사내에 AI 코딩 도구를 깐 팀이 가장 먼저 부딪히는 질문은 "어느 모델이 제일 좋냐"가 아니다. "개발자가 모델을 직접 고르게 둘 것이냐"다. 이번 주 도구들의 변화는 그 질문을 더 미룰 수 없게 만들었다.
7월 1일 GitHub Copilot의 모델 선택 목록에 Kimi K2.7 Code가 올라갔다. 목록에 들어온 첫 오픈웨이트 모델이다. 그런데 Copilot Business·Enterprise에서는 이 모델이 기본적으로 꺼져 있고, 관리자가 정책을 켜기 전에는 조직 안 누구도 선택할 수 없다. 목록에 이름이 떠도, 그 이름을 실제로 쓸 수 있는지는 개발자가 아니라 관리자 콘솔이 정한다.
같은 주 OpenAI는 GPT-5.6을 세 등급으로 내놓았고, Google은 Gemini 3.5 Pro 출시를 미뤘다. 각 사건은 따로 보이지만 한 방향을 가리킨다. 모델을 고르는 결정이 개발자 개인의 취향에서 조직의 정책으로 올라가고 있다.
모델 목록은 메뉴가 아니라 정책 화면이 되었다
Kimi가 "기본 꺼짐" 상태로 배포됐다는 점이 핵심이다. GitHub은 이 모델을 Azure에서 호스팅한다. 개발자가 가중치를 내려받아 자기 워크스테이션에서 돌리는 방식이 아니다. 그런데도 오픈웨이트라는 사실은 비용과 감사 성격을 바꾼다. 값은 더 싸고, 데이터가 어떤 모델을 거치는지에 대한 통제·기록 요건이 기존 상용 모델과 다르다.
그래서 관리자는 "성능이 좋냐"가 아니라 "이 모델을 우리 규정 안에서 켜도 되냐"를 판단해야 한다. 도구 하나 안에 비용과 감사 프로필이 서로 다른 모델이 나란히 놓이고, 무엇을 켜고 끌지가 개인의 선택이 아니라 관리자의 결정 항목이 됐다. 선택 목록이 곧 정책 화면이다.
사는 단위가 버전이 아니라 등급으로 바뀐다
OpenAI는 mini·nano 같은 접미사를 버리고 GPT-5.6을 Sol·Terra·Luna라는 세 "능력 등급"으로 재편했다. 각 등급은 자기 속도로 따로 개선된다고 밝혔다. Terra는 Sol의 절반이자 이전 세대 GPT-5.5의 절반 가격에, GPT-5.5급 성능을 낸다. 조직이 정하는 건 이제 "어느 버전"이 아니라 "어느 업무에 어느 등급을 허용하나"다.
| 모델 | 가격(입력/출력·100만 토큰) | 성격 |
|---|---|---|
| OpenAI Sol | $5 / $30 | 플래그십, 최고 성능 |
| OpenAI Terra | $2.50 / $15 | GPT-5.5급, 절반 가격 |
| OpenAI Luna | $1 / $6 | 최저가·고속 대량 처리 |
| Kimi K2.7 Code | 더 낮음(오픈웨이트) | 관리자가 정책으로 켜야 선택 가능 |
Anthropic도 같은 흐름에 있다. Claude Code의 기본 모델을 Sonnet 5로 올리고 100만 토큰 맥락을 붙였으며, 8월 31일까지 100만 토큰당 $2/$10 프로모션 가격을 걸었다. 기본값과 가격 자체가 분기마다 움직이는 설정이 됐다. Google이 Gemini 3.5 Pro의 기존 베이스 모델을 폐기하고 재훈련에 들어가며 출시를 미룬 것도 같은 신호다. 아래 계층은 우리가 쓰는 동안에도 계속 바뀐다.
정하는 사람이 바뀌면 가르칠 대상도 바뀐다
모델 목록에 이름을 올리는 일은 벤더가 하지만, 그중 무엇을 조직에서 켤지는 관리자가 정한다. 이 결정은 취향이 아니라 비용·감사·업무 적합성을 저울질하는 판단이고, 잘못 걸면 요금이나 컴플라이언스로 되돌아온다. 그런데 이 판단 기준을 가진 사람은 대개 프롬프트를 직접 쓰는 개발자가 아니다.
AX 현장에서 이 변화의 의미는 분명하다. 모델 사용법을 개발자에게만 가르치면 절반만 다룬 것이다. 어떤 모델을 어떤 업무에 켜고 끌지 정하는 관리자·책임자가 함께 판단 기준을 가져야 한다. 조녁컴퍼니가 교육 대상에 그 결정권자를 포함해 설계하는 이유다. 사업영역 →