바이브코딩 툴이 너무 많아져서, 막상 하나 고르려면 오히려 더 헷갈리지 않으신가요?
이 글은 이미 이 맥에 깔려 있던 도구 세 개(클로드 코드, 로컬 Ollama, 제미나이 웹)에 완전히 같은 파이썬 과제를 맡겨서 정확도와 체감 속도, 설명 스타일을 직접 비교한 기록입니다.
안녕하세요? 정리하는 개발자 워니즈입니다. 바이브코딩 툴을 고르는 기준이 막막한 분들을 위해 오늘(2026-10-11) 직접 돌려 본 결과를 정리해 봤습니다.
무엇을 했나: “정수 리스트에서 두 번째로 큰 고유값 찾기” 과제 하나를 클로드 코드, Ollama(로컬), 제미나이 웹 세 도구에 똑같은 문구로 맡겼습니다.
결과 숫자: 세 도구 모두 정답(4, None, 9)을 맞혔지만 체감 속도는 즉시부터 20초까지, Ollama는 18.657초로 갈렸습니다.
누구에게 쓸모 있나: 바이브코딩 툴을 처음 고르는 분, 로컬 실행과 웹 세션 중 뭘 쓸지 저울질 중인 분.
| 도구 | 정확도 | 체감 속도 | 한 줄 평 |
|---|---|---|---|
| 클로드 코드(세션 내) | 정답 | 즉시 | 타입 힌트만, 설명 없이 코드만 |
| Ollama 로컬(gemma4:e2b) | 정답 | 18.657초 | 사고 과정까지 다 보여줌(장황) |
| 제미나이 웹(Pro) | 정답 | 20초 이내 | 가장 간결, 후속 제안까지 제시 |
고르는 기준을 먼저 드리면 이렇습니다.
- 하던 세션을 끊지 않고 바로 이어 쓰고 싶다면 클로드 코드가 맞습니다.
- 네트워크 없이 완전히 로컬에서 돌리고 싶다면 Ollama가 맞습니다.
- 설명 없이 코드만 빠르게 받고 싶다면 제미나이 웹이 맞습니다.
- 안티그래비티는 이번엔 설치가 안 돼 있어 비교에서 뺐습니다(다음 비교에서 추가 예정입니다).
목차
- 바이브코딩 툴, 뭘 써야 할지 고민되시나요?
- 어떻게 비교했나: 세 도구에 똑같은 과제 맡기기
- 결과가 어떻게 갈렸나
- 이 비교에는 어떤 한계가 있을까?
- 정리: 언제 어떤 도구를 쓰면 될까, 그리고 필자는 이렇게 봅니다
1. 바이브코딩 툴, 뭘 써야 할지 고민되시나요?
바이브코딩 툴을 검색하면 클로드 코드, 커서, 윈드서프, 제미나이, 안티그래비티까지 이름이 쏟아집니다. 다 써보고 고르기엔 시간이 아깝고, 리뷰 글은 저마다 좋다고만 하니 뭘 믿어야 할지 알기 어렵습니다.
그래서 이번엔 리뷰 대신 직접 비교를 택했습니다. 2026-10-11 이 맥에 이미 설치돼 있던 도구 세 개에 완전히 같은 과제 1개를 똑같은 문구로 맡겨서 결과만 보고 판단해 봤습니다. AI 코딩 도구를 리뷰하면서 막힌 지점을 정리한 글에서도 적었듯, 도구 소개만으로는 실제로 뭐가 나은지 가늠하기 어렵다고 느꼈던 것이 이번 비교의 출발점입니다.
2. 어떻게 비교했나: 세 도구에 똑같은 과제 맡기기
과제는 하나로 통일했습니다.
“정수 리스트를 받아 ‘두 번째로 큰 고유값’을 반환하는 파이썬 함수. 중복값 무시, 고유값 1개뿐이면 None. 테스트 케이스 3개(중복 포함, 고유값 1개, 일반 리스트)”
이 문구를 세 도구에 그대로 넣었습니다.
클로드 코드는 지금 이 글을 쓰는 세션 자체가 클로드 코드라서, 별도로 터미널에서 claude -p 서브프로세스를 따로 불러 비교해 보려 했습니다. 그런데 바로 실패했습니다. 클로드 코드 사용 한도 공식 안내에 나오는 바로 그 주간 사용 한도에 닿아 있었기 때문입니다. 그래서 같은 문구를 세션 안에서 직접 물어보고 그 답을 그대로 썼습니다(별도 과금 없이 같은 모델이 바로 답했습니다).
로컬 Ollama는 ollama run gemma4:e2b "<동일 프롬프트>" 명령으로 돌렸습니다. 답을 내놓기 전에 “생각 중” 단계로 문제 이해부터 테스트 케이스 설계까지 사고 과정을 영어로 전부 출력했고, 그 다음에야 한국어로 최종 코드를 보여줬습니다. time 명령으로 잰 전체 소요 시간은 18.657초였습니다.
제미나이 웹은 Aside 브라우저로 로그인한 세션에서 새 대화를 열어 같은 문구를 입력했습니다. 20초 안에 응답이 끝난 것을 확인했는데, 완료 시점은 화면에 남은 진행 표시를 기준으로 어림한 값입니다.
안티그래비티는 이 맥에 설치돼 있지 않아 이번 비교에서는 뺐습니다. 지어낸 경험을 적지 않으려고 아예 제외했고, 설치 뒤 다시 비교해 볼 과제로 남겨 둡니다.
3. 결과가 어떻게 갈렸나
| 도구 | 정확도 | 체감 속도 | 설명 스타일 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 클로드 코드(세션 내 답변) | 정답(4, None, 9 모두 일치) | 즉시 | 타입 힌트, docstring 포함, 설명 없이 코드만 | 별도 CLI 호출은 주간 한도로 실패, 세션 답변으로 대체 |
| Ollama 로컬(gemma4:e2b) | 정답 | 18.657초(실측) | 사고 과정을 전부 노출(장황) | 완전 로컬, 무료지만 결과까지 오래 걸림 |
| 제미나이 웹(Pro) | 정답 | 20초 이내 | 설명 생략, 코드와 테스트 케이스만 간결히 | 후속 제안 칩(“시간 복잡도 최적화”) 자동 제시 |
세 도구 모두 똑같은 로직(집합으로 중복 제거, 정렬, 뒤에서 두 번째)으로 정답을 맞혔습니다. 갈린 지점은 정확도가 아니라 얼마나 기다렸고 얼마나 설명했는가였습니다.
가장 눈에 띈 차이는 Ollama 쪽 사고 과정이었습니다. 문제 이해, 단계 분해, 코드 초안, 테스트 케이스 설계를 전부 영어로 100줄 넘게 풀어쓴 뒤에야 한국어로 결과를 보여줬는데, 과정을 보고 싶을 땐 유용하지만 빠른 답만 필요할 땐 오히려 거추장스러웠습니다. 에이전트를 병렬로 돌릴 때의 트레이드오프를 다룬 글에서 다룬 속도와 설명량을 맞바꿔야 한다는 이야기와 같은 맥락입니다.
4. 이 비교에는 어떤 한계가 있을까?
가장 큰 한계는 안티그래비티가 빠졌다는 사실입니다. 이 맥에 설치가 안 돼 있어 지어낸 경험으로 채우지 않고 통째로 제외했는데, 네 도구를 한 번에 비교하려던 원래 계획에는 못 미칩니다.
두 번째 한계는 과제가 하나뿐이라는 사실입니다. “두 번째로 큰 고유값 찾기”는 코딩 테스트 수준의 단순한 문제라, 여러 파일을 넘나드는 실제 작업에서도 같은 순서로 체감 속도가 갈릴지는 확인하지 못했습니다.
제미나이 웹의 응답 시간도 확인이 필요합니다. 20초 이내라는 값은 화면에 남은 진행 표시를 보고 어림한 것이라, time 명령으로 정확히 잰 Ollama 쪽만큼 정밀하지 않습니다. 클로드 코드 사용량을 어떻게 확인하는지는 클로드 코드 사용량 확인 방법을 정리한 글에, 제미나이를 처음 써보는 법은 제미나이를 5분 만에 써보는 법을 정리한 글에 따로 적어 뒀습니다.
5. 정리: 언제 어떤 도구를 쓰면 될까, 그리고 필자는 이렇게 봅니다
결과를 보고 내린 판단은 간단합니다. 지금 하던 작업 흐름을 끊지 않고 바로 이어 쓰고 싶다면 클로드 코드가 가장 자연스러웠고, 네트워크 없이 완전히 내 컴퓨터 안에서 돌리고 싶다면 Ollama가 유일한 선택지였습니다. 설명 없이 코드만 빠르게 받고 싶을 땐 제미나이 웹이 가장 간결했습니다.
바이브코딩 툴을 하나만 골라야 한다는 압박은 버려도 될 것 같습니다. 과제 성격에 따라 도구를 바꿔 쓰는 쪽이 세 도구를 다 돌려 본 뒤 내린 결론입니다.
필자의 결론
정확도는 세 도구가 똑같았습니다. 그래서 당신이 할 일은 “어떤 과제에 어떤 도구를 쓸지”를 미리 정해두는 것뿐입니다. 세션을 이어 쓸 땐 클로드 코드를, 로컬과 무료가 기준이면 Ollama를 쓰세요.
지금 쓰는 바이브코딩 툴이 하나뿐이라면, 오늘 겪은 과제 하나를 다른 도구에도 똑같이 던져서 답을 비교해 보세요.
덧붙임
- 클로드 코드는 터미널에서 자동화용으로 쓰는 CLI 모드와, 지금처럼 대화하며 쓰는 세션 모드가 따로 있습니다. 이번엔 CLI 쪽만 한도에 걸렸고 세션 모드는 영향이 없었습니다.
부록: 재현 명령과 출력
클로드 코드(세션 내 답변, docstring 생략):
def find_second_largest_unique(nums: list[int]) -> int | None:
unique_set = set(nums)
if len(unique_set) < 2:
return None
return sorted(unique_set)[-2]Ollama 실행 명령(time 로 18.657초 실측):
ollama run gemma4:e2b "<동일 프롬프트>"제미나이 웹 응답 코드:
def second_largest_unique(numbers):
unique_numbers = set(numbers)
if len(unique_numbers) < 2:
return None
return sorted(unique_numbers, reverse=True)[1]
AI 도구로 초안을 만들고 직접 실행하고 검증한 내용입니다.
새 글이 올라오면 Threads @wonizz.ai 에도 올립니다. 팔로우해 두면 피드에서 바로 볼 수 있습니다.