클로드 vs GPT, 석 달 동안 같은 일을 시켜봤습니다
관심사 유튜브 채널 전일 영상 번들로 수집한 YouTube 자료. 채널: 메이커 에반 | Maker Evan, 게시: 2026-08-12 09:00 KST.
핵심 메타데이터
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=TnF7dpr55ec
- Video ID:
TnF7dpr55ec - Channel: 메이커 에반 | Maker Evan
- Raw: 2026-08-12-yt-tnf7dpr55ec-클로드-vs-gpt-석-달-동안-같은-일을-시켜봤습니다
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설명
석 달 동안 클로드와 GPT에 같은 업무를 나란히 시켜본 기록입니다. 답이 예쁜지가 아니라 “제가 다시 손대는 시간”만 기준으로 봤습니다. 0:00 같은 일을 같이 시켜봤다 0:12 흔한 비교의 함정 0:44 일의 길이에서 갈린 지점 1:32 코드는 어땠나 2:21 실제 사례 — 자막이 잘리는 문제 3:03 글쓰기는 취향 싸움 3:39 모델보다 세팅 3:56 규칙 문서 한 장 4:32 비용 이야기 5:06 제가 나눠 쓰는 법
TRANSCRIPT
지난 석달 동안 클로드랑 GPT를 같은 일에 나란히 붙여 봤어요. 같은 자료, 같은 요청, 같은 마감. 결과는 생각보다 깔끔하게 갈렸습니다. 어떤 일에서 누가 이겼는지 지금부터 하나씩 보여 드릴게요. 이런 비교 영상 많이 보셨을 거예요. 근데 대부분 질문 하나 던져 놓고 답이 예쁘다, 아니다로 끝나거든요. 그건 실제로 일시켜 본게 아니에요. 시험 문제 하나 풀린 거죠. 저는 방식을 좀 바꿨어요. 제가 원래 하던 업무를 그대로 두 모델한테 시켰습니다. 영상 대본 쓰기, 코드 고치기, 자료 정리하기, 광고 문구 뽑기. 매일 하는 일이라 결과가 좋은지 나쁜지 제가 바로 알거든요. 그리고 딱 하나만 봤어요. 다시 손대야 하는 시간. 답이 그럴 듯한지가 아니라 제가 얼마나 고쳐야 쓸 수 있는지. 이게 실무에서는 유일하게 중요한 기준이에요. 첫 번째 차이는 2의 길이에서 나왔어요. 쉽게 말해서요. 질문 하나 던지고 답 하나 받는 일이 있고요. 30단계짜리 일을 맡기는게 있어요.이 둘은 완전히 다른 종목이에요. 짧은 일에서는 솔직히 차이가 거의 없었어요. 요약해 줘, 번역해 줘.이 문장 다듬어 줘. 둘 다 잘합니다. 취향 차이 정도예요. 근데 일이 길어지면 얘기가 달라져요. 파일 열 개를 훑고 고칠 곳을 찾고 고치고 확인하고 다시 고치고이 흐름을 끝까지 끌고 가는 힘에서 글로드가 앞섰습니다. 비유하자면요. 기억력이 30분짜리인 신입 직원이랑 오후 내내 하나에 붙어 있는 신입 직원의 차이예요. 둘 다 똑똑한데 긴를 맡기면 결과가 완전히 달라지죠. 제 체감으로는요. 중간에 제가 끼어들어서 방향을 다시 잡아주는 횟수가 절반 정도로 줄었어요. 이게 하루로 쌓이면 꽤 큰 시간입니다. 그다음은 코드예요. 여기가 제일 확실하게 갈렸습니다. 새로 짜는 코드는 둘 다 잘 써요. 로그인 화면 만들어 줘. 표정렬하는 함수 짜 줘. 이런 건 사실 지금 어떤 모델이든 웬만큼 합니다. 문제는 남의 코드예요. 이미 돌아가는 프로젝트에 손을 넣는 일. 여기서 T가 확 납니다. 기존 코드를 고칠 때 중요한 건 실력이 아니라 조심성이거든요. 건드리면 안 되는 걸 안 건드리는 능력이요. 제 경험으로는 클로드가 여기서 덜 사고 쳤어요. 멀쩡한 파일을 자기 마음대로 다시 쓰는 일이 적었습니다. 반대로 GPT가 좋았던 구간도 분명히 있어요. 막힌 문제를 다른 각도로 풀 때요. 이거 왜 안 되지 하고 붙잡고 있을 때 아예 다른 접근을 던져 주는 건 GPT가 시원시원했어요. 그래서 저는 이렇게 씁니다. 아이디어가 막히면 GPT한테 물어보고요. 실제로 코드에 손내는 건 클로드한테 맡겨요. 둘이 싸울 이유가 없어요. 역할이 다르니까요. 말로만 하면 감이 안 오실테니까 하나만 예로 들게요. 제 프로젝트에서 자막이 화면 밖으로 잘리는 문제가 있었어요. 원인이 눈에 안 보이는 종류였습니다. 글자 수 문제인지 화면 크기 문제인지 글꼴 문제인지 GPT한테 물었을 때는 가능한 원인을 쭉 나열해 줬어요. 목록으로 정리해 주니까 방향 잡기는 좋았습니다. 근데 목록일 뿐이라 결국 제가 하나씩 확인해야 했어요. 클로드는 파일을 직접 열어보고 범인을 좁혔습니다. 그다음에 고치고 다시 확인하고 남은 것도 같이 고쳤어요. 제가 한 건 처음에 상황 설명하고 마지막에 결과 본게 다예요. 이게 제가 말한 차이입니다. 어, 답을 아는 것과 끝까지 처리하는 건 다른 일이에요. 글 쓰는 일은 어땠냐면요. 여기는 승부가 안 났어요. 정확히 말하면 성격이 달라요. GPT는 구조를 잘 잡습니다. 서론 본론, 결론, 항목 정리, 표 만들기. 깔끔하게 정리된 문서가 필요할 땐 GPT가 편했어요. 클로드는 톤이 차분해요. 문장을 덜 꾸미고 과장을 덜 합니다. 사람한테 그대로 보내는 글. 그러니까 메일이나 대보는 클로드 쪽이 손이 덜 갔어요. 여기서 하나 짚고 갈게요. 어느 쪽이든 그냥 쓰면 티가 납니다. 왜냐면 둘 다 안전한 문장을 좋아하거든요. 좋은 글의 조건은 모델이 아니라 여러분이 준 자료예요. 자료를 던져 주면 둘 다 확고 안 주면 둘 다 뻔해집니다. 여기까지 보시면 이런 생각 드실 거예요. 그래서 뭘 쓰라는 거야? 근데 제가 석달 써 보고 내린 결론은 좀 다릅니다. 모델보다 세팅이 결과를 더 많이 바꿨어요. 같은 모델인데 어떻게 쓰느냐로 결과가 두 배씩 벌어졌거든요. 그 얘기를 지금부터 할게요. 제일 크게 바뀐 건 자료를 붙여 줬을 때예요. 비유하자면요. 신입한테 알아서 잘 해 봐하는 거랑 회사 매뉴얼 주고 시키는 거의 차이예요. 사람이 바뀐게 아니라 조건이 바뀐 거죠. 저는 반복되는 일마다 짧은 규칙 문서를 만들어 뒀어요. 말투는 이렇게, 금지 표현은 이거, 결과는이 형식으로 한 장짜리예요. 길게 안 씁니다.이 문서 하나 붙였더니 두 모델 다 결과가 좋아졌어요. 그리고 재밌는 건요. 모델 사이에 격차가 줄었습니다. 세팅이 좋으면 어느 쪽을 써도 쓸 만한게 나와요. 그래서 저는 모델 갈아타기보다 규칙 문서 다듬는데 시간을 더 씁니다. 그게 더 남는 장사더라고요. 비용도 짓고 갈게요. 많은 분들이 여기서 헷갈리시거든요. 월정액으로 채팅만 쓰시는 분이면요. 사실 어느 쪽이든 큰 차이 없어요. 그냥 손에 익은 걸 쓰시면 됩니다. 돈이 갈리는 건 자동으로 오래 돌릴 때예요. 사람이 안 보는 사이에 계속 일하게 두는 경우요. 이때는 한번 잘못 돌면은 비용이 훅 나갑니다. 그래서 저는 두 가지를 지켜요. 첫째, 긴 작업은 짧게 쪼개서 시킵니다. 둘째, 중간에 결과를 한번 확인하고 넘어가요. 이거 두 개만 해도 낭비가 확 줄어요. 비싼 모델을 피하는 것보다 헛도는 걸 막는게 훨씬 효과가 큽니다. 정리해서 제팅을 그대로 말씀드릴게요. 긴 작업 파일 여러 개 건드리는 일 실제 코드 수정은 클로드에 맡겨요. 막힌 문제 풀기, 자료 구조 잡기, 문서 정리는 GPT를 씁니다. 그리고 어느 쪽을 쓰든 규칙 문서를 먼저 붙여요. 여기서 중요한 건 순서예요. 모델부터 고르지 마세요. 할 일부터 정의하시고 그다음에 맞는 쪽에 던지시면 됩니다. 한 달만 이렇게 써 보시면요. 어느 일에 누가 맞는지 몸으로 읽습니다. 그때부터는 비교 영상 안 보셔도 돼요. 오늘 얘기 중에 하나만 가져가신다면요. 모델을 바꾸기 전에 조건을 먼저 바꿔 보세요. 같은 도구로도 결과가 꽤 달라집니다. 여러분은 어떤 일에 어떤 모델 쓰고 계세요? 댓글로 알려 주시면 저도 그 방식 한번 따라해 볼게요. 더 깊은 인사이트는 스킬샵이랑 오픈 톡톡방에서 나누고 있습니다. 다음 영상에서는 제가 쓰는 규칙 문서를 통째로 공개해 볼게요. 그럼 다음에 뵙겠습니다.