AI 코딩 대기 시간 끝! Grok, Claude, Codex를 활용한 개발 속도 향상

Last Updated on 2025-09-04 by AEIAI.NET

AI 코딩 도구의 진화: 속도, 구조, 확장성으로 본 AI 코딩의 현재

이제 AI 코딩 어시스턴트 없는 개발은 상상하기 어렵습니다. 하지만 저를 포함한 많은 개발자 분들의 공통적인 문제, 바로 ‘대기 시간’에 부딪히고 있습니다. 단순히 코드 몇 줄을 완성하는 수준을 넘어, 전체 아키텍처를 이해하고 복잡한 작업을 맡기기 시작하면서 AI의 응답 시간은 점점 길어지고 있죠. 기다림이 길어질수록 개발의 흐름은 맥없이 끊기곤 합니다.

그래서 직접 뛰어들어 봤습니다. 최근 몇 주간 시장에 등장한 새로운 AI 개발 도구와 방법론들을 테스트하며, 이 ‘기다림’의 문제를 각기 다른 철학으로 풀어내는 세 가지 흥미로운 흐름을 발견했습니다. xAI의 Grok Code Fast One은 압도적인 ‘속도’로, Claude Code와 BMAD 방법론은 체계적인 ‘구조화’로, 그리고 Codex는 MCP 서버를 통한 ‘확장성’으로 이 문제를 해결하고 있었습니다.

이 글은 여러 도구를 직접 써보며 발견한 AI 코딩 시장의 세 가지 흐름과 경험을 담은 기록입니다.

[3줄 요약]

1. 속도의 혁신 (Grok Code Fast One): 압도적인 응답 속도와 저렴한 비용으로, 코드 생성과 수정을 즉각적으로 처리하며 개발의 리듬을 유지합니다.
2. 구조화된 병렬 처리 (Claude Code + BMAD): 대규모 작업을 여러 AI 에이전트가 동시에 처리하도록 분할하여, 전체 프로젝트의 리드 타임을 획기적으로 단축시킵니다.
3. 자유로운 확장성 (Codex + MCP): 외부 도구(Playwright, Supabase 등)를 AI에 직접 연결해, 단순 코드 생성을 넘어 브라우저 제어, DB 조회 등 복합적인 작업을 자동화합니다.

첫 번째 흐름: ‘속도’로 대기 시간을 없애다 – Grok Code Fast One

직접 써보니, 응답 속도가 개발의 리듬을 바꿉니다

최근 xAI가 ‘소닉’이라는 가명으로 출시했던 Grok Code Fast One을 처음 접했을 때의 경험은 꽤나 인상적이었습니다. 가장 먼저 체감된 것은 이름 그대로 ‘속도’였습니다. 여러 테스트에서 GPT-5가 초당 약 50토큰, Claude가 78토큰을 처리하는 동안, 이 모델은 평균 92토큰이라는 수치를 보여주었습니다.

이 숫자가 실제 개발 환경에서 어떤 의미일까요? 간단한 유틸리티 함수나 리액트 컴포넌트 생성을 요청했을 때, 질문을 입력하는 도중에 코드가 완성되는 경험을 여러 번 했습니다. 기존 AI 개발 도구들이 하나의 긴 답변을 위해 잠시 멈칫했다면, Grok Code Fast One은 마치 실시간으로 대화하는 동료처럼 즉각적으로 반응했습니다.

이 빠른 속도는 개발의 리듬 자체를 바꿔 놓았습니다. 예전에는 큰 단위의 작업을 맡기고 커피를 한잔 마시고 왔다면, 이제는 작은 단위의 작업을 빠르게 주고받으며 점진적으로 결과물을 완성해 나가는 방식(Iteration)이 훨씬 효율적이었습니다.

특히 비용도 놀라웠습니다. 출력 토큰 백만 개당 1.5달러라는 가격은 개인 개발자에게는 거의 무료에 가까운 수준이며, GitHub Copilot이나 Cursor 같은 IDE에서는 캐싱을 통해 반복 요청 비용을 90%까지 절감해 주기도 했습니다. 물론 복잡한 프로젝트 전체를 한 번에 맡기기보다는, 잘게 쪼개진 명확한 작업에 더 강점을 보였습니다. 하지만 일상적인 코딩 업무의 대부분이 이런 작은 작업들이라는 점을 생각하면, 생산성에 미치는 영향은 상당했습니다.

두 번째 흐름: ‘구조화’로 복잡성을 정복하다 – Claude Code와 BMAD

대규모 작업을 병렬로 처리하며 기다림의 본질을 해결합니다

Grok의 속도가 단기 작업의 대기 시간을 줄여준다면, Claude Code와 BMAD(Build, Measure, Adapt, Develop) 방법론의 조합은 복잡한 작업의 구조 자체를 바꿔 놓습니다. 최근 진행한 ‘Mac 단축키 학습용 웹 앱’ 프로젝트에 이 방법론을 적용하며 그 가능성을 직접 확인했습니다.

문제의 핵심은 이렇습니다. 200k에 달하는 방대한 컨텍스트 창을 모두 활용하는 포괄적인 작업 지시(Story)는 AI가 처리하는 데 20분, 길게는 40분까지 걸립니다. BMAD는 하나의 큰 ‘스토리’를 서로 충돌하지 않는 여러 하위 작업으로 분할하는 아이디어에서 출발합니다.

예를 들어, 제 프로젝트의 초기 설정 작업은 원래 너무 큰 한덩어리였습니다.

1. Next.js 프로젝트 초기화 및 의존성 설치
2. 키보드 단축키 데이터 레이어 구성
3. 기본 UI 컴포넌트 생성

이 세 가지를 순차적으로 진행하면 약 40분(12분 + 8분 + 20분)이 걸렸습니다. 하지만 BMAD의 병렬 처리 프롬프트를 적용하자, AI는 이들을 각각 독립적으로 실행 가능한 세 개의 스토리(1.1, 1.2, 1.3)로 깔끔하게 분할해 주었습니다.

이때 핵심적인 역할을 한 것이 GitHub Work Trees와 Conductor라는 툴입니다. Work Trees는 코드베이스를 독립된 샌드박스 환경으로 복제해주는 Git의 기능이고, Conductor는 여러 Claude Code 인스턴스를 동시에 실행할 수 있는 UI를 제공합니다. 저는 Conductor를 통해 3개의 Claude Code 에이전트를 동시에 실행했고, 각 에이전트는 독립된 Work Tree에서 자신의 작업을 수행했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 총 소요 시간은 가장 오래 걸린 작업인 UI 컴포넌트 생성 시간, 즉 20분으로 단축되었습니다. 40분의 순차적 대기 시간이 20분의 병렬적 대기 시간으로 바뀐 것입니다. 단순히 AI의 성능을 높이는 것을 넘어, 개발 워크플로우 자체를 재설계하여 병목 현상을 해결하는 새로운 접근법이었습니다.

세 번째 흐름: ‘확장성’으로 AI의 역할을 넓히다 – Codex와 MCP 서버

AI에게 눈과 손을 달아주는 경험, 가능성의 확장입니다

속도와 구조화가 코드 생성 능력을 극대화한다면, Codex와 MCP(Model Component Protocol) 서버의 조합은 AI의 역할 자체를 확장합니다. MCP는 외부 도구나 리소스를 LLM 클라이언트에 연결하는 표준 규약인데, 이를 활용하니 AI에게 코드 에디터 너머의 새로운 ‘눈’과 ‘손’을 달아주는 것과 같았습니다.

가장 인상 깊었던 것은 Playwright MCP 서버 연동이었습니다. Playwright는 브라우저 자동화 및 테스트 도구입니다. 이를 Codex에 연결하자, AI는 제가 만들고 있는 웹 애플리케이션의 UI를 직접 ‘보고’ 상태를 확인할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, “방금 빌드한 페이지로 가서 버튼이 제대로 렌더링되었는지 확인하고, 콘솔 에러가 있다면 알려줘”라고 지시하면, Codex는 Playwright를 통해 실제 브라우저를 실행하고 결과를 보고했습니다. 개발자가 일일이 스크린샷을 찍어 상태를 설명할 필요 없이, AI가 직접 눈으로 확인하고 피드백을 주는 셈이죠. 개발 방식에 있어 의미 있는 변화였습니다.

Supabase MCP 서버 연동 역시 마찬가지였습니다. 제 프로젝트의 데이터베이스에 직접 연결하여 “현재 등록된 단축키 카테고리 목록을 조회해 줘” 같은 요청을 처리할 수 있었습니다. 물론 이때 `readonly` 옵션을 활성화하여 AI가 데이터를 임의로 수정하거나 삭제하는 위험을 방지하는 것은 필수였습니다.

이러한 확장성은 AI 코딩을 ‘코드 생성’이라는 한정된 역할에서 ‘개발 프로세스 자동화’라는 더 넓은 영역으로 이끌고 있었습니다. 다만 Codex는 아직 Claude Code에 비해 컨텍스트 처리 능력 등에서 아쉬운 점을 보이기도 했습니다. 하지만 MCP를 통한 무한한 확장 가능성은 다른 도구들이 갖지 못한 뚜렷한 장점입니다.

비교 분석: 어떤 도구가 나에게 맞을까?

제가 직접 테스트해 본 세 가지 접근법은 각기 다른 장단점과 이상적인 사용 사례를 가지고 있었습니다. 표로 정리하면 다음과 같습니다.

도구를 넘어, 워크플로우를 선택하는 시대

지난 몇 주간의 씨름 끝에 내린 결론은 한 가지입니다. 이제 우리는 단순히 ‘어떤 AI 코딩 도구가 더 나은가’를 넘어, ‘나의 작업에 어떤 AI 개발 워크플로우가 적합한가’를 고민해야 하는 시점에 이르렀습니다.

빠르게 아이디어를 구체화하고 싶을 때는 Grok Code Fast One의 즉각적인 피드백이 빛을 발했고, 거대한 시스템을 구축할 때는 BMAD의 구조화된 접근법이 프로젝트의 안정성을 더했습니다. 그리고 반복적인 테스트와 검증이 필요할 때는 Codex와 MCP의 자동화 능력이 이런 부분에서 시간을 아껴주었습니다.

하나의 도구가 모든 것을 해결해 주던 만능으로 여겨지던 시대는 지나가고 있습니다. 이제 개발자는 프로젝트의 성격과 당면 과제에 맞춰 다양한 AI 개발 도구와 방법론을 조합하고 지휘하는 ‘오케스트라의 지휘자’와 같은 역할을 수행해야 합니다. 이미 등장한 xAI의 Grok 5와 같은 강력한 모델들은 이러한 변화를 더욱 가속화하고 있습니다.