터미널에 AI 코딩 도구를 띄워두고 일하다 보면, 한 번쯤 이런 생각이 듭니다.
"이 작업은 다른 모델이 더 잘할 것 같은데."
그런데 클로드코드는 Claude만, Codex는 GPT만 돕니다. 갈아탈 방법이 없습니다.
에그코드는 웹·SaaS 서비스를 직접 만들고 운영하면서 이 지점에 계속 걸렸습니다.
OpenCode가 정확히 무엇이고, 왜 구조가 다른지 4가지로 정리해드리겠습니다.
1. 모델을 '회사째로' 고르지 않습니다
OpenCode는 SST(현 Anomaly)가 만든 오픈소스 코딩 에이전트입니다. MIT 라이선스라 상업용도 무료고요.
가장 큰 차이는 75개가 넘는 모델 제공사를 골라 붙인다는 점입니다.
Anthropic, OpenAI, 구글, AWS 베드락, Groq, 오픈라우터가 붙습니다.
Ollama로 돌리는 내 PC 로컬 모델까지 연결됩니다.
열쇠에 해당하는 API 키를 내가 쥐고 있는 구조입니다. 그래서 벤더 락인, 그러니까 한 회사 서비스에 묶여 못 빠져나오는 상태가 생기지 않습니다.
2. 터미널은 '본체'가 아니라 창구입니다
오픈코드는 클라이언트/서버 구조로 되어 있습니다.
실제 작업은 내 컴퓨터에서 도는 서버가 합니다.
터미널 화면은 그 서버에 붙는 여러 창구 중 하나일 뿐이고요.
그래서 같은 세션을 데스크톱 앱이나 IDE 확장에서도 이어받을 수 있습니다.
설치는 brew, npm, Docker 중 편한 걸로 하시면 됩니다.
화면은 갈아끼울 수 있고, 작업 맥락은 내 컴퓨터에 남습니다.
3. AI 한 명이 아니라, AI 팀을 꾸립니다
여기가 진짜 차이입니다. OpenCode에는 플러그인을 얹을 수 있는데, 대표적인 게 oh-my-openagent입니다.
한 명의 AI를 역할이 나뉜 팀으로 바꿔주는 오케스트레이션 플러그인이고요.
핵심 4명은 이렇게 나뉩니다.
| 에이전트 | 역할 | 하는 일 |
|---|---|---|
| Sisyphus | Ultraworker · 메인 오케스트레이터 | 계획을 세우고 전문 에이전트에 위임한 뒤, 병렬로 밀어붙여 끝을 봅니다 |
| Prometheus | Plan Builder · 계획 수립 | 코드 한 줄 건드리기 전에 엔지니어처럼 인터뷰해서 범위와 모호한 부분을 걷어냅니다 |
| Atlas | Plan Executor · 계획 실행 | 계획을 받아 서브에이전트에 나눠주고, 완료 여부를 독립적으로 검증합니다 |
| Hephaestus | Deep Agent · 자율 심층 작업 | GPT 계열에 맞춰진 자율형으로, 여러 파일에 걸친 복잡한 디버깅에 씁니다 |
조연도 있습니다.
계획을 깐깐하게 검증하는 Momus, 빠짐을 잡는 Metis, 문서를 뒤지는 Librarian입니다.
4. 대신 세팅이 내 몫으로 넘어옵니다
편한 얘기만 하면 안 되겠죠.
공식 문서는 어느 자리에 어느 모델을 꽂느냐가 성능을 좌우한다고 반복해서 경고합니다.
Anthropic 계정만 있으면 Hephaestus가 아예 켜지지 않습니다. 반대로 OpenAI만 있으면 Sisyphus 품질이 떨어지고요. 각 계열에서 최소 하나씩은 확보해야 이 구조가 제대로 굴러갑니다.
구독료가 두 곳으로 나가는 셈이니, 시작 전에 계산해보셔야 합니다.
마치며
모든 팀에 정답은 아닙니다.
한 가지 모델로 충분한 작업이라면, OpenCode보다 클로드코드가 더 단순하고 빠릅니다.
다만 계획·검증·검색·구현의 성격이 뚜렷하게 갈리는 프로젝트라면 이야기가 다릅니다.
역할별로 모델을 나누는 쪽이 결과가 안정적입니다.
에그코드가 oh-my-openagent.json을 실제로 어떻게 짜서 쓰는지는 클로드와 GPT에 월 300달러를 나눈 4가지 기준에서 이어 풀어봤습니다.
함께 읽어보세요 — 결과가 흔들리지 않는 바이브코딩 실무 순서 8단계 · AI에게 코드를 맡기기 전 30분, DB 관계부터 정하는 법 · AI 에이전트로 시작하는 AX 구축 5단계 로드맵