개요
클로드 코드로 에이전트를 돌리다 보면 두 가지 고민이 생깁니다. 토큰 비용이 빠르게 늘고, 단순한 판단 하나에도 기다려야 합니다. 이 영상은 챗GPT 공동 개발자가 내놓은 새 AI 모델 ‘제브’를 소개하고, 제브를 클로드 같은 에이전트 도구와 함께 써서 시스템을 더 빠르고 저렴하게 만드는 방법을 세 단계로 설명합니다. 핵심은 제브가 텍스트를 생성하는 대신 ‘분류’만 하는 모델이라는 점이고, 발표자는 이 제약이 오히려 강점이라고 말합니다.
이 영상은 로보너겟츠 채널의 제이 E가 만들었습니다. 그는 AI 에이전트 시스템을 만들어 판매하는 방법을 가르치는 커뮤니티를 운영하고 있으며, 영상에서는 자신이 직접 해 본 테스트와 데모를 보여줍니다.
핵심 내용
제브란 무엇인가: 세 가지 형태로만 답하는 ‘시스템 1’ 모델
발표자에 따르면 제브는 챗GPT 공동 개발자가 공개한 모델이며, 소개 게시물은 조회수가 약 3,800만 회에 이릅니다. 게시물에서는 제브가 기존 모델보다 20~200배 빠르고 40~400배 저렴한 새로운 유형의 최첨단 AI 모델이라고 설명합니다.
발표자가 요금표를 확인해 보니 실제로 그랬다고 합니다.
- 하이쿠보다 약 24배, 페이블 5.1보다 약 230배 저렴
- 출력 토큰은 항상 무료이고, 입력 토큰(프롬프트)에만 요금이 부과됨
- 입력 토큰 가격은 100만 토큰당 4센트
이렇게 빠르고 저렴한 이유는 제브가 세 가지 형태로만 답하기 때문입니다.
- 이진 판단: 어떤 진술이 참인지 거짓인지
- 선택지 고르기: 주어진 메뉴 중 하나를 선택
- 척도 평가: 예를 들어 0부터 10까지의 점수
큰 한계처럼 들리지만, 발표자는 이것이 뒤에 소개할 활용 사례에서 제브가 효과적인 이유라고 강조합니다.
또 하나 중요한 점은 제브가 대규모 언어 모델이 아니라는 것입니다. 제브를 만든 회사 타입세이프는 제브를 최초의 ‘시스템 1 모델’이라고 부르고, 페이블이나 아스트라 같은 다른 AI 모델은 ‘시스템 2 모델’로 분류합니다. ‘빠르게 생각하기, 느리게 생각하기’라는 책에 나오는 인간 사고의 두 체계에서 가져온 개념입니다.
- 시스템 1: 빠르게 생각하고 즉각 결정. 제브는 이 방식에 최적화되어 분류 결과만 매우 빠르고 싸게 출력합니다.
- 시스템 2: 페이블, 아스트라 같은 범용 모델. 단어를 하나씩 생성하므로 출력이 유연한 대신 느립니다.
발표자가 꼽은 가장 중요한 결론은 두 가지를 조합하라는 것입니다. 제브 같은 시스템 1 모델과 클로드 같은 시스템 2 모델을 함께 쓰는 것이 지금 제브를 가장 잘 활용하는 방법이라고 말합니다.
1단계: 나만의 에이전트 운영 방식에 통합하기
첫 번째 단계는 평소 에이전트와 일하는 방식에 제브를 넣어 결과를 더 빨리 얻고 토큰 소모를 줄이는 것입니다. 발표자는 직접 테스트 중인 두 가지 사례를 소개합니다.
사례 1: 모델 라우팅 자동화
페이블을 항상 쓰는 것은 현실적이지 않습니다. 모든 모델 중 가장 비싸기 때문입니다. 오퍼스를 기본값으로 두어도 사용량이 빠르게 줄어듭니다. 많은 작업은 더 저렴한 소넷이나 하이쿠로도 충분하지만, 작업마다 어떤 모델을 쓸지는 지금까지 사용자가 직접 정해야 했습니다. 발표자는 제브가 나오기 전에는 이 판단을 빠르고 저렴하게 자동화할 방법이 없었다고 말합니다.
발표자의 테스트는 이렇습니다. 약 12개의 프롬프트를 두 방식으로 비교했습니다. 하나는 제브가 작업별로 모델을 고르는 방식이고, 다른 하나는 매번 페이블 5.1을 쓰는 방식입니다. 결과는 70% 절감이었습니다. 12개 작업 중 9개는 애초에 최상위 모델이 필요 없었기 때문입니다.
발표자의 실전 팁은 제브를 켜고 끄는 스킬 명령부터 만들라는 것입니다. 발표자는 클로드 세션에서 /jv on을 입력하고, 그 세션 동안 클로드가 제브로 작업마다 맞는 모델을 고르게 했습니다. 예를 들어 “제브 라우터 스크립트의 파일 경로를 찾아줘”라고 요청하자 제브는 가장 저렴한 모델인 하이쿠 도우미에게 작업을 맡겼습니다. 제브가 없었다면 그 세션의 기본 모델인 오퍼스 5가 이 단순한 작업을 처리했을 것입니다.
다만 발표자는 절약한 토큰만큼 결과 품질이 충분한지는 각자 하는 일에 맞춰 직접 확인해야 한다고 덧붙입니다.
사례 2: 알맞은 스킬 더 빨리 찾기
두 번째 사례는 클로드가 작업에 맞는 스킬을 찾는 과정입니다. 발표자는 14번 테스트했습니다. 프롬프트를 보내 작업 공간에서 특정 스킬을 찾게 했더니, 제브는 5초 안에 맞는 스킬을 찾았고 오퍼스 5는 약 30초가 걸렸습니다.
구조는 간단합니다. 입력은 하려는 작업이고, 선택지는 내가 가진 스킬 목록입니다. 발표자의 작업 공간에는 스킬이 약 145개 있는데, 제브가 거의 즉시 그중 하나를 고르면 클로드가 그 스킬을 불러옵니다.
2단계: 비즈니스 자동화에 적용하기
두 번째 단계는 제브를 비즈니스 자동화에 쓰는 것입니다. 발표자는 제브를 쓰면 번개처럼 빠르면서도 다른 AI 모델보다 훨씬 저렴한 자동화를 만들 수 있다고 말합니다.
데모에서는 이메일 100통을 놓고 “이 중 실제로 연락할 만한 잠재 고객은 누구인가?”라는 비즈니스 질문에 답하게 했습니다. 제브, 하이쿠, 페이블이 같은 이메일을 분류하도록 해서 속도와 비용을 비교했습니다. 제브는 1초도 안 되어 100통을 모두 ‘관심 높은 잠재 고객’, ‘관심 낮은 잠재 고객’, ‘잠재 고객 아님’으로 분류했고, 다른 모델보다 훨씬 빠르고 저렴했습니다.
발표자가 제시한 판단 기준은 이렇습니다. 대량으로 들어오는 무언가가 있고, 거기에 답해야 할 비즈니스 질문이 붙어 있다면 제브가 들어가기 좋은 자리입니다. 영상에서 언급한 사례는 다음과 같습니다.
- 기업의 송장 사기 탐지
- 스팸 탐지 소프트웨어
- 커뮤니티 게시물 관리
- 대량 환불 요청 처리
- 구독형 소프트웨어의 고객 이탈 여부 분류
- 고객 지원 티켓의 긴급도 분류
3단계: 이전에는 불가능했던 앱 만들기
세 번째 단계는 제브 같은 시스템 1 모델 덕분에 새로 가능해졌거나 비용 면에서 현실적이 된 앱을 만드는 것입니다.
발표자는 이미지와 영상을 많이 만들고, 이를 ‘루브릭’이라는 자체 운영 시스템에 모아 둡니다. 수백 장의 이미지 중에서 ‘클로드’로 검색하면 기존 방식은 파일 이름에 그 단어가 들어간 것만 찾아 줍니다. 일반적인 Ctrl+F 검색과 같습니다. 제브를 붙인 검색은 파일 이름이 아니라 의미로 이미지와 영상을 찾아 주었고, 나란히 비교하자 결과가 훨씬 많았습니다. 사용자가 무언가를 자주 검색해야 하는 앱이라면 제브로 사용자 경험을 개선할 수 있는지 시험해 볼 만하다고 말합니다.
또 다른 사례로 키츠가 만든 크롬 확장 프로그램 ‘언클러터’를 소개합니다. 스위치를 켜면 페이지의 모든 요소를 제브가 살펴보고 광고나 쿠키 배너 같은 ‘쓸모없는 요소’로 분류된 것을 자동으로 지워 줍니다.
실전 가이드
영상 내용을 바탕으로 제브를 도입하는 과정을 세 가지 시나리오로 정리했습니다.
준비: 제브 연결하기
먼저 제브에 접근할 방법을 마련합니다. 제작사 타입세이프에 직접 가입해 API 키를 받을 수 있습니다. 녹화 당시 발표자는 불과 몇 시간 전까지 대기자 명단이 있었지만 이제 누구나 쓸 수 있게 되었다고 전했습니다. 발표자 본인은 새 모델이 빠르게 추가되는 오픈라우터를 통해 제브에 연결했습니다. 클로드나 다른 에이전트 도구에 연결하는 과정은 “프롬프트 한 번이면 된다”고 합니다. 연결한 뒤에는 클로드에게 제브에 접근할 수 있는지 확인시키세요.
시나리오 1: 개인 작업 비용 줄이기 (난이도: 쉬움)
- 제브를 켜고 끄는 스킬 명령(예:
/jv on)을 먼저 만듭니다. 문제가 생기면 바로 끌 수 있어서 안전하게 실험할 수 있습니다. - 제브에게 작업을 보고 하이쿠, 소넷, 오퍼스 중 하나를 고르게 합니다. 제브가 ‘선택지 고르기’ 형태로 답하는 방식을 그대로 활용하는 것입니다.
- 발표자처럼 같은 프롬프트 묶음을 ‘제브 라우팅’과 ‘항상 최상위 모델’ 두 방식으로 돌려 비용과 결과 품질을 비교합니다. 절감액만 보지 말고 결과가 여전히 쓸 만한지 반드시 확인합니다.
시나리오 2: 스킬이 많은 작업 공간 정리하기 (난이도: 보통)
스킬이 수십 개를 넘으면 클로드가 알맞은 스킬을 찾는 데 시간이 걸립니다. 작업 설명을 입력으로, 스킬 목록을 선택지로 제브에 넘기고, 제브가 고른 스킬을 클로드가 불러오게 구성합니다. 효과는 발표자의 14회 테스트처럼 걸린 시간(5초 대 30초)으로 확인할 수 있습니다.
시나리오 3: 대량 분류 자동화 (난이도: 보통~어려움)
- 회사나 사업에서 대량으로 들어오면서 분류가 필요한 것을 찾습니다. 문의 메일, 지원 티켓, 환불 요청, 커뮤니티 게시물 등이 후보입니다.
- 답해야 할 질문을 제브의 세 가지 답변 형태 중 하나로 바꿉니다. 예를 들어 “잠재 고객인가?”는 이진 판단, “관심 높음/낮음/아님”은 선택지 고르기, “긴급도 0~10″은 척도 평가입니다.
- 발표자의 이메일 데모처럼 같은 데이터를 제브와 기존 모델로 나란히 돌려 속도와 비용, 분류 결과를 비교한 뒤 도입 여부를 결정합니다.
비판적 검토
영상의 강점은 ‘시스템 1과 시스템 2’라는 틀로 제브의 정체성을 쉽게 설명하고, 개인 작업, 비즈니스 자동화, 새로운 앱이라는 세 단계로 활용 범위를 넓혀 간다는 점입니다. 특히 모델 라우팅(70% 절감)과 스킬 찾기(5초 대 30초)처럼 발표자가 직접 해 본 테스트 결과를 보여 줘서 구체적입니다.
다만 주의할 점도 있습니다.
- 품질 검증이 부족합니다. 70% 절감이나 5초 대 30초 같은 수치는 발표자 본인의 작업 공간에서 12회, 14회 테스트한 결과입니다. 제브가 고른 모델이나 스킬이 정말 맞았는지, 이메일 분류가 얼마나 정확했는지는 영상에서 수치로 제시되지 않았습니다. 발표자도 결과 품질은 각자 확인해야 한다고 인정합니다.
- 답변 형태가 제한적입니다. 제브는 이진 판단, 선택지 고르기, 척도 평가로만 답하므로 글쓰기나 설명처럼 텍스트가 필요한 작업에는 여전히 시스템 2 모델이 필요합니다. 영상이 제브를 ‘대체재’가 아니라 ‘조합할 부품’으로 설명하는 것도 이 때문입니다.
- 비용 구조를 이해해야 합니다. 출력이 무료이고 입력에만 요금이 붙으므로, 스킬 145개처럼 선택지 목록이 길어지면 입력 토큰이 늘어납니다. 여전히 저렴하겠지만 자기 사용 패턴에 맞춰 계산해 보는 것이 좋습니다.
- 영상의 일부는 발표자 커뮤니티 홍보입니다. 중간에 유료 커뮤니티 소개가 들어 있으니 이 부분은 구분해서 보면 됩니다.
핵심 요점
영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:
- 제브는 ‘생성’이 아니라 ‘판단’하는 모델입니다. 이진 판단, 선택지 고르기, 척도 평가라는 세 가지 형태로만 답하는 대신 20~200배 빠르고 40~400배 저렴합니다. 출력은 무료이고 입력은 100만 토큰당 4센트입니다.
- 가장 좋은 전략은 시스템 1과 시스템 2의 조합입니다. 빠른 판단은 제브에게, 글쓰기와 복잡한 추론은 클로드에게 맡기는 식으로 역할을 나누세요.
- 모델 라우팅부터 시작하세요. 발표자의 테스트에서 12개 작업 중 9개는 최상위 모델이 필요 없었고 비용이 70% 줄었습니다.
/jv on처럼 켜고 끄는 명령을 먼저 만들면 안전하게 실험할 수 있습니다. - “대량 + 비즈니스 질문”이 보이면 제브를 떠올리세요. 이메일 100통을 1초도 안 되어 분류한 데모처럼, 잠재 고객 선별, 스팸, 환불, 고객 이탈 분류가 대표적인 활용처입니다.
- 비용 때문에 불가능했던 기능이 이제 가능해졌습니다. 의미 기반 이미지 검색이나 페이지의 광고와 쿠키 배너를 자동으로 지우는 확장 프로그램처럼, 모든 요소마다 AI 판단을 붙이는 앱이 현실적인 비용으로 가능해졌습니다.
요약자 노트
- 이 요약은 영상의 영어 원본 자동 자막을 바탕으로 작성했습니다. 추출일은 2026년 9월 30일입니다.
- 자동 자막 특성상 고유명사가 정확하지 않을 수 있습니다. 제브를 발표한 공동 개발자의 이름, 발표자의 운영 시스템 이름 ‘루브릭’, 언클러터를 만든 개발자 ‘키츠’는 자막 표기를 그대로 옮겼으므로 원문과 다를 수 있습니다.
- 요금, 속도 배수, 대기자 명단 해제 같은 정보는 영상 녹화 시점 기준이므로 실제로 쓰기 전에 타입세이프나 오픈라우터에서 최신 정보를 확인하세요.
- 테스트 수치(70% 절감, 5초 대 30초, 1초 미만 분류)는 모두 발표자 개인 환경에서 나온 결과이며, 독립적으로 검증된 벤치마크가 아닙니다.
참고자료
영상에서 언급된 자료:
- 원본 영상: https://www.youtube.com/watch?v=tTnUcSj-QPA
- 영상에서 언급한 제브 접근 경로: 타입세이프 공식 가입 페이지, 오픈라우터
- 발표자가 무료로 배포하는 설정 가이드 PDF (영상 설명란에서 받을 수 있다고 안내)
- ‘빠르게 생각하기, 느리게 생각하기’ (시스템 1과 시스템 2 개념의 출처로 언급된 책)