111달러 vs 3달러, 가성비 AI 4개에 같은 외주 프로젝트를 통째로 맡겨봤습니다

📌 타임스탬프 0:00 하이라이트: 결과 먼저 보기 0:42 오프닝: 이번 주제도 댓글로 정했습니다 1:42 이번 라인업: Grok · GLM · DeepSeek · Muse Spark 2:29 🎁 1만 뷰 공약: 원하시는 프로덕트, 공짜로 만들어드립니다 2:55 실험 설계: 하네스 4종, 프롬프트는 지난 편 그대로 3:49 "Claude보다 쌉니다" — API 가성비 전략 4:48 Muse Spark, 7분 만에 끝이 났다? 5:34 "다 만들었어" — 모델별 완료 보고 비교 7:14 실전 QA ① 역할 진입: 로그인이 없는 앱이 있다 9:21 ② 위조 토큰으로 뚫리는 서버는 9:43 ③ 매입·전자영수증, 엔드투엔드로 닫히는가 10:55 ④ 한 번 저장하면 장부에도 떠야죠 (데이터 전파) 11:37 ⑤ 45분 취소 규칙, 버튼이 없는 앱 12:19 ⑥ 마감 후 정정전표 13:13 ⑦ 본사 기준가 배포, 1,521원이 1,500원이 되는 앱 13:57 ⑧ B2B 입찰: 낙찰 없이 출고가 된다? 15:49 ⑨ 개인정보 차단 테스트 ⑩ 인터넷이 끊기면 16:35 중간 총평: 지금까지 누가 잘했나 17:33 소요 시간과 코드량: 6분 52초 vs 46분 19:06 최종 성적표 3 · 4 · 5 · 4 21:25 비용 공개: $2부터 $17까지 22:23 그래서 지금 뭘 쓰면 되나요 (API vs 구독제) 24:01 결론: 좋은 모델 쓰세요, 그리고 완료 기준 🙋 AI 프로젝트 문의 (상담 무료!) https://litmers.com/inquiry 이 결과는 보편적인 모델 순위가 아니라, 같은 프로젝트를 네 제품에 맡겨 본 한 번의 기록입니다. 이번 편 비용은 공개 단가 × 하네스 사용량 프로파일 기준 추정치로, 실제 청구액은 작업량에 따라 달라집니다. GLM-5.3은 API 미공개로 웹 구독으로 테스트해 비용 산정 기준이 다른 모델과 다릅니다. 영상 속 데모 데이터는 모두 익명화된 가상 정보입니다. 일부 화면은 검증 순간을 정지·확대해 두었습니다. #DeepSeek #Grok #GLM #MuseSpark #AI코딩 #바이브코딩