AI 에이전트 구독 운영기: Hermes Agent × ChatGPT — GPT-5.5 vs GPT-5.4 mini 7일 비교
Hermes Agent 사용법(2) — ChatGPT 구독 모델 사용과 Mac mini
지난 7일간 GPT-5.4 mini를 Hermes Agent1에 붙여서(OAuth2 연동) 사용 중입니다. 각종 서치에는 GPT-5.5 모델을 크론잡(cron job)3으로 지정했고, 실제 텔레그램(Telegram)에서 채팅하거나 간단한 작업은 mini 모델에 위임했습니다.
1 Hermes Agent — 로컬 서버에서 직접 실행하는 오픈소스 AI 에이전트. Claude Code 등 AI CLI 도구를 서버에서 상시 구동하고 Telegram 등 채널로 접근할 수 있게 해준다.
2 OAuth — 제3자 앱이 사용자 계정의 일부 권한을 안전하게 위임받는 표준 인증 프로토콜.
3 cron job — 리눅스/유닉스 계열 시스템에서 지정된 시각·주기에 자동 실행되는 예약 작업.
결과부터 말하자면, 꽤 만족스럽습니다. Hermes Agent에는 Codex4를 붙여서 사용하게 되는데, 5시간 제한, 7일 사용량 제한 이렇게 구성되어 있습니다. 보통 코딩으로 사용하면, 제 사용량에서는 3일 정도면 7일 사용량을 소진하는데 GPT-5.4 mini5 모델로 돌리니 제한 없이 사용 가능했습니다. 각종 리서치 및 분석 작업에는 GPT-5.56, 나머지 작업은 mini일 때 제한 없이 사용 가능했습니다. 현재는 GPT-5.5를 메인으로 어디까지 사용 가능한가 테스트 중입니다.
4 Codex — OpenAI의 코딩 특화 AI 에이전트 CLI. ChatGPT Plus/Pro 구독에 포함되며, 5시간 세션 제한과 7일 누적 사용량 제한이 있다.
5 GPT-5.4 mini — OpenAI의 소형 고속 추론 모델. 응답 속도와 비용 효율이 좋아 단순 작업·채팅에 적합하다.
6 GPT-5.5 — OpenAI의 현 세대 프론티어 코딩·추론 모델. 복잡한 작업, 리서치, 멀티스텝 계획에 적합하다.
GPT-5.5를 메인으로 바꾸고 처음 느낀 차이는, 프론티어가 훨씬 꼼꼼하다는 것입니다. 현재 저는 아래의 폴더 구조로 운영 중입니다. 세션이 시작되면 반드시 읽어야 하는 파일이 있습니다. 컨텍스트 윈도우(context window) 때문인지, mini의 경우 하루 정도 사용하면 읽었던 문서를 잊은 듯한, 또는 무시하는 모습을 자주 보여줍니다. 작업 전후로 반드시 읽어야 하는 파일을 인덱스 형태로 구성해두어 특정 문서를 읽게 했는데, 프론티어는 제법 꼼꼼하게 읽고 기록하며 하는 반면, mini는 이런 것들을 자주 잊어버립니다.
├── tacit.md
├── tacit-search.md
├── tacit-hub.md
├── tacit-ops.md
├── tacit-orchestration.md
├── tacit-schedule.md
├── tacit-publishing.md
├── tacit-management.md
├── MEMORY.md
└── USER.md
| 파일 | 역할 |
|---|---|
tacit.md |
세션 시작 때 에이전트가 직접 읽는 메인 운영 규칙 |
tacit-search.md |
검색/리서치 작업 때 추가로 읽는 규칙 |
tacit-hub.md |
개인 앱 허브 작업 때 읽는 규칙 |
tacit-ops.md |
서버/PM2/배포/프로세스 작업 때 읽는 규칙 |
tacit-orchestration.md |
에이전트 위임/멀티에이전트 작업 때 읽는 규칙 |
MEMORY.md |
장기 메모리 |
USER.md |
사용자 프로필 |
GPT-5.5의 경우 리서치를 좀 빡세게 돌렸을 때 **리밋(limit)**이 한 번 걸렸고, 실사용 기준으로 2일 정도 지난 지금은 꽤 괜찮습니다. 현재 46% 정도 주간 **리밋(limit)**을 사용했으니, 일주일을 마음껏 쓰기엔 좀 아쉬울 것 같기도 합니다.
현재 저는 데스크탑에 리눅스를 설치하고 사용 중이라, 단점은 약간의 소음이 저녁에 난다는 점입니다. 전기세는 큰 차이 없습니다. 소음이나 전력 측면에서는 Mac mini도 좋은 선택이 될 수 있습니다. 다만 **로컬 머신(local machine)**을 돌린다면, Mac mini에도 팬 소음, 발열, **로컬 모델(local model)**의 성능(**클라우드 모델(cloud model)**을 사용하고 서버로만 써도 상관없습니다) 등 다양한 요소를 고려하셔야 합니다. Threads에 간혹 Mac mini 구매 후기가 보이는데, **로컬 모델(local model)**에 대한 아쉬움입니다. 추론 속도, 성능이 낮다는 평이 대다수였습니다.