AIHubMix 팀의 발표, 튜토리얼, 모델 분석 및 변경 로그.
GLM-5.3 Prime은 새로운 모델이 아닙니다. 같은 GLM-5.3 가중치를 더 빠른 서빙 모드인 Alibaba Cloud Model Studio의 Prime 모드로 실행합니다. 표준 API보다 출력 속도가 1.5~2배 빠르다고 합니다. 답변 품질은 같아야 합니다. 추가 비용으로 얻는 것은 초당 토큰 수입니다. AIHubMix에서 glm-5.3-prime은 입력 토큰 100만 개당 $2.35, 출력 토큰 100만 개당 $8.23로, 현재 GLM-5.3 가격의 약 2.1배입니다. 간단히 말하면 다음과 같습니다. 사람이나 에이전트 루프가 긴 출력이 끝나길 기다리는 경우라면
AIHubMix에서 의상, 커플, 반려동물, 매장을 위한 AI 할로윈 사진 스타일 24가지를 바로 이용해 보세요. 하나를 골라 프롬프트가 입력된 Playground를 열고 사진을 추가하면 됩니다.
Claude Code는 JSON 설정 파일과 환경 변수에서 설정을 가져옵니다. Anthropic API 대신 게이트웨이를 통해 실행하려면 ANTHROPIC_BASE_URL과 토큰 변수가 필요하며, 보통 모델도 지정해야 합니다. 변수 자체는 간단합니다. 혼란스러운 점은 어디에 설정하느냐입니다. 같은 변수가 셸 프로필, 여러 settings.json 파일, VS Code 설정에 모두 들어갈 수 있기 때문입니다. 이 가이드에서는 먼저 작동하는 설정을 소개한 다음, 파일의 위치와 어떤 값이 우선 적용되는지,
저렴한 코딩 모델 세 가지가 4주 사이에 출시됐습니다. DeepSeek V4.1 Flash(1017 업데이트 포함), Claude Haiku 5.5, 그리고 출시 첫 주 동안 Space Bunny라는 익명 이름으로 불렸던 MiniMax M3.1 Flash입니다. 세 모델 모두 컨텍스트 윈도우가 1M 토큰이며, 입력 토큰 100만 개당 비용은 $0.10~$0.17입니다. 그렇다면 일상적인 코딩 작업에는 어떤 모델을 써야 할까요? AIHubMix는 API 키 하나로 세 모델에 동일한 버그 수정 작업을 각각 세 번씩 맡겼습니다. 세 모델 모두 매번 버그를 정확히 수정했지만,
MiniMax M3.1 Flash에는 사고 수준이 다섯 가지 있으며, 끄는 옵션은 없습니다. 수준을 선택하지 않으면 모델이 가장 깊은 수준을 자동으로 선택합니다. MiniMax의 텍스트 생성 가이드에 따르면, 노력 수준을 지정하지 않으면 기본값은 max입니다. 이 기본값은 쉽게 간과할 수 있는 방식으로 비용이 많이 듭니다. AIHubMix는 두 가지 버그 수정 작업을 모든 수준에서 실행했습니다. 기본 설정은 low보다 사고 토큰을 약 10배 더 사용하고 약 6배 더 오래 걸렸으며, 모든 수준에서 실행한 결과 215개 테스트를 전부 통과했습니다. 작업의 난이도는
MiniMax는 2026년 11월 18일에 M2.5와 M2.7을 종료하며, 전환은 이미 시작됐습니다. 10월 19일부터 두 구형 모델 계열은 신규 사용자가 이용할 수 없고, 해당 모델을 지정한 플랜 요청은 M3.1 Flash로 처리됩니다. 종량제 사용자는 직접 모델 ID를 변경할 수 있는 기간이 4주 남았습니다. 대부분의 M2.7 코드는 변경 없이 M3.1 Flash에서 실행됩니다. 문제는 설계상의 선택 하나에서 비롯됩니다. M3.1 Flash는 항상 추론하며, 달리 지정하지 않으면 가장 깊은 수준으로 추론합니다. 그 결과 눈에
9월 말, 제작사 이름이 공개되지 않은 모델이 OpenRouter 일일 차트에서 DeepSeek V4.1 Flash를 제치고 1위를 차지했으며, OpenCode에서 5일 연속 가장 많이 사용된 모델로 기록됐습니다. Space Bunny Alpha라는 이름으로 등록된 이 모델은 무료였습니다. 바로 MiniMax M3.1 Flash였습니다. 2026년 10월 19일 기준, AIHubMix에서 minimax-m3.1-flash를 토큰당 요금으로 이용할 수 있으며, 입력 토큰 100만 개당 $0.165, 출력 토큰 100만 개당 $0.66입니다. 간단히 요약하면 다음과 같습니다. M2.7을 대체합니다. 10월 19일부터 MiniMax는 M Plan 및
Codex는 어떤 모델을 사용할지, 어떤 API를 호출할지, 에이전트가 묻지 않고 어디까지 작업할 수 있는지 등의 설정을 하나의 파일인 config.toml에 저장합니다. 2026년에 형식이 여러 차례 바뀌었으며, 연초에 작성된 많은 가이드의 설정을 사용하면 이제 Codex가 시작되지 않습니다. 이 가이드에서는 먼저 작동하는 설정 파일을 살펴보고, 이어서 대부분의 사용자가 변경하는 프로필, 프로젝트 설정, 샌드박스 및 프록시를 알아봅니다. 마지막에는 자주 볼 수 있는 오류와 각 오류의 의미를 정리했습니다. OpenAI 문서를 참고하고 2026년 10월 19일
올가을 DeepSeek 모델 라인업의 구도는 다소 특이합니다. V4 Pro 0813은 더 크고 비싼 모델로, 사용량이 가장 많은 시간대에 출력 비용이 1M 토큰당 $3.96으로 Flash의 $1.20보다 3.3배 비쌉니다. 하지만 Pro가 8월에 출시된 뒤 Flash는 두 차례 재학습을 거쳤고, 10월 17일 업데이트된 V4.1 Flash 1017은 이제 DeepSeek이 두 모델 모두에 대해 공개한 모든 에이전트 및 코딩 벤치마크에서 Pro보다 높은 점수를 기록합니다. 그렇다면 Pro에 프리미엄을 지불할 만한 코딩이나 에이전트 작업이 남아 있을까요? DeepSeek 자체 수치에 따르면 거의 없습니다.
2026년 10월, 진지한 에이전트용 모델 중 가장 저렴한 두 모델이 열흘 간격으로 서로 다른 방향에서 등장했습니다. Anthropic은 10월 7일 입력 1M 토큰당 $0.10, 출력 1M 토큰당 $0.50의 Claude Haiku 5.5를 출시하며 Sonnet과 Opus 아래에서 작동하는 서브에이전트로 내세웠습니다. DeepSeek은 10월 17일 엔드투엔드 코딩 작업에 초점을 맞춘 업데이트인 V4.1 Flash 1017로 응답했습니다. 결정은 한 가지 작업에 달려 있습니다. 에이전트가 파일을 읽고, 테스트를 실행하고, 수십 차례에 걸쳐 코드를 수정하는 Claude Code의 터미널 코딩
대부분의 마이그레이션은 모델 이름을 바꾸는 것부터 시작합니다. DeepSeek V4.1 Flash 1017은 정반대 방식으로 바뀌었습니다. 2026년 10월 17일, DeepSeek은 deepseek-flash라는 이름은 그대로 두고 그 뒤에 연결된 모델을 변경했습니다. DeepSeek API에서 deepseek-flash, deepseek-v4-flash 또는 deepseek-v4-flash-vision-exp를 호출하는 사용자는 코드 한 줄도 건드리지 않고 새 모델로 전환되었습니다. AIHubMix에서는 새 체크포인트에 deepseek-v4.1-flash-1017라는 고유 ID가 부여되어 있어, 전환 시점을 직접 선택할 수 있습니다. 어느 쪽이든 다음 문제를 확인하세요. 문