[기획] 챗GPT 저가 요금제, 바이브코딩 실력은 어떨까

데일리e스포츠

2026.03.04 18:12:33

조회 68 추천 0 댓글 0

거대언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능(AI)를 서비스하는 사업자들이 속속 저가 요금제를 내놓고 있습니다. 더 많은 이용자를 품기 위한 가격 공세 전략으로 풀이되는데요. 가격이 저렴한만큼, 대화를 참고하는 컨텍스트(Context) 양이나, 광고 표시, 코딩 에이전트 기능이 없는 등 소소한 변화가 있습니다.

전업으로 게임이나 프로그램을 바이브 코딩한다면 일반 요금제를 써야하겠지만, 취미로 하이퍼 캐주얼 개발을 진행하는 경우에는 비용이 부담될 수 있습니다. 그래서 챗GPT의 저가 요금제 고(GO)를 기준으로 기존에 진행한 '플래피버드'류 하이퍼 게임을 만들 수 있을지 시험해봤습니다.

◆ 5.3 플래그십으로 동작하는 챗GPT GO

최근 한국 서비스를 시작한 챗GPT GO는 1만3000 원(4일 기준)으로 이용할 수 있는 모델입니다. 사고(Thinking) 계열 모델을 쓸 수 없고, 메시지 사용량도 제한적입니다. 서비스를 제공하는 오픈AI는 정확한 사용량을 밝히진 않고 있으며, 일반 사용자가 사용하기에는 충분한 양을 제공할 것이라고 밝혔습니다. 실제로 챗GPT와 대략 1시간 정도 간단한 대화를 나눴을 때 프롬프트 제한같은 안내 메시지는 발생하지 않았습니다.

이번 프로젝트의 핵심인 가벼운 바이브코딩 기능 역시 지원합니다. 챗GPT GO에게 "하이퍼 캐주얼 게임을 만들꺼야. 도와줄 수 있니?"라고 물었을때 확실하게 도와줄 수 있다고 답변했습니다. 입력 방식(I/O), 출력, 내부 알고리즘 등 게임 프로젝트 자체의 구조가 단순하기 때문으로 보입니다.

하지만 캐주얼 게임 규모를 넘어서는 순간 저가 요금제로 바이브 코딩을 진행하는 것은 어려울 것으로 전망됩니다. 생성형 AI의 기능적인 문제가 아닌 메모리 제한 때문입니다. 챗GPT와 같은 LLM 모델은 사용자가 프롬프트를 받을 때마다 마다 질문을 분석하고, 결과를 추론해 보여줍니다.

이때 AI 모델은 대화를 컨텍스트 단위로 묶어서 전달해 전체 문맥을 한 번에 읽고 추론하는 데, 저가 요금제는 이런 컨텍스트 양이 상대적으로 적어 대화가 길어지면 문맥이 제한되어 결과가 나빠질 수 있습니다. 따라서 하루 이상 작업이 진행되는 상황이라면 바이브 코딩이 꼬일 가능성이 높아집니다. 실제로 코딩을 진행한 것은 아니지만, 최신 IT 기기에 대한 정보 수집과 의견을 나눈 경험으로 봤을 때 일반 모델보다는 확실히 대화의 맥락을 제대로 이해하지 못했습니다. 공개된 정보를 정리하는 데도 애를 먹는 판이니, 복잡한 알고리즘을 다루는 바이브 코딩은 한계가 더 빨리 올 수 있을 것 같습니다.

◆ 다시 만들어 본 '스페이스 어웨이'

AI 게임 개발 기획에서 처음으로 완성한 게임은 '스페이스 어웨이'였지요. 하이퍼 캐주얼 장르 최대 히트작 '플래피 버드'의 규칙을 재현한 가벼운 게임이었습니다.

당시 사용한 일반(PLUS) 모델의 경우 주 단위로 진행되는 프로젝트도 별다른 문제 없이 개발이 진행됐습니다. 중력, 속도, 거리 등과 같은 자잘한 수치는 직접 처리하는 편이 더 빠르다는 점 정도 였는데요. 당시 진행한 모델은 추론 능력이 다소 떨어지는 챗GPT 4 버전이었기 때문에 지금은 바이브코딩 능력이 개선됐을 수도 있겠네요.

'스페이스 어웨이'의 프로토타입을 만들기 위한 프롬프트를 만들었습니다. 조건은 ▲HTML과 자바스크립트 기반의 웹게임 ▲제목은 '스페이스 어웨이' ▲마우스를 이용한 액션 ▲횡방향 벨트스크롤 ▲구멍이 뚫린 벽을 넘는 게 목표 등입니다.

이런 내용을 담은 프롬프트를 제시하자 바로 게임에 필요한 규칙(룰)을 먼저 정리한 뒤, 작성한 코드를 보여줬습니다. 달라진 점은 핵심 변수와 동작에 대한 설명을 더해준 것 정도네요. 게임을 구성하는 요소가 간단한 편이라 코드 완성도 자체는 큰 차이가 없었습니다. 또, 자바스크립트에서는 명령어 구분을 위해 세미콜론(;)을 사용했는데, 이를 생략하는 최신 트렌드(흐름)이 반영된 점도 흥미롭습니다.

◆ 챗GPT 저가 요금제, 소규모 프로젝트라면 바이브 코딩해

아쉬운 점은 여전히 주석처리를 자동으로 제공하지 않는다는 점입니다. 이 코드가 어떻게 동작하는지 사람이 알 수 있게 설명하는 주석은 프로젝트의 연속성 등에 꼭 필요한 처리입니다. 프로그램 코드를 컴퓨터가 알 수 있도록 바꿔 실행 과정에서 동작에 영향을 주지 않지만, 사실 프로그램을 만들 때 주석을 잘 작성하는 것도 하나의 실력으로 인정받는 만큼 아쉬움이 남는 부분입니다. 물론, 아래 쪽에 주요 변수를 설명해주기도 하고, 나중에 코드 전체를 보여준 뒤 각 변수의 의미를 설명하라고 요청할 수도 있으니 큰 문제는 아닌 것 같습니다.

'스페이스 어웨이'의 프로토타입은 기존 모델로 만들어 본 것과 큰 차이가 없는 수준이었습니다. 코드는 간결했고, 최신 트렌드를 반영한 부분 등 표시가 달라졌다 정도네요. 이밖에 챗GPT 내에서 코드를 수정하고, 캔바스(CANVAS) 기능으로 확인하는 등 웹페이지 기반의 게임을 개발하기 위한 기본 기능도 모두 지원합니다. 일부 기능이 전과 다른 인터페이스(UI)로 구성되어 있다는 소소한 차이점도 발견할 수 있습니다.

소규모 프로젝트라도 복잡한 액션과 콘텐츠를 구현할 수는 있어 보입니다. 소스 파일을 저장하고, 대화가 꼬이는 순간 새로운 대화를 통해 프로젝트를 공유하고 학습하는 과정을 거치면 되니까요. 실제로 챗GPT 최신 모델에는 저장된 메모리 참고, 채팅 기록 참고 등의 메뉴가 추가되기도 했습니다.

하지만 더 오래 추론을 거치는 사고 모델의 부재로 복잡한 알고리즘을 도입한 게임을 만들 수 있을지는 미지수입니다. 핵심 기능을 쪼개어 개발해서 조립하는 과정을 거칠 수도 있으니까요. 하지만 캐주얼을 넘어선 규모의 프로젝트를 진행한다면 한 달에 2만 원 정도의 추가 지출을 감수하는 게 좋아보입니다.

서삼광 기자 (seosk@dailygame.co.kr)

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