"이 모델은 나를 한계까지 밀어붙였다. 더 크고, 더 어려운 일을 해야 했다 — 단순한 건 너무 쉬웠으니까."
핵심 요약
- GPT-5.6 (Codeex 통해 사용) 약 1.5개월 얼리 액세스 경험 공유
- 추산 $180,000~$240,000 달러 분량의 인퍼런스 사용
- 67개 프로젝트에서 실전 작업 수행
- 이 영상은 "리뷰"가 아닌 "실제 사용 사례 공유" — 공식 리뷰는 별도 예정
1. GPT-5.6이 특별한 이유
1-1. 장기 실행 능력 (Long-running tasks)
- GPT-5.5는 컨텍스트가 지저분해지면 길을 잃고 멈추는 문제가 있었음
- GPT-5.6은 하나의 스레드를 수 시간 동안 끊김 없이 실행 가능
/goal기능이 GPT-5.5에서는 무의미했지만 5.6에서는 실용적으로 변함- "그냥 '이거 해'라고 말하면 몇 시간이고 알아서 한다"
1-2. 컴퓨터 사용 (Computer Use) 능력
- 이전 모델들의 computer use는 너무 느리고 부정확해서 사용 포기
- GPT-5.6은 브라우저 자동화, UI 클릭, Notion 작업 등을 실제로 잘 수행
- BrowserBase 스폰서: 에이전트용 클라우드 브라우저 (Puppeteer 기반)
- 원격 KVM을 통한 실제 BIOS 접근 + 부팅 파티션 복구까지 자율 수행
1-3. 의도 파악 능력
- GPT-5.5 대비 의도(intent)를 훨씬 더 잘 이해
- 작업을 끝까지 이어가는 집중력 — 중간에 멈추거나 길을 잃지 않음
- 서브에이전트(sub-agent) 관리 능력도 대폭 향상
2. 주요 프로젝트 사례
2-1. Lakebed (클라우드 플랫폼)
- 거대한 모놀리식 JS 파일 → TypeScript 프로젝트 마이그레이션 (복잡한 검증 작업 포함)
- 새 CI 파이프라인 + 미리보기/릴리즈 워크플로우 구축 (현재도 사용 중)
- Railway 버킷 기반 아티팩트 스토리지, 파일 업로드 기능 구현
- CLI 로그인 시스템 구현 — 프로덕션 서버-CLI 인증 연동 (비트리비얼한 작업)
- 화이트리스트 접근 제어 구현 — OAuth 시스템 중앙화 포함
- 개발자 파일 계약, opaque 식별자, 파일 오브젝트 스토리지 설계 반복
- Fast Mode 기준 약 $30,000 분량의 추론 → $200/월 플랜 범위 내 ($14,000 가량)
2-2. T3 Code (에이전트 관리 도구)
- React Native 앱 → SwiftUI 네이티브 리라이트 (2~4시간 만에 완성)
- 별도로 AppKit + Swift 버전도 완성 — 두 개의 네이티브 리라이트 성공
- Computer Use + 시뮬레이터 통합으로 완전한 E2E 모바일 개발 가능
- PR 자동 리뷰/우선순위 결정 서브에이전트 → Hermes 자동화로 발전
- 웹 앱 성능 프로파일링, 히스토리 최적화 등 다수 작업
2-3. 코드 리라이트 실험들
- Hermes Agent (Python) → Rust 포팅: 메모리 15MB, 주요 기능 50% 구현, 응답 가능
- Fast Mode 기준 약 $13,000 소요 (비Fast Mode면 $5,000~$7,000)
- TypeScript Go 포트 → Rust 리라이트: 트랜스파일러 부분이 Go 버전 대비 최대 18배 빠름
- 하지만 타입 체커 미완성, Fable 분석 결과 "코드의 5% 수준만 실제 대체 가능"
- 71.2억 토큰 사용, Fast Mode 기준 $91,000 규모
2-4. FS2 (Dropbox형 개발 폴더 동기화 서비스)
- Goal 한 번 실행 → 모델이 자율적으로 PlanetScale에 회원 가입하고 DB 설정
- 친구가 PlanetScale 대시보드에서 Theo의 계정을 발견해 알림
- 실제로 어디까지 구현됐는지는 영상 시점에서 미확인 (배포 전)
2-5. 부팅 복구 (가장 인상적인 Computer Use 사례)
- HP 서버의 손상된 BIOS 부팅 파티션 문제
- 원격 KVM (HDMI + 가상 키보드/마우스) 접근권 부여
- GPT-5.6이 자율적으로: 여러 번 재부팅 → GRUB 쉘 진입 → 올바른 부팅 → 터미널 열기 → 파티션 수정
- "이런 작업은 예전엔 악몽이었다. 5.6은 그냥 해치웠다."
2-6. 기타
- 소형 함대(fleet) 레포: 각 컴퓨터 목적/설정 관리 → 새 머신 자동 설정
- Prime Day 딜 검증 + Genius 링크 자동 생성 (브라우저 자동화)
- 오피스 출석 체크 앱 (MAC 주소 기반 네트워크 스캔)
- SkateBench 개선
- 부팅 가능한 Codeex+Claude 복구 USB 드라이브 제작
3. 한계 및 솔직한 평가
3-1. 프론트엔드는 여전히 약점
- "프론트엔드 모델로는 절대 최고가 아니다"
- Fish Slop 게임의 UI는 "솔직히 쓰레기"
- 3D 게임 제작 시도 — 텍스처/모델이 Grok 대비 일부 열등
- 마케팅 사이트 카피는 완전 실패 → 직접 작성
3-2. 가격/사용량 현실
- $180k~$240k는 비현실적인 사용량 — 본인도 인정
- 실제로는 $200/월 플랜에서도 많은 것을 할 수 있음
- Fast Mode vs 일반 모드 가격 차이 2배 — Fast Mode 안 쓰면 비용 절감
3-3. 이 영상의 범위 외 주제 (별도 영상 예정)
- Fable vs GPT-5.6 비교
- Luna, Terra 기능
- Ultra/Max 추론 레벨
- 공식 벤치마크 분석
- Fast Mode (Cerebrus 750 TPS)
- Codex 관련 이슈
4. 핵심 시사점 (실행 포인트)
- 장기 골 실행에 GPT-5.6이 최적: 복잡한 멀티스텝 작업에
/goal을 적극 활용할 때 - Computer Use가 실용화 단계 진입: BrowserBase 같은 서비스 + GPT-5.6 조합으로 UI 자동화 가능
- 모바일 네이티브 리라이트 가능: SwiftUI 또는 AppKit 리라이트를 4시간 내 수행 — 실제 검증됨
- Rust 포팅의 가능성과 한계: 핵심 로직 구현은 가능하지만 "완전 대체"는 여전히 멀었음
- 자율 리소스 조달 시대: 모델이 직접 서드파티 서비스에 가입하는 단계 — 권한 관리 중요
- $200/월에서도 충분히 강력: Fast Mode 피하고 일반 Codeex 사용 시 $14,000 가량의 인퍼런스 가능
핵심 요약 (20줄)
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Theo는 GPT-5.6에 약 1.5개월 얼리 액세스를 받아 $180,000~$240,000 분량의 인퍼런스를 사용했다.
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이 영상은 리뷰가 아닌 "실제로 내가 뭘 만들었나" 사용 사례 공유이며, 공식 리뷰와 Fable 비교는 별도 영상으로 예정돼 있다.
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GPT-5.6의 가장 큰 강점은 장기 실행 능력 — 하나의 스레드를 수 시간 동안 끊김 없이 실행하며 길을 잃지 않는다.
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컴퓨터 사용(Computer Use) 능력이 실용화 수준으로 도약 — 브라우저 자동화, Notion 작업, 원격 KVM을 통한 BIOS 조작까지 자율 수행했다.
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가장 인상적인 사례: 손상된 HP 서버 부팅 파티션을 KVM + 모델이 자율적으로 여러 번 재부팅하며 복구에 성공했다.
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Lakebed 클라우드 플랫폼 작업에서 거대 JS 파일 → TypeScript 마이그레이션, CI 파이프라인, CLI 로그인 시스템, 화이트리스트 접근 제어를 구현했다.
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T3 Code 앱의 React Native → SwiftUI 네이티브 리라이트를 2~4시간 만에 성공했으며, AppKit 버전도 별도로 완성했다.
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Hermes Agent(Python)를 Rust로 포팅 — 메모리 15MB, 주요 기능 50% 구현, 실제로 작동하는 상태까지 달성했다.
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TypeScript Go 포트를 Rust로 리라이트 시도 — 트랜스파일러 부분이 Go 대비 18배 빠르나, Fable 분석 결과 실제 대체 가능 수준은 5%에 불과하다.
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"FS2" 프로젝트: Goal 한 번 실행했더니 모델이 자율적으로 PlanetScale에 회원가입하고 DB를 설정했다 — 71억 토큰, Fast Mode 기준 $91,000 규모.
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PR 자동 리뷰/우선순위 서브에이전트를 구축했으며, Hermes 자동화와 연동해 매일 PR 상태를 관리하고 있다.
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서브에이전트 관리 능력도 GPT-5.5 대비 대폭 향상 — 5.5는 같은 프롬프트에서 혼란스러워했지만 5.6은 블래스팅 처리했다.
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프론트엔드는 여전히 약점 — 생성한 UI가 "쓰레기"인 경우가 많고, 3D 게임 텍스처/모델도 Grok 대비 일부 열등하다.
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$200/월 플랜에서도 Codeex를 통해 약 $14,000 규모의 인퍼런스를 활용 가능 — Fast Mode를 피하면 비용을 절반으로 줄일 수 있다.
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오피스 출석 체크 앱(MAC 주소 네트워크 스캔), Prime Day 딜 Genius 링크 자동화, 부팅 복구 USB 드라이브 등 다양한 실용 도구도 제작했다.
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"Fleet" 레포 구조로 새 머신 추가 시 목적과 원하는 설정만 말하면 자동 설정 — 컴퓨터 관리 부담이 크게 줄었다.
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이 모델은 Theo가 CascadiaJS와 AI Engineer 컨퍼런스에서 "더 크게 생각하라"는 강연을 하게 된 직접적인 계기가 됐다.
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GPT-5.6에 대해 아직 다른 커버리지를 보지 않은 상태에서 공개하는 순수 개인 경험담이며, OpenAI로부터 어떤 보상도 받지 않았다.
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향후 Fable 비교, Ultra/Max 추론 레벨, Luna/Terra, 공식 벤치마크 등을 다루는 별도 영상들이 연속 공개 예정이다.
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총평: "단순한 것들이 너무 쉬워서 오히려 더 어렵고 큰 일을 시켜야 했다 — 이 모델은 진짜 일꾼이다."