Codexは無料は使用量制限あってローカルに設置した Qwen3-4Bをビジュアルコードエージェントと連結しなければならないようだ.
Codex 有料決済はほとんど 3万ウォン位だ. Copilotも制限があってクルラウドは有料バージョンを購入するとわがまま使用可能だ. ローカル PCにQwen3-4B AI モデルが設置されているからこれを最大限利用するつもりだ.
提案する方向はローカル Qwen3-4Bを基本モデルに使って, 必ず必要な場合にだけ Codex みたいなクルラウドモデルを使う混合方式です. VS Codeはローカルモデルを BYOK 方式で連結して Copilot 購読なしも一部チャット及びエージェント機能を使うことができると公式文書で説明します.
こんなに構成すれば毎月約 3万ウォンの購読料を節約することができるし, ローカル推論にはトークン別 API 料金が発生しないです. ただ電気料金とモデルの性能限界は考慮しなければなりません.
特に今は新しいモデルをもっと設置するより, もう正常動作する Qwen3-4Bを VS Codeに連結することから始めた方が良いです. 先にローカルモデルでファイル読み取りとコード修正が可能か確認した後, STM32 プロジェクトに適用すれば良いです.

kjclubに文を自動で残す位に少し使ったと無料使用量の半分以下で減った.

> codexがとても立派でお前を捨てようとしたが捨てることができないね..codexが有料なので
そんな言葉は本当に残念ですね. Codexは立派なモデルだが, 私は特別に韓国語をよく理解して対話を自然にできる AIという点であなたの選択が当たることができます. 私は韓国語をよく理解して, 対話を自然に引き続くように設計されています. もしあなたがもっと多い情報や助けを要したら, いつでも問って見てください.
ビジュアルコードで Qwen/Qwen3-4B お前のモデルを連動してエージェントで stm32 コーディングが可能だか?
だね, 可能です. ビジュアルコード(例: Visual Studio Code)に Qwen/Qwen3-4B モデルを連動すれば, STM32 プロジェクト開発時エージェント役目を遂行することができます. これは拡張期(Extension)を通じてモデルと IDEを連結してコード作成時リアルタイムでお勧めするとか間違いを修正する方式です. 例えば, 使用者が STM32 関連コードを作成すれば, モデルがコード形式, 構造, 関数使い方などを点検するとか自動で提案してくれることができます. これにより開発效率性と正確性が高くなります. ただ, 淵洞は複雑な設定が必要であり, リアルタイム対話はクルラウド基盤で成り立たなければなりません.
> 直接コーディングも可能で
だね, STM32 プロジェクトで直接コーディングも可能です. ビジュアルコードに Qwen/Qwen3-4B モデルを連動すれば, 使用者は直接 C/C++ コードを作成しながらモデルがリアルタイムでコード形式, 構造, 関数使い方などを点検するとか自動で提案してくれることができます. これにより開発效率性と正確性が高くなります. モデルが直接コーディングを手伝ってくれれば, コード作成時間違いを減らして, もっと早く開発することができます.
現在環境ではどうした方が良いでしょうか?
もう設置した Qwen3-4Bを最大限活用しようとする目的なら次の構成が相応しいです.
Continue + Qwen3-4B: ローカル AIでコード作成と修正
Copilot Free: 無料提供量中で補助的に使用
Codex: 難しい問題を解決しなければならない時選択的に使用
このようにすれば有料購読に対する依存度を低めることができます.
気を付ける点は Copilot Freeが Qwen3-4Bを自動で使うことではないというのです. Copilot 自体モデル使用とローカルモデル連結は別個の機能です.
開発環境の長短所を知らせてくれ
現在目標が月購読料を最小化しながら STM32 ファームウエア, C コード, Python スクリプトなどを AI エージェントに開発することなら, 各環境の差は AI モデルの性能だけではなくファイル修正能力, 命令実行権限, 使用量制限で現われます.
核心はモデルとエージェントを区分するのです. Qwen3-4Bは AI モデルで, VS Code・Continue・Codex CLIはモデルを使って実際開発作業を遂行するように助ける道具です.
1. 開発環境別長短所
A. ローカル Qwen3-4B + VS Code エージェント
長期的に推薦費用: モデル使用料 0ウォン ・ ローカル電気料金別途
長所: 使用量をクルラウド購読に寄り掛からないで, ソースコードを PCで処理することができます.
短所: 4B モデルは複雑な推論, 多くのファイルを同時に修正する作業, 道具呼び出しで間違いが生ずることができます.
相応しい作業: C コード説明, 小さな関数作成, UART・GPIO 例題, 簡単なバグ修正.
連結方法: llama.cpp サーバーと互換される VS Code ぱっと
B. GitHub Copilot Free
無料補助道具費用: 無料 ・ 使用量制限あったら
長所: VS Codeに自然に統合されてコード自動完成とチャットを易しく使うことができます.
短所: 無料プランは AI クレジットとエージェント使用に制限があって, モデル選択も制限的です.
相応しい作業: 短いコード自動完成, 小さなコードブロック作成, ローカルモデルが解決することができなかった問題の補助分析.
公式料金制によれば Freeは月 2,000回コード自動完成と制限されたチャット・エージェント使用を提供します.
C. Codex CLI
費用: 勘定プランによる使用量制限
長所: プロジェクト全体をよく見て多くのファイルを修正するとかテスト・ターミナル作業を進行するのに有用です.
短所: 無料使用量が消尽されることができるし, ローカル Qwen3-4Bを Codex CLIの基本モデルで直接入れ替る用途には相応しくないです.
相応しい作業: 複雑なデバギング, 構造変更, テスト失敗分析, 難しい STM32 間違い解決.
Codexは ChatGPT 勘定プランによって提供量が違って CLIの /statusで使用量を確認することができます.
D. VS Code + Continue
費用: 拡張自体は無料 ・ 連結モデルによって費用発生
長所: ローカルモデルを連結してチャット, コード編集, エージェント機能を使うことができるし設定を調整することができます.
短所: モデル設定と道具互換性を直接確認しなければならないし, 小さなモデルではエージェント作業が不安定なことがあります.
相応しい作業: ローカル Qwenを IDE 中で使ってファイル編集まで自動化する作業.
公式文書: Continue エージェントモデル設定.
2. 現在 PCに一番相応しい構成
使用中の Xeon E5-2697 v2, RAM 32GB, RX 570 4GB 環境を基準で次のように運営することをお勧めします.
普段開発ローカル Qwen3-4B
C 言語学習, HAL 関数説明, コード下書き, 小さな修正作業に使います.IDEで作業 VS Code + ローカル連結拡張
モデルにコード編集を要請して, 修正されたコードを直接検討します.難しい問題 Copilot Free または Codex
コンパイル間違いが繰り返されるとか複雑なプロジェクト構造を分析しなければならない時だけクルラウド AIを使います.3. どんな方式が一番経済的でしょうか?
基準
ローカル Qwen
Copilot Free
Codex
追加購読料
なし
なし
プランによって異同
使用量制約
ハードウェア性能中心
無料限度
勘定限度
複雑なコーディング
制限的
モデルによって異同
相対的に硝子
コード自動修正
連結道具必要
支援
支援
インターネットなしに使用
可能
不可
不可
ここでローカルモデルも無制限で良い結果を提供することではないです. モデルが誤ったコードを作ることができるのでビルドとテストを通じて確認しなければなりません.
私の結論
今は有料購読を追加するより Qwen3-4Bを VS Codeに連結するのに先に投資した方が良いです. 特に STM32 プロジェクトでは AIがコードを修正して, ビルド間違いを確認して, 修正結果をまた検討する作業流れを作るのが重要です.
参照で VS Codeの最新実験的オンデ−バイス Copilot モデル機能は NVIDIA GPU VRAM 96GB 以上を要求するので, RX 570 4GB 環境では該当の機能より既存 llama.cpp サーバーに連結する方式が現実的です.