AI 도구 무엇을 써야 할까? 2026년 독립 개발자의 AI 개발 비용 중심 선택 기준

안녕하세요. yeti 입니다.

오늘은 제가 실제로 운영 중인 AI 개발 환경과 AI 코딩 도구 운영 전략을 공유하려고 합니다.

특히 이 글은 단순한 AI 도구 추천이 아니라,
독립 개발자가 AI 개발 비용을 직접 감당하는 환경에서 어떤 기준으로 도구를 선택하는지에 대한 기록입니다.

저는 모든 AI 도구 비용을 개인이 직접 지불합니다.

그래서 이 글은 생산성 관점이 아니라 비용을 통제하면서 AI 코딩 도구를 사용하는 전략에 대한 이야기입니다.

문제: AI 개발 비용은 생각보다 빠르게 증가한다

AI 코딩을 적극적으로 활용하면 생산성은 확실히 올라갑니다.
하지만 동시에 AI 토큰 비용과 구독 비용도 빠르게 증가합니다.

2025년 11~12월, Cursor IDE 사용량이 늘어나면서 월 비용이 15 ~ 20만원까지 올라간 경험이 있습니다.

바이브 코딩을 지향하며 개발 생산성은 상승했지만 그 비용은 제 활동비에서 직접 차감되었습니다.

이때 깨달은 점은 단순했습니다.

AI는 생산성 도구이지만, 동시에 비용이 발생하는 인프라다.

전략 변경: 통합이 아닌 분산

AI 도구를 하나로 통합하는 대신 AI 개발 워크플로우를 역할 기반으로 분산하기로 했습니다.

현재 운영 중인 AI 개발 환경은 다음과 같습니다.

[추상 설계]
ChatGPT
   ↓ plan.md 생성

[코드 기반 설계 구체화]
Codex
   ↓ plan.md 보완

[백엔드 개발 / AI 리팩토링]
Antigravity

[프론트엔드 개발 / 인프라 운영]
Cursor IDE

[코드 리뷰 / 검증]
Gemini CLI

핵심은 AI 도구 분산 전략과 역할 분리입니다.

도구별 사용 전략 (AI 코딩 도구 비교 관점)

ChatGPT — AI 설계 도구

• 서비스 기획 정의
• 아키텍처 설계
• Agent 명세 작성
• plan.md 문서 생성

ChatGPT는 AI 코드 생성 도구라기보다 AI 설계 도구로 사용합니다.
코드를 대량 생성하기보다는, 개발 명세를 정리하는 데 집중합니다.

Codex — AI 코드 구체화 도구

• 코드 기반 설계 구체화
• 작은 기능 구현
• 버그 수정
• GitLab 이슈 초안 작성
• MR 초안 생성

Codex는 대규모 코드 생성보다 AI 개발 흐름 자동화에 가까운 역할을 합니다.

최근에는 다음 작업을 모두 Codex에게 맡겨보았습니다:

• 리팩토링
• 문제 분석
• GitLab 이슈 작성
• 개발 계획서 작성
• MR 생성
• MR 리뷰 대응 작성

AI가 단순 코드 생성이 아니라 개발 프로세스 자동화 도구로 활용될 수 있다는 가능성을 확인했습니다.

Antigravity — AI 리팩토링 전용

• 백엔드 구조 개선
• 대규모 리팩토링
• 테스트 기반 수정

Cursor IDE가 실패했던 리팩토링을 Antigravity가 성공시킨 경험 이후, AI 리팩토링은 분리 처리하고 있습니다.

무료 플랜임에도 안정적인 결과를 보여주었습니다.

Cursor IDE — AI 프론트엔드 개발 도구

• 프론트엔드 구현
• 배포 설정
• 인프라 작업

현재는 주력 AI 코딩 도구라기보다 프론트엔드 중심 구현 도구로 사용합니다.

Gemini CLI — AI 코드 리뷰 도구

• 코드 리뷰
• 정적 파일 기반 검증

실행자가 아니라 저비용 AI 코드 리뷰 도구로 활용합니다.

Claude Code 비교: 왜 사용하지 않는가?

Claude Code는 강력한 AI 코딩 도구로 알려져 있습니다.

하지만 현재 도입하지 않은 이유는 명확합니다.

무료 플랜이 없어 가볍게 실험해볼 수 없었고,
제 AI 개발 비용 구조에서는 즉시 전환을 결정하기 어려웠습니다.

AI 도구 선택 기준은 단순 성능이 아니라 내가 감당할 수 있는 비용 구조와 실험 가능성입니다.

도구의 우열 문제가 아니라 AI 도구 비교 관점에서 현재 제 운영 전략과의 적합성 문제입니다.

2026년 AI 개발 비용 구조

도구	비용
ChatGPT	$20 / 월
Cursor IDE	$20 / 월
Codex	ChatGPT 플랜 포함
Antigravity	무료
Gemini CLI	무료

독립 개발자의 AI 도구 운영 전략은 다음과 같습니다.

• 무료 플랜 적극 활용
• 고소모 AI 토큰 작업 분리
• 재시도 비용 최소화
• 설계 문서 표준화

기업의 지원 여부

기업에서 AI 도구의 비용을 제공하는 환경에 따라 다를 수 있습니다.

회사에서 비용을 부담한다면 다음 전략이 가능합니다.

• 상위 플랜 사용
• 통합 플랫폼 중심 운영
• 생산성 극대화 전략

하지만 개인 AI 도구의 비용을 지불한다면 상황이 달라집니다.

실패 = 직접 비용

그래서 저는 다음을 선택했습니다.

• 통합이 아니라 분산
• 편의성보다 비용 안정성
• 고성능 모델 상시 사용 대신 역할 분리

결론: AI 도구 추천보다 중요한 것

AI 도구 추천은 상황에 따라 달라집니다.

하지만 독립 개발자의 기준은 명확합니다.

AI 도구의 성능이 아니라, 내가 감당할 수 있는 비용 구조가 기준이다.

AI를 “무제한 생산성 도구”로 쓰지 않습니다.

비용이 있는 인프라로 취급합니다.

저는 여전히 실험 중입니다.
다만, 비용을 통제하지 않는 실험은 하지 않습니다.

이상, 2026년 기준 독립 개발자의 AI 도구 운영 전략 기록이었습니다.