무료/저예산으로 AI 코딩하는 실전 워크플로우

TL;DR Highlight

웹 채팅 기반 고성능 모델로 문제를 해결하고 경량 모델로 파일을 수정하는 멀티탭 워크플로우가 개발 비용을 대폭 절감한다.

Who Should Read

AI 코딩 도구(Cursor, Cline 등)의 API 비용이 부담되는 개인 개발자나 사이드 프로젝트 개발자. 여러 무료 모델을 조합해서 실무에 쓰고 싶은 사람.

Core Mechanics

핵심 전략은 '두뇌 역할'과 '손 역할'을 분리하는 것. 어려운 문제 분석과 솔루션 설계는 Claude, Gemini 2.5 Pro 같은 강력한 모델의 무료 웹 채팅으로 하고, 실제 파일 수정은 GPT 4.1 같은 저렴하거나 무료인 모델을 Cline에 붙여서 시킨다.
Cline, Cursor 같은 에이전트 도구는 도구 사용법, MCP 서버 설정 등 부가 정보를 프롬프트에 잔뜩 넣어서 모델을 '멍청하게' 만든다. 같은 모델이라도 웹 채팅에서 직접 물어보면 훨씬 나은 답을 주는 경우가 많다.
브라우저에 GLM-4.5(z.ai), Google AI Studio(Gemini 2.5 Pro), Poe.com(Claude 무료 크레딧), OpenRouter, ChatGPT, Perplexity, Deepseek, Grok 등 무료 AI 탭을 10개 이상 띄워놓고 같은 질문을 여러 모델에 던져 비교한다.
AI Code Prep라는 도구로 프로젝트 폴더를 재귀 스캔해서 코드 파일을 AI가 읽기 좋은 포맷으로 묶어준다. 이걸 웹 채팅에 붙여넣으면 에이전트 없이도 전체 컨텍스트를 줄 수 있다.
웹 채팅에서 문제를 해결한 뒤, '이 솔루션을 Cline이 실행할 수 있는 프롬프트로 변환해줘'라고 요청하면 단계별 태스크 리스트가 나온다. 이걸 GPT 4.1에 넣으면 지시대로 충실히 파일을 수정한다.
lmarena.ai에서 Claude Opus 4를 무료로 쓸 수 있고, Google AI Studio는 Gemini 2.5 Pro를 사실상 무제한 제공한다. Qwen Coder CLI는 하루 1000건 무료 요청을 준다.
프롬프트를 코드 컨텍스트 위아래에 중복 배치하면 AI가 질문에 더 집중하는 효과가 있다고 주장한다.
GLM-4.5를 저자가 현재 가장 선호하는 무료 모델로 꼽았고, Kimi K2와 Qwen3-Coder 480B도 에이전트 환경에서 잘 작동한다고 평가했다.

Evidence

에이전트 도구가 모델을 멍청하게 만든다는 주장에 여러 댓글이 동의했다. 한 사용자는 'GitHub Copilot이나 Cursor보다 웹 채팅에 코드를 복붙하는 게 결과가 더 좋다'고 확인했다.
한 사용자는 에이전트 방식 대신 '외과적(surgical)' 접근을 밀고 있다며, 에이전트를 포기하면 100배 작은 모델로도 충분하다고 주장했다. 프로젝트 규모가 작으면 src/ 폴더 전체를 프롬프트에 넣는 것도 가능하다는 경험을 공유했다.
repomix(https://repomix.com)라는 도구를 추천하는 댓글이 있었는데, 프로젝트 코드를 하나의 파일로 묶어서 LLM 웹 채팅에 바로 넣을 수 있게 해준다. Qwen3 Coder나 AI Studio와 조합하면 좋다고 했다.
반대 의견도 있었다. '탭 20개 열어서 AI 채팅하느니 그냥 코드를 직접 쓰겠다'는 반응이나, '너무 복잡하고 시간이 더 걸린다'는 의견도 있었다.
완전 로컬 스택(Cursor CLI + Ollama + LEANN 같은 로컬 메모리 레이어)으로 클라우드 없이 무료 AI 개발 환경을 구축하자는 제안도 나왔다. API 키도 필요 없고 프라이버시도 보장된다는 점을 강조했다.

How to Apply

AI 코딩 비용이 부담되면, 복잡한 버그 분석이나 아키텍처 설계는 AI Studio(Gemini 2.5 Pro 무료)나 lmarena.ai(Claude Opus 4 무료)의 웹 채팅에서 해결하고, 도출된 솔루션을 Cline/GPT 4.1 같은 저렴한 에이전트에 넘겨 파일 수정만 시키면 비용을 크게 줄일 수 있다.
repomix(npx repomix)를 사용해서 프로젝트 코드를 하나의 파일로 묶은 뒤 웹 채팅에 붙여넣으면, 에이전트 도구 없이도 전체 컨텍스트를 제공할 수 있다. 특히 소규모 프로젝트에서 효과적이다.
같은 질문을 2~3개 모델에 동시에 던져서 답변을 비교하는 습관을 들이면 환각(hallucination)이나 잘못된 솔루션을 걸러낼 확률이 높아진다. GLM-4.5, Gemini 2.5 Pro, Qwen3-Coder가 현재 무료 중 성능이 좋다.
Qwen Coder CLI를 설치하면 하루 1000건 무료로 405B 모델을 쓸 수 있어서, 로컬 터미널에서 빠른 코드 질문이나 자동완성용으로 활용할 수 있다.

Code Example

snippet

# repomix로 프로젝트 코드를 하나의 파일로 묶기
npx repomix

# AI Code Prep가 생성하는 컨텍스트 블록 형태 예시
# 질문을 위아래에 배치하여 AI 집중도를 높임
"""
Can you help me figure out why my program does x instead of y?

fileName.js:
<code>
... contents ...
</code>

nextFile.py:
<code>
import example
...
</code>

Can you help me figure out why my program does x instead of y?
"""

Terminology

ClineVS Code에서 돌아가는 AI 코딩 에이전트. 파일을 직접 읽고 수정할 수 있어서 자동 코딩이 가능하지만, 그만큼 프롬프트에 도구 설명이 많이 들어간다.

MCPModel Context Protocol. AI 도구가 외부 서비스(파일시스템, DB 등)와 통신하는 표준 규격. 편리하지만 프롬프트에 추가 컨텍스트를 붙여서 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있다.

OpenRouter여러 AI 모델(Claude, GPT, Deepseek 등)을 하나의 API/웹 인터페이스로 접근할 수 있게 해주는 중개 플랫폼. 일부 모델은 무료로 제공된다.

repomix프로젝트의 소스 코드 파일들을 하나의 텍스트 파일로 합쳐주는 도구. LLM에 전체 코드베이스를 한번에 넣을 때 유용하다.

GLM-4.5중국 Zhipu AI가 만든 대형 언어 모델. z.ai에서 무료로 웹 채팅 가능하며, 코딩 성능이 상당히 좋다는 평가를 받고 있다.