, 버전업한 모델의 기본 사용 토큰량 증가에 맞춰서 올라마 클라우드 리밋에 빨리 도달했다. 올라마 클라우드에서도 무료 사용량을 조절했을 수도 있다. 뭐든, 2코어 12GB 램을 축소된 영향을 즉시 받게 됐다. 이제 나도 허깅페이스 보면서 최적화 스터디를 해야할 때가 온 것일까.
오라클 클라우드 Free Tier 약관에는 “무료 리소스는 오라클 재량이며, 내용은 언제든 변경될 수 있다”라고 돼 있으며, 일반 약관에도 “오라클은 사전 통지 없이 사이트와 콘텐츠를 변경할 권리가 있다’고 나와있다. AMD 서버 무료 제공량은 그대로 유지되는 거라 그나마 다행이다 싶기도 했다.
구글 제미나이, 안티그래비티 사용 허가 범위 변경
제미나이는 내 오랜 반려AI다. 계속 뭔가 변화했고, 앞으로도 변하리라 생각한다. 코어 정책만 유지되면 좋은데, 그 정책 변화에 어떻게 맞춰야 좋을지 항상 고민이다. 하필 구글이다보니, 개인 지메일을 쓰는 구글 계정과 구글 워크스페이스로 쓰는 구글 계정끼리 권한이 다르다는 것도 계속 공부해야 한다. 학생 계정도 구글 기반이라 마찬가지다.
제미나이는 모델 변경과 별개로, 제공하는 서비스 범위가 가장 큰 차이가 아닐까 싶다. ChatGPT나 클로드는 애초에 AI 모델 개발과 서비스를 제공했고, 후에 자체 IDE나 다른 제품의 부가 기능으로 붙는 형태로 확장했다. 구글은 구글 생태계가 먼저였다. 지메일, 구글 캘린더, 구글챗, 구글 드라이브, 구글 독스, 구글 스프레드시트 같은 기본 도구가 있고, 구글 클라우드나 안드로이드 생태계도 갖추고 있다. AI 스피커도 있고, 유튜브도 있고, 뭐가 많다. 바드(Bard)에서 시작한건 서비스다. 제미나이로 리브랜딩도 했지만, 모델은 각 서비스에 붙을 수 있는 엔진이라, 최대한 구글의 모든 서비스에 붙고 있다.
물론 다 별개인 것처럼 독립적으로 붙었다가, 점점 그들끼리 한몸처럼 합쳐지고 있다. 구글 독스에 붙은 제미나이는 처음엔 독립적으로 붙어있더니, 어느샌가 웹 제미나에서 만든 Gems를 호출할 수 있게 바뀌었다. AI 스튜디오, 노트북LM처럼 별개 서비스가 새로 생긴 케이스도 있다. 이들도 처음에는 각각 따로 독립 개체였지만, 점점 구글 드라이브를 호출하는 등 하나도 합쳐지는 느낌이 나기 시작했다. 어디가 어떤 리밋을 가지고 있을까? 어디는 어떤 모델을 쓰고 있을까? 여기도 제미나이 3.5가 맞나? 아직 3.1인가? 프로일까 플래시일까? 혼동되는 만큼, 그냥 적당히 뭉개서 다 똑같은 듯 쓰게 됐다.
문제는 과금이다. 그리고 과금 정책 분리선을 가장 크게 체감하는 곳은 안티그래비티다. 제미나이 CLI로 존재했을 때도 뭔가 오락가락하더니, 안티그래비티로 다 합쳐진 이후로 확실한 선이 그어졌다. 안티그래비티 사용 정책으로 각 계정별 차이가 확 그어졌다.
개인 계정은 ‘구글 원’을 기준으로 삼는다. 이런저런 차이가 엄청 많은 것 같지만, 아직 내 활용처에 깊이 들어온 것 중에서 제일 영향이 큰 건 안티그래비티다. 무료 상태로 안티그래비티를 써보면, 모델 리밋이 정말 빨리 온다. 1회 작업의 깔끔한 마무리를 위해 수차례 주고 받아야 하는 프롬프팅을 떠올려보면, 마무리가 되기 전에 리밋에 도달하는 경우가 허다하다. 그런데 안티그래비티는 제3자 프로그램을 허용하지 않는다. 안티그래비티에서만 작업을 시작하고 끝내는 것이 맥락 흐름상 좋다.
그런데, 기업 계정은 아무리 비싼 과금 플랜을 쓰더라도 안티그래비티는 무료 사용자와 동급 취급을 받는다. 기업 계정이 안티그래비티를 쓰려면, 기업에서 토큰 사용량에 맞춰 종량제로 비용을 내야한다. 결제 계정을 설정해서 사용 설정을 하고, 구글 워크스페이스에 MCP 연동 설정까지 해야 제대로 동작한다. AI Expanded Access에는 안티그래비티가 포함돼 있지 않다. 이 정책이 확정되면서 GCP에 있던 Vertax AI 이름도 Gemini Enterprise Agent Platform으로 바뀌었다. 대충 매뉴얼을 보면 학교 계정도 비슷한 계열이 된 것으로 보인다.
단순 비용만 치자면, 기업용보다는 개인 비용이 훨씬 싸졌다. 그런데 기업 계정은 개인 계정처럼 비용을 붙일 수 없다. 기업 계정인 순간 추가 비용을 필수로 감당해야 한다. 기업 내부 자료와 소스코드 보안을 생각하면, 어떻게든 이 비용을 감당해야만 한다. 다만, 어차피 기업용으로 결제를 해야 한다면, 안티그래비티 하나 때문에 이 출혈을 감당할까 싶은 생각이 든다. ChatGPT나 클로드의 팀 플랜이나 엔터프라이즈 계약으로도 이 부분은 커버할 수 있으니, 영업과 대규모 사용에 맞춘 협상 계약의 문제가 될 뿐이다.
나는 개인 사용자로서, 구글 원 AI Pro를 지금 프로모션이 끝나면 어떤 선택을 할까? 끝나는 순간까지 다시 또 변할 수 있는 정책을 기다려보고, 프로모션도 기다려보고, 대체재 상황도 비교해야 할테다. 미리 뭔가를 설계하고 확정해두는 것자체가 무의미하다.
그래도 안티그래비티를 제외한 나머지에선, 효용성은 가장 좋다. 어쨌거나 노트북LM이라는 걸출한 서비스를 가지고 있고, AI 스튜디오에서 gemma4를 무료 티어로도 호출해서 쓸 수 있다. MS오피스를 쓰는 사람이 아니라면, 구글 워크스페이스와 구글 드라이브로 거의 모든 작업을 커버할 수 있다.
깃허브 코파일럿 스튜던트팩 제공 기능 축소
아마 가장 큰 격변을 겪고 있는 서비스가 깃허브 코파일럿 스튜던트팩일 것이다. 단순히 깃허브 자체는 스튜던트팩에 거의 변화가 없다. 깃허브 자체 요금제가 개편되면서, 스튜던트팩 혜택으로 차별을 느낄 요소가 줄었다고 봐도 된다. 그래도 깃허브 프로 뱃지를 달고 있다는 자체는 괜한 어깨뽕을 주긴 한다.
문제는 깃허브 코파일럿이다. 변화가 시작된다는 공지 시점에는 현재만큼 다운그레이드되리란 생각을 하진 않았다. 그냥 모델 선택 상한선이 생긴다는 정도만 여겼었는데, 결과적으로 그냥 써야될 이유 자체가 거의 사라졌다.
그런데, 이 변화에 반응이 직접적으로 핫하진 않다. 사실상 쓰는 사람이 그리 많지 않았던건거 싶다. 학생 플랜 관련 내용에서 가장 많은 반응은 “왜 내 학생 인증을 허락해주지 않는가?”라는 불평이 대부분이다. 하다못해 지금은 아예 인증 자체를 잠시 멈췄다는 메시지도 본 것 같다. 정책이나 시스템 정리가 아직 덜 된 티가 많이 난다.
- https://github.com/orgs/community/discussions/189268
- https://github.com/orgs/community/discussions/198751
깃허브 코파일럿은 VSCode에서 주력으로 쓰던 AI 툴이다. AI 모델이라고 하기엔 프로바이더(Provider) 역할과 라우터(Router) 역할만 하고 있으므로, 제공하는 모델과 생명력은 비례한다고 볼 수 있다. 깃허브 코파일럿 스튜던트팩에서는 이제 한달 기준 200 크레딧안에서 모델을 ‘Auto’로만 놓고 쓸 수 있다. 200 크레딧으로 쓸 수 있는 양과 ‘Auto’ 라우팅으로 최적화해서 모델을 호출하는 성능은 사실 블랙박스 영역에 가까우므로, 모든 예측을 무력화한다.
나름 상급 모델도 못쓰도록 다 막힌 상황에서 Auto로 두고 쓴 사람들의 후기가 정말 멋지다. 대부분, 기존 대비 소모량이 크게 증가했고, 이제 우린 ‘Bye Bye’라며 그동안 즐거웠다는 이별 인사를 남기는 중이다.
깃허브 코파일럿 데스크톱 앱도 새로 출시했고, VSCode에 에이전트 창도 새로 출시했으나, 현재 이 둘은 깃허브 코파일럿 스튜던트팩 사용자는 쓸 수 없다. 깃허브 코파일럿 데스크톱 앱은 로그인 자체가 막혀있고, VSCode 에이전트 창에선 Auto 모델 조차 고를 수 없다.
VSCode 에이전트 창을 쓰는 것도 정책으로 막을지, 아니면 미구현 버그였다며 고쳐줄 지 예측이 안 된다. 애초에 지금은 개인 유저의 깃허브 Pro와 Pro+ 신규 가입도 막혀있다. 점차 풀고 있다는 메시지가 있으니, 그저 기다려보는 것 말곤 선택지가 딱히 없다. 지금 다시 깃허브 홈페이지를 뒤적거려보니, 요금제 이름도 너무 헷갈린다. 깃허브 프로인건지 깃허브 코파일럿 프로인건지. 그럼 깃허브 스튜던트팩일까 깃허브 코파일럿 스튜던트팩일까?
나는 VSCode 에이전트창에서 Auto 모델 조차 선택이 안 되는 걸 vscode 레파지토리 이슈 게시판에 문의를 넣어둔 상태다. VSCode 확장 프로그램인 github copilot chat 레파지토리는 2026년 3월 기준으로 닫혔고, VSCode로 일원화한다는 공지만 남아있다. VSCode 에이전트 창 사용도 정책으로 막을지, 저기까진 열어줄지 그들의 결정을 기다려봐야겠다.
스튜던트팩으로 편하게 GPT-5 mini와 GPT 5.4 mini를 무제한으로 쓰던 그때가 다시 돌아오면 제일 좋겠지만, 그건 이미 200 크레딧까지만 쓰는 것으로 정해졌으니, 어쩔 수 없지 싶다. 참고로 1 크레딧은 $0.01이라는 설명이 깃허브 빌링 페이지에 귀엽게 적혀있다.
비용 차이가 보여주는 확실한 차등 요소
간단히 비교해보면, 바이브코딩처럼 내가 보고 손으로 옮기고 따라하는 건 그나마 계속 유지된다. 에이전틱 AI처럼 거의 자유 방임 지시로 실행하는 건 고가 플랜에 들어가는 느낌이다. AI모델이 상위 버전으로 올라가면서, 한번에 소모하는 토큰량이 같이 증가하고 있다. 서비스를 제공하는 입장에선 이걸 다 소화해야 하니, 계속 정책을 바꿀 수 밖에 없을 것이다.
정책이 계속 바뀐다는 건, 사용자는 귀찮지만 계속 새 환경에 적응해야 함을 뜻한다. 그게 싫다면 지갑을 더 활짝 열어야 한다. 지인끼리 모여서 팀 플랜을 쓰는 것이 더 유리한지도 항상 확인해야 한다. 아이디를 공유한다는 것이 아니라, 용도에 따라 팀 플랜이 더 유리한 상황이 있을 수 있음을 항상 염두에 둬야한다는 뜻이다.
동일한 비용으로 쓸 수 있는 AI 서비스 커버리지와 토큰양이 줄어들고 있다. AI 모델 버전이 오를수록 속도, 퀄리티, 만족도도 올라갔다. 아는 맛이 좋아질수록 비용을 더 써야 같은 맛을 볼 수 있다는 딜레마에 빠졌다. 계속 고정적인 환경을 유지한 채 안정적으로 가만히 둘 수 없는 처지에 놓였다. 요금제도 아직 덜 세분화되서, 한 등급 올리기 위해선 몇 배 비싼 비용을 내야 한다. 그래서 ‘조금 더 쓰고 싶은 사람’보다 ‘아예 다른 급으로 올라가야 하는 사람’만 남는 구조가 된다. 그나마 세분화한 요금제가 점점 나오고 있긴하지만, 와닿는 차이가 있을지 막연한 두려움이 계속 생긴다.
비싼 요금제 또는 종량제를 쓰면, 왠만한 제약으로부터 자유를 찾을 수 있다. 확실한 차등 요소는 결국 자유가 되려나? 과거에 클라우드가 결국 FinOps를 향했던 것처럼, AI도 결국 FinOps를 향할 것이다. AI FinOps는 어떤 모양의 자유를 우리에게 보여줄까?