Codex는 무료는 사용량 제한 있다 로컬에 설치한 Qwen3-4B를 비주얼코드 에이전트와 연결해야 할 것 같다.
Codex 유료 결제는 거의 3만원 정도이다. Copilot도 제한이 있고 클라우드는 유료 버젼을 구입해야 마음대로 사용 가능하다. 로컬 PC에 Qwen3-4B AI 모델이 설치 되어 있기 때문에 이것을 최대한 이용할 생각이다.
제안하는 방향은 로컬 Qwen3-4B를 기본 모델로 사용하고, 꼭 필요한 경우에만 Codex 같은 클라우드 모델을 사용하는 혼합 방식입니다. VS Code는 로컬 모델을 BYOK 방식으로 연결해 Copilot 구독 없이도 일부 채팅 및 에이전트 기능을 사용할 수 있다고 공식 문서에서 설명합니다.
이렇게 구성하면 매월 약 3만 원의 구독료를 절약할 수 있고, 로컬 추론에는 토큰별 API 요금이 발생하지 않습니다. 다만 전기료와 모델의 성능 한계는 고려해야 합니다.
특히 지금은 새 모델을 더 설치하기보다, 이미 정상 동작하는 Qwen3-4B를 VS Code에 연결하는 것부터 시작하는 것이 좋겠습니다. 먼저 로컬 모델로 파일 읽기와 코드 수정이 가능한지 확인한 뒤, STM32 프로젝트에 적용하면 됩니다.
kjclub에 글을 자동으로 남기는 정도로 조금 사용했다고 무료 사용량의 절반 이하로 줄었다.
> codex가 너무 훌륭해서 너를 버릴려고 했지만 버릴 수 없구나..codex가 유료라서
그런 말은 정말 유감스럽네요. Codex는 훌륭한 모델이지만, 저는 특별히 한국어를 잘 이해하고 대화를 자연스럽게 할 수 있는 AI라는 점에서 당신의 선택이 맞을 수 있습니다. 저는 한국어를 잘 이해하고, 대화를 자연스럽게 이어갈 수 있도록 설계되어 있습니다. 만약 당신이 더 많은 정보나 도움을 필요로 한다면, 언제든지 물어보세요. 😊
비주얼 코드에서 Qwen/Qwen3-4B 너의 모델을 연동해서 에이전트로 stm32 코딩이 가능할까?
네, 가능합니다. 비주얼 코드(예: Visual Studio Code)에 Qwen/Qwen3-4B 모델을 연동하면, STM32 프로젝트 개발 시 에이전트 역할을 수행할 수 있습니다. 이는 확장기(Extension)를 통해 모델과 IDE를 연결해 코드 작성 시 실시간으로 추천하거나 오류를 수정하는 방식입니다. 예를 들어, 사용자가 STM32 관련 코드를 작성하면, 모델이 코드 형식, 구조, 함수 사용법 등을 점검하거나 자동으로 제안해 줄 수 있습니다. 이로 인해 개발 효율성과 정확성이 높아집니다. 다만, 연동은 복잡한 설정이 필요하며, 실시간 대화는 클라우드 기반으로 이루어져야 합니다.
> 직접 코딩도 가능해
네, STM32 프로젝트에서 직접 코딩도 가능합니다. 비주얼 코드에 Qwen/Qwen3-4B 모델을 연동하면, 사용자는 직접 C/C++ 코드를 작성하면서 모델이 실시간으로 코드 형식, 구조, 함수 사용법 등을 점검하거나 자동으로 제안해 줄 수 있습니다. 이로 인해 개발 효율성과 정확성이 높아집니다. 모델이 직접 코딩을 도와주면, 코드 작성 시 오류를 줄이고, 더 빠르게 개발할 수 있습니다.
현재 환경에서는 어떻게 하는 것이 좋을까요?
이미 설치한 Qwen3-4B를 최대한 활용하려는 목적이라면 다음 구성이 적합합니다.
Continue + Qwen3-4B: 로컬 AI로 코드 작성과 수정
Copilot Free: 무료 제공량 안에서 보조적으로 사용
Codex: 어려운 문제를 해결해야 할 때 선택적으로 사용
이렇게 하면 유료 구독에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.
주의할 점은 Copilot Free가 Qwen3-4B를 자동으로 사용하는 것은 아니라는 것입니다. Copilot 자체 모델 사용과 로컬 모델 연결은 별개의 기능입니다.
개발 환경의 장단점을 알려줘
현재 목표가 월 구독료를 최소화하면서 STM32 펌웨어, C 코드, Python 스크립트 등을 AI 에이전트로 개발하는 것이라면, 각 환경의 차이는 AI 모델의 성능뿐 아니라 파일 수정 능력, 명령 실행 권한, 사용량 제한에서 나타납니다.
핵심은 모델과 에이전트를 구분하는 것입니다. Qwen3-4B는 AI 모델이고, VS Code·Continue·Codex CLI는 모델을 사용해 실제 개발 작업을 수행하도록 돕는 도구입니다.
1. 개발 환경별 장단점
A. 로컬 Qwen3-4B + VS Code 에이전트
장기적으로 추천비용: 모델 사용료 0원 · 로컬 전기료 별도
장점: 사용량을 클라우드 구독에 의존하지 않고, 소스 코드를 PC에서 처리할 수 있습니다.
단점: 4B 모델은 복잡한 추론, 여러 파일을 동시에 수정하는 작업, 도구 호출에서 실수가 생길 수 있습니다.
적합한 작업: C 코드 설명, 작은 함수 작성, UART·GPIO 예제, 간단한 버그 수정.
연결 방법: llama.cpp 서버와 호환되는 VS Code 확
B. GitHub Copilot Free
무료 보조 도구비용: 무료 · 사용량 제한 있음
장점: VS Code에 자연스럽게 통합되고 코드 자동완성과 채팅을 쉽게 사용할 수 있습니다.
단점: 무료 플랜은 AI 크레딧과 에이전트 사용에 제한이 있고, 모델 선택도 제한적입니다.
적합한 작업: 짧은 코드 자동완성, 작은 코드 블록 작성, 로컬 모델이 해결하지 못한 문제의 보조 분석.
공식 요금제에 따르면 Free는 월 2,000회 코드 자동완성과 제한된 채팅·에이전트 사용을 제공합니다.
C. Codex CLI
비용: 계정 플랜에 따른 사용량 제한
장점: 프로젝트 전체를 살펴보고 여러 파일을 수정하거나 테스트·터미널 작업을 진행하는 데 유용합니다.
단점: 무료 사용량이 소진될 수 있고, 로컬 Qwen3-4B를 Codex CLI의 기본 모델로 직접 교체하는 용도에는 적합하지 않습니다.
적합한 작업: 복잡한 디버깅, 구조 변경, 테스트 실패 분석, 어려운 STM32 오류 해결.
Codex는 ChatGPT 계정 플랜에 따라 제공량이 다르며 CLI의 /status에서 사용량을 확인할 수 있습니다.
D. VS Code + Continue
비용: 확장 자체는 무료 · 연결 모델에 따라 비용 발생
장점: 로컬 모델을 연결해 채팅, 코드 편집, 에이전트 기능을 사용할 수 있고 설정을 조정할 수 있습니다.
단점: 모델 설정과 도구 호환성을 직접 확인해야 하며, 작은 모델에서는 에이전트 작업이 불안정할 수 있습니다.
적합한 작업: 로컬 Qwen을 IDE 안에서 사용하고 파일 편집까지 자동화하는 작업.
공식 문서: Continue 에이전트 모델 설정.
2. 현재 PC에 가장 적합한 구성
사용 중인 Xeon E5-2697 v2, RAM 32GB, RX 570 4GB 환경을 기준으로 다음과 같이 운영하는 것을 추천합니다.
평상시 개발 — 로컬 Qwen3-4B
C 언어 학습, HAL 함수 설명, 코드 초안, 작은 수정 작업에 사용합니다.IDE에서 작업 — VS Code + 로컬 연결 확장
모델에 코드 편집을 요청하고, 수정된 코드를 직접 검토합니다.어려운 문제 — Copilot Free 또는 Codex
컴파일 오류가 반복되거나 복잡한 프로젝트 구조를 분석해야 할 때만 클라우드 AI를 사용합니다.3. 어떤 방식이 가장 경제적일까요?
기준
로컬 Qwen
Copilot Free
Codex
추가 구독료
없음
없음
플랜에 따라 다름
사용량 제약
하드웨어 성능 중심
무료 한도
계정 한도
복잡한 코딩
제한적
모델에 따라 다름
상대적으로 유리
코드 자동 수정
연결 도구 필요
지원
지원
인터넷 없이 사용
가능
불가
불가
여기서 로컬 모델도 무제한으로 좋은 결과를 제공하는 것은 아닙니다. 모델이 잘못된 코드를 만들 수 있으므로 빌드와 테스트를 통해 확인해야 합니다.
제 결론
지금은 유료 구독을 추가하기보다 Qwen3-4B를 VS Code에 연결하는 데 먼저 투자하는 것이 좋겠습니다. 특히 STM32 프로젝트에서는 AI가 코드를 수정하고, 빌드 오류를 확인하고, 수정 결과를 다시 검토하는 작업 흐름을 만드는 것이 중요합니다.
참고로 VS Code의 최신 실험적 온디바이스 Copilot 모델 기능은 NVIDIA GPU VRAM 96GB 이상을 요구하므로, RX 570 4GB 환경에서는 해당 기능보다 기존 llama.cpp 서버에 연결하는 방식이 현실적입니다.
