코덱스에서 워크버디로 갈아탄 지 일주일, 솔직 후기

AI 요약

Codex를 사용하던 개발자가 중계 서비스 차단으로 인해 Tencent의 WorkBuddy로 전환한 후 일주일간의 사용 경험을 공유한 글이다. 초기에는 GLM-5.3 모델로 간단한 버그 수정은 성공했으나 한 기능에 800포인트 이상이 소모되어 비용 부담을 느꼈다. 이후 동료의 추천으로 GLM-5.3-flash(0.06배율)와 DeepSeek-V4.1-flash(0.03배율)를 주력으로 사용하면서 비용 문제를 해결했다. 백엔드는 만족스러운 결과를 보였으나 프론트엔드 UI 재현도는 다소 부족했다. 최종적으로 저자는 WorkBuddy가 Codex의 대체재로 충분히 경쟁력이 있다고 결론 내렸다.

핵심 포인트

• Codex 중계 서비스 차단으로 인해 WorkBuddy로 전환, 2000포인트가 남아있던 클라이언트 활용
• GLM-5.3으로 기능 하나 구현 시 800포인트 이상 소모, 이후 GLM-5.3-flash(0.06배율), DeepSeek-V4.1-flash(0.03배율)로 비용 절감
• 백엔드 기능 구현은 양호하나 프론트엔드 UI 재현도는 수동 조정 필요
• 일일 로그인·태스크로 포인트 획득 가능, 다크 테마와 AI 펫 등 C端 사용자 경험 강점

향후 전망

• 프론트엔드 UI 재현도 개선이 향후 주요 과제로 남아있음
• 고효율 모델 조합으로 일상 개발에서는 Codex 대체 가능성이 높아질 전망