챕터 3

용도별로 고르기 — 글쓰기·코딩·검색·업무자동화·이미지

'무엇에 쓰는가'를 기준으로 글쓰기·코딩·검색·업무자동화·이미지 각 용도에서 어떤 구독이 유리한지, 왜 그런지를 구체적으로 짚어 자기 작업에 맞는 선택을 돕습니다.

이전 챕터에서 주요 AI 구독의 가격과 플랜을 한 표에 놓고, 개인용 유료가 대부분 월 20달러 안팎으로 수렴한다는 사실을 확인했습니다. 후보는 두세 개로 좁혀졌을 겁니다. 그런데 가격이 비슷하다면 남는 질문은 하나입니다. "나는 이걸 무엇에 쓸 것인가." 이번 챕터는 그 용도를 기준으로 선택의 방향을 잡습니다.

왜 '무엇에 쓰는가'가 기준인가

가격이 평평해진 시장에서 구독을 가르는 건 스펙표가 아니라 손에 익는 결과물입니다. 같은 20달러라도 매일 코드를 짜는 사람과 리서치 문서를 쓰는 사람에게 최선의 선택은 다릅니다. 아래는 흔히 알려진 용도별 강약점을 정리한 것입니다. 표준 벤치마크가 아니라 다수 사용자와 비교 매체의 정성적 통설이라는 점을 감안해서 방향타로만 쓰세요.

용도 흔히 유리한 구독 이유
글쓰기·장문 분석 Claude, Gemini 지시 이행력과 긴 컨텍스트 처리
코딩 Claude, GitHub Copilot 코드 생성·디버깅·구조화 강점
AI 검색 Perplexity 실시간 출처 인용과 최신성
이미지 생성 ChatGPT, Gemini 텍스트 정확도·스타일 일관성
업무 자동화 Microsoft Copilot M365 워크플로우 딥 통합

강약점은 고정된 서열이 아닙니다

이 표는 순위가 아니라 출발점입니다. 모델은 몇 달 단위로 갈아엎히고, 어제의 약점이 다음 업데이트에서 뒤집히기도 합니다. 그러니 "코딩은 무조건 이것"처럼 못 박기보다, 본인 작업으로 이틀만 무료 티어에서 겹쳐 써 보고 손이 가는 쪽을 남기는 편이 정확합니다.

글쓰기·장문 분석과 코딩

글쓰기와 긴 문서

지시를 곧이곧대로 따르고 군더더기 없는 문장을 뽑는 데는 Claude가 자주 우위로 평가받습니다. 톤을 지정하거나 초안을 여러 번 다듬는 작업에서 체감 차이가 큽니다. 수십 페이지짜리 보고서나 계약서를 통째로 넣고 요약·대조하는 초장문 처리라면 긴 컨텍스트에 강한 Gemini도 후보입니다. 다만 무료 티어에서 긴 문서를 첨부하면 그 자체가 사용량을 크게 잡아먹어, Claude는 대화 몇 번 만에 5시간 한도가 소진되기도 합니다. 장문이 주 업무면 유료가 사실상 전제입니다.

코딩

코드 생성과 디버깅, 에러 처리, 구조 설계에서 Claude를 선호하는 전문 개발자가 많다는 게 통설입니다. 다만 코딩은 채팅창만의 문제가 아닙니다. 에디터에 붙어 자동완성과 문맥 이해를 주는 GitHub Copilot이나 Cursor, 터미널에서 저장소 전체를 다루는 Claude Code처럼, 작업이 코드베이스에 깊이 들어갈수록 채팅형보다 개발 환경 통합형이 생산성을 좌우합니다. 가끔 스니펫만 물어보는 수준이라면 무료로도 충분하지만, 하루 종일 코드를 짠다면 통합형 도구 하나를 유료로 두는 편이 시간값을 아낍니다.

검색과 이미지 생성

AI 검색

최신 정보를 출처와 함께 확인해야 하는 리서치라면 Perplexity가 실시간 인용에서 강점을 보입니다. 답변마다 근거 링크가 붙어 사실 확인이 빠릅니다. 무료로도 기본 검색은 무제한이지만, 실시간 출처가 붙는 Pro Search는 하루 5회로 제한됩니다. 매일 여러 건을 검증해야 하는 사람에게는 이 5회가 실전에서 제일 자주 막히는 지점입니다.

이미지 생성

이미지는 취향과 용도를 크게 탑니다. ChatGPT는 이미지 안 텍스트 정확도와 완성도에서, Gemini는 연속 생성 시 톤을 유지하는 스타일 일관성에서 강점으로 언급됩니다. 둘 다 무료 티어에는 별도 캡이 걸려 있어, 이미지가 본업이면 유료 전환을 빨리 검토하게 됩니다.

업무 자동화

기존 업무 흐름에 얹기

문서·메일·회의가 이미 Microsoft 365 위에서 돌아간다면 Microsoft Copilot의 Outlook·Word·Teams 딥 통합이 독보적입니다. 도구를 새로 배우기보다 쓰던 프로그램 안에서 AI를 부르는 방식이라 도입 저항이 낮습니다.

앱과 앱을 잇는 노코드 연동

여러 서비스를 자동으로 엮는 반복 작업이라면 챗봇형 구독이 아니라 n8n·Zapier·Make 같은 연동 도구가 본체입니다. 폼 접수를 시트에 넣고 알림까지 보내는 흐름을 코드 없이 짜고, 그 안에서 AI 모델을 한 단계로 호출하는 구조입니다. 자동화는 "어떤 모델이 똑똑한가"보다 "어떤 앱들을 잇는가"가 먼저입니다.

용도가 섞일 때 우선순위 정하기

주 작업 하나를 기준점으로

대부분은 한 가지만 쓰지 않습니다. 이때 원칙은 단순합니다. 시간을 가장 많이 쓰는 작업 하나를 정하고, 거기서 유리한 구독을 주력으로 결제한 뒤 나머지는 무료로 메우는 겁니다. 코딩이 7할이면 코딩 강자를 유료로 두고, 가끔 하는 검색은 Perplexity 무료 5회로 버티는 식입니다.

두 축이 팽팽하면 조합을 본다

글쓰기와 검색처럼 두 용도가 반반이라면 하나에 다 걸기보다 무료 조합이 답일 때가 많습니다. 어떤 도구를 어떻게 엮는지는 AI 꿀조합에 실전 예시가 있습니다. 여기서 중요한 건 구독을 늘리는 게 아니라 겹치는 기능에 두 번 내지 않는 겁니다.

용도를 먼저 정하면 후보가 저절로 줄어듭니다. 글쓰기·코딩·검색·이미지·자동화 각각에서 유리한 쪽을 확인했고, 섞일 때는 주 작업을 기준점으로 삼으면 됩니다. 다음 챕터에서는 '가격의 진실 — 월 요금 뒤에 숨은 것들'을 다룹니다. 같은 20달러라도 사용량 한도와 모델 접근, API, 부가세와 환율이 실제 지출을 어떻게 바꾸는지 뜯어보겠습니다.