[실제 경험] Claude Code와 Cursor: 일주일 사용 후 알게 된 진짜 비용 효율

배고픈코알라·2025년 6월 20일
AI CODINGPrice Comparisonclaude codecursor
37
post-thumbnail

요즘 AI 코딩 어시스턴트가 화제죠? 많은 분들이 "어떤 도구를 선택해야 할까?"라고 고민하고 계실 겁니다. 저도 같은 고민을 했어요. 그래서 Claude Code와 Cursor를 모두 사용해보기로 했습니다. 특히 비용 측면이 궁금했어요. 프로그래밍 실력을 향상시키고 싶지만 비용도 절약하고 싶으니까요(웃음)

1일차: 첫 AI 코딩 어시스턴트 경험

Cursor

아침에 일어나 "좋아, 오늘부터 AI와 함께 코딩을 시작하자!"라는 설렘으로 컴퓨터를 켰어요. 먼저 Cursor를 설치했습니다. IDE 형태의 도구라서 제가 평소 사용하는 에디터와 비슷한 느낌으로 사용할 수 있을 것 같았거든요.

설치는 빠르게 진행되어 바로 사용할 수 있었습니다. 사용자 인터페이스가 매우 세련되어 첫인상이 좋았어요. 바로 제가 개발 중인 React 프로젝트를 열어봤습니다.

// 컴포넌트 생성 요청 시도
// Cursor의 제안
const UserProfile = ({ user }) => {
  return (
    <div className="user-profile">
      <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}의 프로필 이미지`} />
      <h2>{user.name}</h2>
      <p>{user.bio}</p>
      <div className="user-stats">
        <span>{user.followers} 팔로워</span>
        <span>{user.following}명 팔로잉 중</span>
      </div>
    </div>
  );
};

코드 제안이 꽤 좋더라고요. 한국어 주석도 잘 처리해서 인상적이었습니다!
Claude Code

다음으로 Claude Code도 시도해봤어요. 이건 CLI 기반 도구라서 터미널에서 작업해야 합니다. 처음엔 "음, 익숙해지는 데 시간이 필요할 것 같은데"라고 생각했지만, 기본 명령어만 익히면 꽤 사용하기 쉬웠어요.

# Claude Code 작업 예시
$ claude code create-component UserProfile

CLI 기반임에도 제안된 코드 품질이 높아서 "아, 이것도 꽤 편리하네"라고 느꼈습니다. 첫날 느낌으로는 사용자 인터페이스 측면에서는 Cursor가 앞서지만, Claude Code도 나름의 장점이 있었습니다.

2일차: 실제 프로젝트에서의 사용감

둘째 날에는 실제 업무 프로젝트에서 두 도구를 모두 사용해보기로 했어요. "오늘은 AI의 진정한 가치를 평가해보자!"라는 결심으로 하루를 시작했습니다.

첫 번째로 API 클라이언트 구현을 시도했는데, 이게 예상보다 두 도구의 차이점을 더 많이 느끼게 해줬어요.

Cursor는 프로젝트 전체를 인덱싱하고 관련 코드를 자동으로 참조해줍니다. 이게 정말 편리했어요. "오, 이 API 클라이언트는 다른 파일의 구현도 고려하고 있네!"라고 감탄했습니다.

반면 Claude Code는 여러 파일에 걸친 변경에 능숙했어요. 예를 들어, 새 API 엔드포인트를 추가하기 위해 클라이언트, 타입 정의, 테스트 파일을 모두 업데이트해야 했는데, Claude Code는 이 모든 것을 하나의 흐름으로 처리해줬습니다.

# Claude Code로 여러 파일 편집하기
$ claude code implement-feature "Add user profile API endpoint"

이 명령어 하나로 관련된 모든 파일에 필요한 변경사항을 제안해줬어요. "이거 정말 편리하다!"라고 감탄했습니다.

3일차: 가격 구조 진지하게 비교하기

셋째 날에는 "계속 사용할 거라면 비용도 제대로 고려해야겠다"고 생각하고 가격 구조를 자세히 조사했습니다.

커피 한 잔을 들고 두 웹사이트를 열어 가격 플랜을 비교했어요. "음, 꽤 복잡하네"라고 생각하며 표로 정리해봤습니다.

  • Claude Code가격 계획

  • Cursor가격 계획

◆ 가격 플랜 비교표 ◆

항목Claude CodeCursor
기본 플랜Pro: $17/월Pro: $20/월
고급 플랜Max 20x: $200/월Ultra: $200/월
사용 제한Pro: 약 6,500 메시지/월Pro: 500회 "빠른" 요청
API 요금(Sonnet 4)입력: $3/백만 토큰
출력: $15/백만 토큰		입력: $3.60/백만 토큰
출력: $18/백만 토큰
API 요금(Opus 4)입력: $15/백만 토큰
출력: $75/백만 토큰		입력: $18/백만 토큰
출력: $90/백만 토큰
최적화 옵션프롬프트 캐싱: 최대 90% 절감
배치 처리: 최대 50% 절감		자체 API 키 사용으로 마크업 회피

표를 보고 이해가 됐어요. 기본 요금만 보면 Cursor가 약간 더 비싸지만, 그게 전부는 아니었습니다. Claude Code에는 최적화 옵션이 있고, 이게 큰 차이를 만들어냈어요.

제 사용 패턴에 따른 비용을 계산해보기로 했습니다. 제 경우 하루에 약 5개의 코딩 작업을 처리하므로, 월 약 153만 토큰(입력 76.5만, 출력 76.5만)을 소비한다고 가정했습니다.

◆ 내 사용 패턴에 따른 비용 추정 ◆

Claude Code (Sonnet 4)

  • 최적화 없음: $13.78/월
  • 최적화 있음: $5.97/월 (약 57% 절감!)

Cursor (Sonnet 4)

  • Cursor 인프라 사용: $16.52/월
  • 자체 API 키: $13.78/월

"와, 이렇게 차이가 나다니!"라고 놀랐어요. 특히 Claude Code의 최적화 옵션을 사용하면 월 $10 이상 절약할 수 있었습니다. 이건 큰 차이죠!

4일차: 실제 개발 환경에서의 사용성

비용 측면을 비교한 후, 넷째 날에는 실제 개발 작업에서의 사용성을 철저히 테스트해보기로 했습니다.

"오늘은 진지하게 테스트해보자!"라는 결심으로 두 도구에서 같은 작업을 수행해봤어요. 구체적으로는 여러 파일에 걸친 복잡한 작업인 인증 시스템 리팩토링이었습니다.

먼저 Cursor로 시도했어요. IDE 경험이 정말 좋았고, 코드 제안이 인라인으로 표시되어 "오, 이거 편하네"라고 느꼈습니다. 하지만 여러 파일의 변경사항을 한 번에 파악하는 것은 약간 어려웠어요.

다음으로 Claude Code로 같은 작업을 시도했습니다. 이 도구는 먼저 코드베이스 전체를 분석해서 "오, 전체 그림을 파악하고 있구나"라는 인상을 받았어요. 여러 파일의 변경사항도 하나의 흐름으로 제안해줘서 대규모 리팩토링에 적합했습니다.

# Claude Code로 리팩토링 예시
$ claude code refactor "Improve authentication system by implementing JWT"

이 명령어 하나로 인증 관련 모든 파일에 필요한 변경사항을 제안해줬어요. "대단해! 정말 편리하다!"라고 감탄했습니다.

하지만 CLI 기반이다 보니 변경 내용 확인과 부분 적용은 Cursor보다 약간 더 복잡했습니다. "음, 각각 장단점이 있네"라고 느꼈어요.

5일차: 동료들의 반응과 팀 개발에서의 평가

다섯째 날에는 동료들에게도 두 도구를 시도해보게 하고 의견을 들어보기로 했습니다.

"새로운 도구 한번 시도해볼래?"라고 물었더니 몇 명이 관심을 보였어요. 프론트엔드 담당 동료는 Cursor를, 백엔드 담당 동료는 Claude Code를 시도해봤습니다.

점심 시간에 의견을 물었더니, 예상대로 프론트엔드 동료는 "인터페이스가 직관적이고 사용하기 쉬워!"라며 Cursor를 칭찬했고, 백엔드 동료는 "복잡한 백엔드 처리 제안이 정확해서 놀랐어"라며 Claude Code를 높이 평가했습니다.

"역할에 따라 적합한 도구가 다르구나"라고 깨달았어요. 프론트엔드 개발에는 UI 통합이 좋은 Cursor가, 백엔드 개발에는 복잡한 작업 처리에 강한 Claude Code가 적합한 것 같았습니다.

팀장은 "비용 측면도 고려하면 프로젝트 성격에 따라 도구를 선택하는 게 좋겠네"라고 조언해줬어요. 맞아요, 어느 것이 더 좋다고 단정 지을 수는 없었습니다.

6일차: 비용 최적화 실천

여섯째 날에는 지금까지 배운 지식을 활용해 비용 최적화를 실천해봤습니다.

"오늘은 절약 기술을 철저히 시도해보자!"라는 결심으로 먼저 Claude Code의 프롬프트 캐싱과 배치 처리를 설정했어요. 비슷한 질문을 자주 반복하기 때문에 이것만으로도 토큰 소비가 크게 줄어들 것 같았습니다.

또한 Apidog라는 도구도 시도해봤어요. 이건 Postman보다 더 나은 API 개발 도구로, 특히 MCP 서버 기능이 뛰어났습니다. 이 MCP 서버는 API 명세를 로컬에 캐시하고 AI 코딩 어시스턴트(Cursor나 Claude Code 같은)가 직접 참조할 수 있게 해줍니다.

Apidog은 API 개발, 테스트, 문서 작성을 하나의 플랫폼에서 완결할 수 있는 차세대 도구입니다. API 명세 로컬 캐싱 기능으로 AI 코딩 어시스턴트의 토큰 소비를 크게 줄일 수 있습니다.

# Apidog MCP 서버 설정 예시 (macOS/Linux)
{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

Apidog MCP 서버 는API 명세를 AI 지원 IDE(Cursor나 VS Code + Cline 플러그인)에서 데이터 소스로 사용할 수 있게 해줍니다. 이 설정으로 AI가 API 명세에 직접 접근할 수 있어 개발 속도가 빨라지고 워크플로우가 더 효율적이 됩니다.

예를 들어, "MCP를 사용해 API 명세를 가져오고 Product 스키마 기반 Java 레코드 생성"이나 "API 명세 기반으로 Product 클래스 DTO에 새 필드 추가" 같은 지시를 할 수 있습니다. API 명세가 로컬에 캐시되므로 AI가 더 정확한 코드를 생성할 수 있고 토큰 소비도 크게 줄일 수 있어요.

설정 후 토큰 사용량을 모니터링했더니 "오! 정말 줄었네!"라고 기뻐했습니다. 특히 Claude Code에서는 최적화 전보다 토큰 소비가 약 60% 감소했어요.

"이건 큰 절약이야! 월로 계산하면 수십 달러를 절약할 수 있겠네"라고 생각했습니다. 비용에 민감한 엔지니어로서 이건 중요한 발견이었어요.

7일차: 최종 결정과 향후 전략

일주일간의 시험 기간을 거쳐 마지막 날은 총정리와 향후 전략을 고민하는 시간이었습니다.

지금까지의 기록을 검토하며 "음, 어떤 도구를 선택해야 할까..."라고 고민했어요. 둘 다 훌륭한 도구임은 분명했습니다.

결국 다음과 같은 이유로 Claude Code를 주요 도구로 사용하기로 결정했습니다:

  1. 비용 효율성이 좋음 (최적화 옵션으로 크게 절감 가능)
  2. 복잡한 다중 파일 편집에 능숙함 (대규모 리팩토링에 편리)
  3. 터미널 작업에 익숙한 제 작업 스타일에 맞음

하지만 프론트엔드 개발이 중심인 날에는 Cursor도 함께 사용하기로 했어요. "상황에 맞게 두 도구를 활용하는 게 가장 현명하다"는 결론이었습니다.

◆ 최종 비용 비교 (내 사용 패턴 기준) ◆

【Claude Code + 최적화】
월 비용: 약 $6 (Sonnet 4 사용 시)
연간 비용: 약 $72

【Cursor + 자체 API 키】
월 비용: 약 $14 (Sonnet 4 사용 시)
연간 비용: 약 $168

연간 차액: 약 $96 절약!

이 차액으로 좋아하는 프로그래밍 책을 몇 권 살 수 있겠네요! 정말 기쁜 발견이었습니다.

총정리: 일주일간의 경험에서

일주일 동안 Claude Code와 Cursor를 비교해본 결과, 둘 다 훌륭한 도구라는 것을 실감했습니다. 설렘으로 시작한 경험이었지만, 개발 효율이 예상 이상으로 향상되어 놀랐어요.

개인적인 결론은 다음과 같습니다:

  • 초보자 또는 UI 중시: Cursor 추천. 직관적인 조작감으로 AI 코딩 세계에 쉽게 입문할 수 있습니다.
  • 비용 의식 높은 사람: Claude Code + 최적화 옵션이 확실히 가장 경제적입니다.
  • 복잡한 프로젝트: Claude Code의 에이전트 기능이 최대 효과를 발휘합니다.
  • 팀 개발: 역할에 따라 유연하게 사용하는 것이 이상적입니다.

결국 최선의 선택은 개인의 작업 스타일과 예산에 달려 있습니다. 저 같은 엔지니어에게는 비용 효율이 좋은 Claude Code가 현재로서는 가장 적합한 선택이었습니다.

여러분도 자신에게 맞는 AI 코딩 어시스턴트를 찾아보세요! 질문이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 다음 글에서 만나요!

profile
배고픈코알라
이전 포스트

초보자도 쉽게 사용 가능! Cursor+Apidog MCP Server로 하는 AI 기반 개발의 모든 것

다음 포스트

Swagger UI 로컬 활용 완벽 가이드 - 오프라인 환경에서 API 개발 가속화하기

0개의 댓글