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mcchaeandClaude Opus 5.5 01dc892303 75일차 자료 추가 (답 제외): 실습 15개 · 실행 결과, gpt-5.4-nano · 단가, 교안 개요 30장 · 4단계 정리, 바이브 코딩 tcost 요청서

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-10-28 22:38:01 +09:00

13 KiB

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75일차 수강 안내 · 수업 준비부터 마칠 때까지

일자: 2026-10-29 (목) · 75일차
주제: 컴퓨팅 자원 · API 사용량 관리와 비용 최적화 (재기 · 줄이기 · 예산과 한도)
실습 폴더: Last3Mon/75 · 강의 자료: Lecture/75
환경: 65일차 n8n 2.42.6 + OpenAI API 키만(gpt-4.1-mini, gpt-5.4-nano) + 75일차 판 데이터 API(단가 · 사용량 기록 · 예산 · 한도) + CLI 코딩 에이전트 하나. Ollama는 쓰지 않습니다.
이 문서: 오늘 하루 내가 할 일을 수업 준비부터 마칠 때까지 순서대로 모은 수강 안내입니다. 수업 중에도 띄워 두고 어디까지 왔는지 확인하세요.

flowchart LR
  P["전날<br/>준비 · base-cost 게시"] --> M["아침<br/>켜기 · doctor"] --> L1["1교시 강의 · 2교시<br/>Lab 01 실습 5개<br/>토큰 · 비용 · 기록"] --> L2["3교시 강의 · 4교시<br/>Lab 02 실습 5개<br/>줄이기 · 모델 · 호출 수 · 긴 질문"] --> L3["5교시 강의 · 6교시<br/>Lab 03 실습 5개<br/>예산 · 한도 · 보고서 · what-if"] --> V["7~8교시<br/>tcost"] --> E["마친 뒤<br/>reset · 76 준비"]

0. 하루 한눈에

교시	시간	할 일	문서	끝났다는 표시
전날	약 10분	자료 받기 · n8n · 75일차 데이터 API · `base-cost` 게시 · doctor	PREP	`ready`
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 (사용량 재기)	개요 1~14장, 1단계
2	10:00~10:50	Lab 01 실습 5개 (예제 1~~3 · 과제 1~~2)	Lab 01	`lab01-challenge` · `lab01-challenge2` 통과
3	11:00~11:50	2단계 강의 (비용 줄이기)	개요 15~21장, 2단계
4	12:00~12:50	Lab 02 실습 5개	Lab 02	`lab02-challenge` 7/7 · `lab02-challenge2` 4/4
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 (예산과 한도)	개요 22~28장, 3단계
6	15:00~15:50	Lab 03 실습 5개	Lab 03	`lab03-challenge` · `lab03-challenge2` 통과, `budget --reset`
7	16:00~16:50	바이브 코딩 `tcost`: 요청서 → TODO → SPEC → IMP-PLAN → 만들기 → 설치	VIBE-REQ-TCOST → VIBE-Q-TCOST	`Doc/*.md` · R1~R3 · R5 · R6 · R8 · R13 · R14 · `pytest`
8	17:00~17:50	바이브 코딩 발표 · 4단계 정리 (오늘의 의미 · 효과 · 회사에서 쓰는 법) · 76일차 예고	4단계 정리, 진행	최종 프로젝트 체크리스트

1. 전날 준비 (약 10분)

1.1 자료 받기

cd ~/aio-01d4-stu && git pull

1.2 n8n과 75일차 데이터 API 켜기 (Ollama는 끔)

sudo systemctl disable --now ollama 2>/dev/null   # WSL에 설치한 Ollama가 있으면 끄고 자동 시작도 끔
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
docker compose rm -sf ollama                      # Ollama 컨테이너가 있으면 지움 (없으면 그냥 지나감)
docker compose start
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/75/data-api
docker compose up -d --force-recreate             # 74일차 판을 75일차 판(+ 단가 · 사용량 기록 · 예산 · 한도)으로 바꿈
sleep 3                                           # 데이터 API가 뜰 때까지
curl -s localhost:8800/prices

74일차 연습을 되돌리지 않았다면: cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/74 && uv run tools/flow.py fault prompts ok. 릴리스 · 카나리는 데이터 API를 새로 띄우면 처음으로 돌아갑니다.

1.3 기준 게시 · 준비 확인

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/75
uv run tools/flow.py push reference/baseline-cost.json
uv run tools/flow.py call base-cost requests/faq-vpn.json     # usage.by_step 이 보이면 됨 (약 $0.001)
uv run tools/flow.py doctor        # 마지막 줄 ready

1.4 미리 읽기 (선택, 5분)

PREP 3절: 질문 하나에 얼마가 들까? 어디에 가장 많이 들까? 그리고 7교시 요청서.

준비물

노트북과 충전기, WSL의 Docker, WSL 창 두 개, 브라우저, 72일차 ~/vibe/tbench · 74일차 ~/vibe/tver (없어도 됨).

2. 수업 당일 아침 (09:00 전)

노트북을 껐다 켰다면 1.2를 다시 합니다 (기록 · 예산은 처음으로 돌아갑니다 — 괜찮음).
터미널 두 개, 둘 다 cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/75. ① 에이전트(codex/claude/agy), ② 확인(call·push·test·usage·budget).
터미널 ②에서 uv run tools/flow.py doctor → ready, uv run tools/flow.py budget.
cp templates/COST-PLAN-TEMPLATE.md my-work/COST.md, my-work/PROMPTS.md.

3. 실습할 때마다 같은 순서 (오늘은 "재기 → 줄이기 → 품질 확인")

flowchart LR
  A["① 재기<br/>call · test 줄 끝 비용"] --> B["② 요청문을<br/>메모장에"] --> C["③ 에이전트에게"] --> D["④ 에이전트가<br/>my-work · check"] --> E["⑤ 내가<br/>push · test -v"]
  E -->|✘| F["⑥ 실패 줄 · 보고서 경로<br/>그대로 붙여 주기"] --> C
  E -->|✔| G["⑦ 답 읽기 · COST.md 한 줄"]

예산 · 한도 · 글자 수 상한은 내가 flow.py budget으로 정합니다. 끝나면 uv run tools/flow.py budget --reset.
테스트 줄 끝의 · 자동 답변 · 1 call · $0.000156이 오늘의 숫자입니다.
fault usage error(Lab 01 과제 2)는 끝나면 반드시 되돌립니다 (fault usage ok).

4. 1~2교시 · 1단계 · 사용량 재기

1교시는 강의, 2교시는 Lab 01 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인 (터미널 ②)
예제 1 (10분, 에이전트 없이)	자원 · 단계별 토큰 · 단가	`base-cost`	`docker stats --no-stream`, `call base-cost requests/faq-vpn.json` · `ticket-own.json`, `curl -s localhost:8800/prices` → `COST.md` 1 · 2절
예제 2 (12분)	단계마다 `cost_usd`, 단가는 `/prices`에서	`cp reference/baseline-cost.json my-work/cost.json` → 웹훅 `my-cost`로	`push my-work/cost.json` → `test cases/lab01.json -v`
예제 3 (8분, 에이전트 없이)	일곱 질문의 비용, 한 달 어림	(그대로)	`test cases/lab01-mix.json` → `COST.md` 3절
과제 1 (10분)	요청마다 `/usage`에 기록 (`request_id`)	`my-work/cost.json` 고치기	`test cases/lab01-challenge.json -v`, `usage`
과제 2 (10분)	먼저 겪기: `fault usage slow` → `call` → `fault usage ok`. 그다음 기록이 멈춰도 답은 나감 (`recorded`)	`my-work/cost.json` 고치기	`test cases/lab01-challenge2.json -v` (자동으로 고장 켜고 끔), `lab01-challenge`, `doctor`

(명령 앞에는 모두 uv run tools/flow.py가 붙습니다.)

5. 3~4교시 · 2단계 · 비용 줄이기

3교시는 강의, 4교시는 Lab 02 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	확인
예제 1 (10분)	규정 전체를 빼고, FAQ · 접수 건은 필요한 칸만, `max_completion_tokens` 200	`test cases/lab02.json -v` (전 · 후), `diff reference/baseline-cost.json my-work/cost.json`
예제 2 (8분)	분류 · 검토를 `gpt-5.4-nano`, 답은 mini	`test cases/lab02.json -v`, `test cases/lab01.json`
예제 3 (7분, 에이전트 없이)	답까지 nano인 비교본: 통과 수 · 평균 비용 · 답 읽기	`push reference/lab02-example3-nano-answer.json`, `test cases/lab02.json --webhook nano-answer -v`, `test cases/lab01-mix.json` (내 것 · `--webhook nano-answer`)
과제 1 (13분)	규칙 분류, 모를 때만 LLM 분류, 검토 빼기 → LLM 한 번 · $0.0002	`test cases/lab02-challenge.json -v`, `lab02` · `lab01` · `lab01-challenge`
과제 2 (12분)	긴 질문은 앞 40% + 뒤 60%만 (`max_question_chars`)	`call my-cost requests/long-printer.json`, `test cases/lab02-challenge2.json -v`, `lab02-challenge`

6. 5~6교시 · 3단계 · 예산과 한도

5교시는 강의, 6교시는 Lab 03 (50분, 실습 5개).

순서	할 일	확인
예제 1 (10분)	예산을 넘으면 LLM 없이 원문 (`한도 초과`)	`budget`, `test cases/lab03.json -v` (전 · 후)
예제 2 (10분)	같은 사람이 1분에 한도를 넘으면 429 (가장 앞에서)	`test cases/lab03-limit.json -v`, `lab03` · `lab02-challenge`
예제 3 (7분, 에이전트 없이)	예산 $0.0003으로 여섯 질문, 몇 번째부터 멈추나	`budget --daily 0.0003` → `test cases/lab03-drill.json` → `usage` → `budget --reset` → 다시 → `usage --clear`
과제 1 (13분)	비용 보고서 `my-cost-report` (LLM 없이 Code가 계산)	`push my-work/cost-report.json` → `test cases/lab03-challenge.json -v`, `test cases/lab02-challenge.json` → `call my-cost-report '{"requests_per_day": 1000}'`
과제 2 (10분)	`what_if_model`로 "모두 이 모델이면 얼마", 없는 모델 400	`test cases/lab03-challenge2.json -v`, `lab03-challenge`, `call my-cost-report '{"requests_per_day": 1000, "what_if_model": "gpt-5.4-nano"}'`

기록: COST.md 6 · 7절, TEST-REPORT.md.

7. 7~8교시 · 바이브 코딩 `tcost`

VIBE-REQ-TCOST(요청서)를 먼저 읽고 VIBE-Q-TCOST의 순서대로 갑니다: Doc/TODO.md → Doc/SPEC.md → Doc/IMP-PLAN.md(엔진 · TUI 단계) → 단계별 구현 → 확인 → uv tool install → 다른 폴더에서 사용. 요구는 14개(R1~R14)이고 50분 안에는 엔진 1 · 2단계 · TUI 1단계 · 설치까지, 나머지는 Doc/IMP-PLAN.md의 다음 단계로 집에서 이어 갑니다. 만드는 것은 LLM을 부르기 전에 글 · 워크플로우의 토큰과 비용을 계산하고, 테스트 보고서의 실제 사용량을 모아 한 달을 예상하는 TUI. 정답본 VIBE-A-TCOST.md는 수업이 끝나면 git pull로 받습니다.

mkdir -p ~/vibe/tcost/Doc && cd ~/vibe/tcost
git init
# 에이전트는 Doc/TODO.md를 쓴 뒤에 켭니다: codex (또는 claude, agy)

시간	단계	확인
16:00~16:09	0 준비 · 1 요청서 → `Doc/TODO.md` (에이전트 없이)	할 일 ①~⑫ · 꼭 / 나중
16:09~16:15	2 `Doc/SPEC.md` → VIBE-Q 요구 표(R1~R14)와 비교 · commit	요구마다 확인 방법 (손으로 계산한 금액)
16:15~16:20	3 `Doc/IMP-PLAN.md` (엔진 1~4단계 · TUI 1단계 · 설치) · commit	단계마다 체크리스트
16:20~16:44	4 구현: 엔진 1단계(R1~R3 · R13) → 엔진 2단계(R5 · R6) → TUI 1단계(R8), 막히면 5 문제 해결 팁	단계마다 `pytest` · 직접 실행 · commit
16:44~16:50	6 확인 · 7 `uv tool install --editable .` · 8 다른 폴더에서 `tcost`	`cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/75 && tcost usage runs --per-day 1000`

8교시: 1~2명 발표 (10분) → 4단계 정리 (35분: 오늘 한 일의 의미 · 효과 · 산업에서의 응용 · 면접 질문 · 최종 프로젝트 체크리스트) → 76일차 예고.

8. 마친 뒤

할 일	이유
`uv run tools/flow.py budget --reset`, `usage --clear`, `fault usage ok`, `doctor` → `ready`	내일 처음 상태로
`PROMPTS.md`, `COST.md`, `TEST-REPORT.md` 정리	최종 프로젝트 재료 (비용 계획)
`my-work/*.json`, `~/vibe/tcost` 지우지 않기	76일차 에러 처리 · 79일차 `tops`
76일차 준비: 00-DAY76-PREP	에러 처리와 예외 대응

9. 막혔을 때 (오늘 공통)

증상	할 일
doctor의 prices · budget ✘	데이터 API가 예전 판. 1.2의 75일차 `--force-recreate` · `sleep 3`
doctor에 `budget is not the start state`	`uv run tools/flow.py budget --reset`
doctor에 `fault switch is on`	`uv run tools/flow.py fault all ok`
OpenAI 400 `Unsupported parameter: 'max_tokens'`	`gpt-5.4-nano`는 `max_completion_tokens`만 (`check`가 알려 줌)
`gpt-4.1-nano` 오류	OpenAI가 더 이상 받지 않음. `gpt-5.4-nano`로 (`check`가 알려 줌)
테스트 뒤에도 429 · 한도 초과	`budget --reset`, `usage --clear`
`call my-cost`가 404	복사한 파일의 웹훅 경로를 바꿨는지, push했는지
같은 곳을 3번 고쳐도 실패	요청을 더 작게, 또는 `reference/`로 이어 가기

확인

전날 75일차 데이터 API, base-cost 게시, doctor → ready
Lab 01: COST.md 1~4절, lab01 3/3, lab01-mix 7/7, lab01-challenge 4/4, lab01-challenge2 4/4
Lab 02: lab02 5/5, 답까지 nano 비교와 결정, lab02-challenge 7/7, lab02-challenge2 4/4, COST.md 5절
Lab 03: lab03 3/3, lab03-limit 4/4, 예산 $0.0003 연습, lab03-challenge 5/5, lab03-challenge2 5/5, COST.md 6 · 7절
tcost: Doc/TODO.md · SPEC.md · IMP-PLAN.md 먼저, 엔진 1 · 2단계 · TUI 1단계, pytest, 단계마다 commit, uv tool install
budget --reset · usage --clear · fault usage ok, 76일차 준비

13 KiB Raw Blame History