[실험] 다글로 모델별 크레딧 차감 분석: GPT-5.4를 90% 사용한 결과는? | Analysis of Daglo AI Credits: Why My Credits Ran Out in 2 Weeks

다글로 모델별 크레딧 대표 썸네일

최근 IT 뉴스에서는 “무제한 AI 시대가 끝나가고 있다”는 소식이 들려옵니다. 천문학적인 서버 유지비로 인해 기업들이 종량제와 유료 모델을 강화하고 있기 때문인데요. 이러한 흐름을 증명하듯, 제가 사용하는 다글로(Daglo)의 크레딧 정책도 상당히 예민하게 작동하고 있었습니다. 4월 17일 크레딧 갱신일을 맞아, 왜 제 크레딧이 2주 만에 소진되었는지 다글로 모델별 크레딧 전수 조사를 통해 그 이유를 찾아보았습니다.

🔍 실험 1: 단 두 글자 “안녕”의 가격표

먼저 가장 기본적인 인사말인 “안녕”을 4가지 모델에 각각 입력해 보았습니다. 결과는 예상보다 훨씬 충격적이었습니다.

다글로 모델별 크레딧: 다글로 주요 AI 모델별 단순 인사 '안녕' 입력 시 크레딧 차감 비교 (Comparison of credit deduction for 'Hello' by AI model in Daglo)
다글로 주요 AI 모델별 단순 인사 ‘안녕’ 입력 시 크레딧 차감 비교 (Comparison of credit deduction for ‘Hello’ by AI model in Daglo)
AI 모델명 소모 크레딧 (“안녕” 입력 시)
ChatGPT 5.4 (o1-preview) 46 크레딧
ChatGPT 4.1 4 크레딧
Claude sonnet 4.6 2 크레딧
Gemini 3.1 Pro 0 크레딧

보이시나요? 다글로 모델별 크레딧 차감액이 최대 46배까지 차이 납니다. 한 달 16만 크레딧을 제공받아도, 인사 한 번에 46p가 나가는 GPT-5.4만 사용한다면 질문 횟수는 3,400번대로 뚝 떨어집니다. 광고에서 말하는 ‘월 5,400건’은 사실상 0p인 제미나이나 저렴한 클로드 모델을 썼을 때만 가능한 수치임이 증명된 셈입니다.


💻 실험 2: 코딩 요청 시 모델별 결과와 가성비

이번에는 “무작위 100개 값의 평균을 구하는 프로그램” 코딩을 요청하며 답변의 질과 크레딧을 비교했습니다.

1. ChatGPT 5.4: 비싼 만큼 완벽한 ‘본업 천재’ (55 크레딧)

다글로 모델별 크레딧: 비싼 만큼 확장이 쉬운 GPT-5.4 모델의 정교한 추가 기능 제안 화면 (GPT-5.4's sophisticated suggestion screen that makes expansion easy)
비싼 만큼 확장이 쉬운 GPT-5.4 모델의 정교한 추가 기능 제안 화면 (GPT-5.4’s sophisticated suggestion screen that makes expansion easy)
다글로 모델별 크레딧: 다양한 언어 버전과 예외 상황까지 고려된 GPT-5.4의 실행 결과물 (GPT-5.4 execution result considering various languages and exceptions)
다양한 언어 버전과 예외 상황까지 고려된 GPT-5.4의 실행 결과물 (GPT-5.4 execution result considering various languages and exceptions)

제가 그동안 90% 이상의 작업을 이 모델로 진행했던 이유가 여기 있습니다. 단순히 코드만 주는 게 아니라, C언어, Java, JS 버전별 대응은 물론 ‘실수값 입력 시 대응법’까지 알아서 제안합니다. 사용자가 무엇을 더 확장할 수 있는지 먼저 알려주는 ‘능동적인 파트너’ 느낌이라 작업 효율이 압도적으로 높습니다. 다만 한 번의 요청에 55크레딧이라는 단가는 확실히 부담스럽네요.

2. Claude sonnet 4.6 (10 크레딧) & ChatGPT 4.1 (6 크레딧)

다글로 모델별 크레딧: 10크레딧으로 깔끔한 코드를 제공하는 클로드 4.6 모델의 결과 (Claude 4.6's result providing clean code for 10 credits)
10크레딧으로 깔끔한 코드를 제공하는 클로드 4.6 모델의 결과 (Claude 4.6’s result providing clean code for 10 credits)
다글로 모델별 크레딧: 리팩토링 버전까지 완벽하게 작동하는 클로드 코드 실행 화면 (Execution screen of Claude's code including the refactored version)
리팩토링 버전까지 완벽하게 작동하는 클로드 코드 실행 화면 (Execution screen of Claude’s code including the refactored version)
다글로 모델별 크레딧: 6크레딧으로 범용적인 성능을 보여주는 ChatGPT 4.1 모델 요청 화면 (ChatGPT 4.1 model request screen showing general performance for 6 credits)
6크레딧으로 범용적인 성능을 보여주는 ChatGPT 4.1 모델 요청 화면 (ChatGPT 4.1 model request screen showing general performance for 6 credits)
다글로 모델별 크레딧: 오류 없이 정상적으로 평균값을 산출하는 GPT-4.1의 실행 결과 (Execution result of GPT-4.1 calculating the average value correctly)
오류 없이 정상적으로 평균값을 산출하는 GPT-4.1의 실행 결과 (Execution result of GPT-4.1 calculating the average value correctly)

클로드는 기본 코드와 깔끔한 리팩토링 버전을 함께 주어 센스가 돋보였고, GPT-4.1은 군더더기 없이 요청 사항을 정확히 수행했습니다. 두 모델 모두 가성비가 훌륭하며 결과물에 오류도 없었습니다.

3. Gemini 3.1 Pro: 가성비의 끝판왕 (0 크레딧)

다글로 모델별 크레딧: 0크레딧으로 코딩 요청이 가능한 가성비 끝판왕 제미나이 3.1 Pro (Gemini 3.1 Pro, the most cost-effective model with 0 credit usage)
0크레딧으로 코딩 요청이 가능한 가성비 끝판왕 제미나이 3.1 Pro (Gemini 3.1 Pro, the most cost-effective model with 0 credit usage)
다글로 모델별 크레딧: 제미나이가 생성한 코딩 결과물을 파이썬 IDLE에서 실행한 화면 (Python IDLE screen executing the code generated by Gemini)
제미나이가 생성한 코딩 결과물을 파이썬 IDLE에서 실행한 화면 (Python IDLE screen executing the code generated by Gemini)

놀랍게도 0크레딧입니다. 무료임에도 불구하고 IDLE에서 즉시 실행 가능한 완벽한 파이썬 코드를 만들어냈습니다. 단순 확인용이나 가벼운 코딩에는 제미나이만 한 대안이 없어 보입니다.


💡 결론: 90% 사용자의 뒤늦은 깨달음, “아껴야 잘 삽니다”

그동안 제가 다글로 모델별 크레딧을 빛의 속도로 소진했던 이유는, 확장성이 뛰어난 GPT-5.4 모델만 고집했기 때문이었습니다. 비싼 만큼 똑똑한 건 사실이지만, 모든 질문에 이 모델을 쓰는 것은 낭비였다는 걸 이번 실험으로 깨달았습니다.

  • 복잡한 기획이나 확장이 필요한 작업: ChatGPT 5.4 (아껴서 사용!)
  • 단순 코딩 확인 및 일반 질문: Gemini 3.1 Pro (0크레딧의 행복)
  • 깔끔한 문서 요약: Claude sonnet 추천

사용자들에게 모델별 가격 차이를 명확히 인지시키고, 광고 수치(5,400건) 또한 현실적인 기준(예: 특정 모델 사용 시)으로 수정해야 소비자의 혼란을 줄일 수 있을 것입니다. 효율적인 AI 라이프를 위해 여러분도 지금 마이페이지에서 모델별 차감 내역을 꼭 확인해 보세요! ✨ 더 많은 팁은 mssahara.com에서 이어집니다.

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