모델비교 — cowork 패키징·런처·게시판 도구 (정량 기대치)
개요
cowork.crowny.org(:9720)의 패키징·런처·게시판 도구(한선씨패키지빌드,
크라우니스킬패키지빌드, 런처.한선, 게시판.한선, board.js 등)를 구현할 때
세 가지 구성의 정량 기대치를 비교한다. Fable 5(페블집사) 부재로 Opus(총괄집사)가
대행 작성했다.
- A) Opus 4.8 단독 — 총괄집사 단독 실행
- B) Sonnet 4.6 + 크라우니코드 — 규칙엔진 39,574패턴 우선, LLM은 패턴 MISS 시에만 개입
- C) Fable 5 + 크라우니코드 — 현재 부재 → 이론 추정 + 복귀 시 권고
중학생 요약(결론 먼저): 도구를 "조립식 블록"으로 본다면, 크라우니코드는 이미
만들어 둔 블록 39,574개를 먼저 꺼내 쓰는 창고다. 비싼 일꾼(Opus·Fable)이 모든
블록을 처음부터 깎는 대신, 싼 일꾼(Sonnet)이 창고에서 75%를 그냥 꺼내 쓰고
나머지 25%만 직접 깎으면 비용은 1/5로 줄고 속도는 2배가 된다. 그래서 평범한
도구 만들기(한선씨 코드·프론트·게시판)는 Sonnet+크라우니코드(B)가 가성비 1등,
큰 설계도 그리기는 Opus(A), 마지막 합격 도장은 Fable(C)이 맡는 게 정답이다.
가정 (모델 명시)
1) 토큰 단가 (claude-api 스킬 정본, per 1M tokens)
| 모델 | 입력 $/1M | 출력 $/1M | Opus 대비 입력 | Opus 대비 출력 |
|---|
Opus 4.8 (claude-opus-4-8) | $5 | $25 | 1.0× | 1.0× |
Sonnet 4.6 (claude-sonnet-4-6) | $3 | $15 | 0.6× | 0.6× |
Fable 5 (claude-fable-5) | $10 | $50 | 2.0× | 2.0× |
| (참고) Haiku 4.5 | $1 | $5 | 0.2× | 0.2× |
2) 크라우니코드 패턴엔진 히트율 (작업지시 가정)
| 경로 | 비율 H | LLM 토큰 소모 계수 | 근거 |
|---|
| 직접매칭 (패턴 그대로 사용) | 40% | 0.00 | LLM 호출 없음, 창고에서 꺼냄 |
| 규칙변환 (패턴 변형) | 35% | 0.15 | 검증·파라미터 치환만 LLM |
| LLM 폴백 (신규 생성) | 25% | 1.00 | 패턴 MISS, 풀 생성 |
3) LLM 토큰 절감 정량 모델
유효 LLM토큰비율 (E)
= Σ (경로비율 × 경로계수)
= 0.40×0.00 + 0.35×0.15 + 0.25×1.00
= 0.0525 + 0.25
= 0.3025 ≈ 0.30
LLM토큰(크라우니코드) = 단독토큰 × E ≈ 단독토큰 × 0.30
즉 크라우니코드 사용 시 LLM이 실제로 토큰을 쓰는 양은 단독의 약 30%로 줄어든다.
(일반식: 히트율 H 분포·계수 c일 때 LLM토큰 = 단독토큰 × Σ(H_i × c_i))
4) 기타 가정
- 중간 규모 도구 1개 = 멀티파일(.한선 + JS 래퍼 + 데이터스키마), 반복·읽기 포함.
- 캐시 효과: 패턴 히트는 24h 학습DB 캐시 + 프롬프트 캐시(반복 프리픽스 ~0.1×)로
추가 절감 가능 — 본 모델에는 미반영(보수적). 반영 시 B·C 비용 추가 10~20%↓.
- wall-time은 Opus 단독=1.0 기준 상대배수. 패턴 직접매칭은 LLM 라운드트립이
없어 속도에 크게 기여.
- 품질 점수는 설계깊이/정확도 종합(1~10).
정량 비교표 (중간 규모 도구 1개 기준)
(1) 기대 산출 품질
| 구성 | 설계깊이 | 정확도 | 종합(1~10) |
|---|
| A) Opus 4.8 단독 | 최상 | 높음 | 9.0 |
| B) Sonnet 4.6 + 크라우니코드 | 중상 | 높음(엔진 정본 보강) | 7.5 |
| C) Fable 5 + 크라우니코드 | 최상+ | 최상 | 9.5 |
(2) 예상 토큰 (입력+출력 추정범위)
| 구성 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 합계(중앙값) | 비고 |
|---|
| A) Opus 단독 | 120K~180K | 25K~40K | ~182K | 풀 에이전트, 멀티파일 |
| B) Sonnet+크라우니코드 | 45K~55K | 9K~12K | ~58K | 단독대비 ×0.30 (E적용) |
| C) Fable+크라우니코드 | 40K~48K | 8K~11K | ~53K | 단독대비 ×0.30, 추론밀도↑로 출력 약간↓ |
(3) 예상 작업속도 (상대 wall-time, Opus 단독=1.0)
| 구성 | 상대 wall-time | 근거 |
|---|
| A) Opus 단독 | 1.0× | 기준 |
| B) Sonnet+크라우니코드 | 0.5× | 토큰/속도 빠름 + 75% 패턴이 LLM 라운드트립 제거 |
| C) Fable+크라우니코드 | 1.3× | Fable 분당 처리 느림(긴 턴)이나 엔진이 75% 오프로드로 상쇄 |
(4) 비용 및 비용대비효율 (품질÷비용, 상대지수 A=100)
비용 = (입력토큰×입력단가 + 출력토큰×출력단가), 중앙값 토큰 기준.
| 구성 | 추정비용(USD) | 품질 | 효율 = 품질/비용 | 상대지수 |
|---|
| A) Opus 단독 | 150K×$5 + 32K×$25 /1M = $1.55 | 9.0 | 5.81 | 100 |
| B) Sonnet+크라우니코드 | 50K×$3 + 10.5K×$15 /1M = $0.31 | 7.5 | 24.2 | 416 |
| C) Fable+크라우니코드 | 44K×$10 + 9.5K×$50 /1M = $0.92 | 9.5 | 10.3 | 177 |
핵심: B(Sonnet+크라우니코드)는 A 대비 비용효율
4.2배, C는
1.8배.
B는 절대비용도 A의 1/5. C는 최고품질을 A의 60% 비용으로.
(5) 적합 작업유형
| 구성 | 적합 작업 |
|---|
| A) Opus 단독 | 아키텍처 설계, 도구 전체 골격 설계, 패턴이 없는 신규 도메인, 조율·종합 |
| B) Sonnet+크라우니코드 | 한선씨/RPN 코드, 프론트(board UI), 런처·게시판 구현, 반복·변환 — 본 도구군의 본체 |
| C) Fable+크라우니코드 | 연구종합, 최종 적대판정, 경영AI 오케스트레이션, 최난도 장기 에이전트 |
결론 — 작업유형별 분업 권고표
| 작업유형 | 권고 모델 | 크라우니코드 | 이유 |
|---|
| 아키텍처 설계 | Opus 4.8 | 보조(패턴 조회) | 설계깊이 9.0, 패턴 없는 신규 골격은 LLM 생성이 정답 |
| 한선씨 RPN 코드 | Sonnet 4.6 | 필수(우선) | 한선씨/기계어 작성 담당 + 엔진 39,574패턴이 75% 충당, 효율 416 |
| 프론트(board.js·UI) | Sonnet 4.6 | 보조 | 프론트=속행집사 담당, 비용효율 최상 |
| 글밥·테스트 | Haiku 4.5 | 보조 | 단가 0.2×, 대량 분산, 글밥/테스트 1순위 |
| 연구종합 | Fable 5 | 보조 | 장문 종합·추론밀도, 복귀 시 전담 |
| 최종판정 | Fable 5 | 보조 | 적대판정·합격도장, 복귀 시 전담 |
크라우니 분업규칙 정합성 검증
크라우니 표준 분업규칙(아키텍팅=opus, 단순코딩·한선씨·프론트=sonnet,
글밥·테스트=haiku, 연구종합·최종판정=fable)과 완전 정합한다.
- ✅ 아키텍팅 = Opus → 정량상 설계깊이 9.0으로 최적, 정합
- ✅ 한선씨·단순코딩·프론트 = Sonnet → 효율지수 416으로 압도적 1등, 정합
- ✅ 글밥·테스트 = Haiku → 단가 0.2×로 대량 분산 최적, 정합
- ✅ 연구종합·최종판정 = Fable → 품질 9.5·추론밀도 최상, 정합
추가 권고: 모든 코딩 티어에
크라우니코드를 기본 연결하면 LLM 토큰을
약 70% 절감(E≈0.30). 특히 본 도구군(패키징·런처·게시판)은 반복·정형 비중이 높아
히트율이 가정치(75%)보다 더 높을 가능성이 크다 → B 구성의 실효 효율은 더 상승.
Fable 부재 동안의 대행 규칙: 연구종합·최종판정을 Opus가 대행하되, 비용은
Fable 대비 0.5×이나 품질은 9.0(vs 9.5)로 약 5% 손실. 복귀 즉시 최종판정 라인을
Fable로 환원 권고.
관련 파일
- 대상 도구:
/Users/ef/crowny-cowork/bundle-build.js, collab.js, board.js(게시판),
런처.한선,
게시판.한선,
한선씨패키지빌드,
크라우니스킬패키지빌드
- 단가 정본: claude-api 스킬
shared/models.md
- 분업규칙 SSOT:
~/.claude/scripts/분업규칙.psv, ~/.claude/skills/분별/분업.한선
잔여 이슈
- 히트율(40/35/25)은 가정치. 실제 도구군 빌드 1회 후
crownycode-learn.sh ratio로
실측 → E 재보정 필요.
- 캐시 효과(프롬프트 캐시·24h 학습DB) 미반영 → 반영 시 B·C 비용 10~20% 추가 절감.
- Fable 5 복귀 시 C 구성 실측치로 본 추정 검증 권장.