[AI입문]무료로 AI 시작하기 — 계정 만들기부터 첫 대화까지

이 글은 AI 입문 연재의 세 번째 글이다. 앞의 두 글이 개념이었다면 이번 글은 실행이다. 어떤 서비스가 있고, 무료로 어디까지 되고, 가입은 어떻게 하고, 첫 질문은 무엇을 던지면 되는지를 순서대로 짚는다. 특정 서비스를 권하지는 않는다. 어느 쪽이 더 낫다는 판단 대신 용도별 특징만 적는다. 처음에는 하나를 골라 며칠 써 보고, 답답한 지점이 생기면 다른 것을 열어 보는 방식이 가장 빠르다.

무료로 어디까지 되나

대표적인 서비스로는 ChatGPT, Claude, Gemini 등이 있고, 이 외에도 여러 선택지가 있다. 공통점이 하나 있다. 셋 다 신용카드 없이 무료 계정으로 바로 쓸 수 있다. 체험판이 아니라 상시 무료 등급이다.

무료 등급에서 대체로 가능한 일은 이렇다. 일상적인 질문과 답변, 글쓰기와 요약, 번역, 이미지나 문서를 올려서 물어보기, 그리고 웹 검색을 통한 최신 정보 확인이다. 처음 몇 주 동안 배우기에는 무료만으로도 부족함이 없다.

제약도 공통적이다. 일정 시간 안에 보낼 수 있는 메시지 수에 한도가 있고, 한도를 넘기면 잠시 기다리거나 더 가벼운 모델로 자동 전환된다. 구체적인 횟수와 조건은 서비스마다 다르고 자주 바뀌므로 각 서비스의 공식 안내를 확인하는 편이 정확하다.

처음 시작하는 네 단계

가입부터 첫 대화까지

순서는 어디나 비슷하다. 서비스 웹사이트를 열고, 이메일이나 기존 계정으로 가입하고, 화면 아래 입력창에 질문을 적고 전송하면 끝이다. 대개 5분이 걸리지 않는다.

첫 질문에서 많이 막힌다. 거창한 것을 물어야 할 것 같아서다. 그럴 필요 없다. 평소 말투로, 지금 실제로 필요한 것을 그대로 적으면 된다. 예를 들어 이런 것들이 좋은 첫 질문이다.

  • 내일 오전 회의 일정을 알리는 짧은 메일을 정중하게 써 줘.
  • 이 문단을 초등학생도 이해할 수 있게 다시 써 줘.
  • 냉장고에 계란, 양파, 김치가 있다. 30분 안에 만들 요리 세 가지를 알려 줘.

답이 나오면 그걸로 끝내지 말고 바로 되물어 보는 것이 핵심이다. "더 짧게", "더 부드럽게", "표로 정리해 줘" 같은 한마디면 충분하다. AI는 앞의 대화를 기억하고 있어서 처음부터 다시 설명할 필요가 없다.

웹, 앱, 어디서 쓰나

환경강점주로 쓰는 상황
웹 브라우저화면이 넓고 파일 올리기 편함문서 작업, 긴 대화
모바일 앱음성 입력, 사진 촬영 후 질문이동 중, 즉석 질문
PC 앱단축키로 빠르게 호출업무 중 자주 쓸 때

계정은 하나이므로 대화 기록은 셋 어디서든 이어진다. 웹에서 시작한 대화를 휴대폰에서 계속해도 된다.

새 대화와 이어가기

화면 왼쪽에는 지난 대화 목록이, 위나 아래에는 '새 대화' 버튼이 있다. 이 둘을 구분해서 쓰는 것만으로 결과가 눈에 띄게 좋아진다.

  • 이어가기 — 같은 주제를 다듬을 때. 앞의 맥락을 그대로 활용한다.
  • 새 대화 — 주제가 바뀔 때. 앞의 내용이 섞여 엉뚱한 답이 나오는 것을 막는다.

1편에서 다룬 컨텍스트 윈도우를 떠올리면 이해가 쉽다. 한 대화에 너무 많은 주제를 밀어 넣으면 앞부분이 밀려 나간다. 주제가 바뀌면 새 대화를 여는 것이 기본이다.

무료와 유료, 주로 갈리는 세 가지

유료로 넘어가야 할 때

무료로 쓰다가 다음 세 가지 중 하나가 반복되면 그때 유료를 고민하면 된다. 한도에 자주 걸려 흐름이 끊길 때, 어려운 문제에서 답이 아쉬워 고급 모델이 필요할 때, 특정 부가 기능이 꼭 필요할 때다. 반대로 이런 일이 없다면 서두를 이유가 없다.

넣지 말아야 할 정보

마지막이 가장 중요하다. 무료 등급에서는 입력한 대화가 서비스 개선이나 모델 학습에 쓰일 수 있다. 정책은 서비스마다 다르고 설정에서 끌 수 있는 경우도 있으므로 가입 후 설정 화면을 한 번 훑어 두는 것이 좋다.

  • 주민등록번호, 계좌번호, 카드번호, 비밀번호
  • 회사의 미공개 자료나 계약서 원문
  • 타인의 연락처와 개인정보, 진료 기록

기준은 단순하다. 모르는 사람 앞에서 소리 내어 읽기 곤란한 내용은 넣지 않는다. 꼭 다뤄야 한다면 이름과 숫자를 가명이나 임의의 값으로 바꾼 뒤 넣으면 된다.

정리

가입은 5분이면 되고, 무료 범위만으로도 배우기에는 충분하다. 중요한 것은 완벽한 질문을 준비하는 것이 아니라 오늘 당장 필요한 일 하나를 실제로 시켜 보는 것이다.

다음 편은 42. AI가 못 하는 것 — 믿으면 안 되는 다섯 가지다. 쓰기 시작했다면 이제 어디까지 믿을지를 정할 차례다.

· · · 연재 순서 · · ·

(이전) LLM은 어떻게 답을 만드나 — 원리를 비유로 이해하기

(다음) AI가 못 하는 것 — 믿으면 안 되는 다섯 가지

※ 이 글의 서비스 정보는 2026년 8월 기준이며 서비스 정책과 요금은 자주 변경됩니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

[AI입문]AI 용어 사전 — 토큰, 컨텍스트, 환각... 뜻만 알면 절반은 끝난다

이미지
이 글은 새로 시작하는 AI 입문 연재의 첫 번째 글이다. 이 연재는 AI를 한 번도 써 본 적 없는 사람을 위해 쓴다. 그런데 첫 관문은 기술이 아니라 말이다. 토큰, 컨텍스트, 환각 같은 단어가 설명 없이 튀어나오는 순간부터 글이 읽히지 않는다. 그래서 첫 글에서는 앞으로 계속 나올 용어를 하나씩 짚는다. 용어마다 일상 비유 하나와, 그 말을 알면 무엇이 달라지는지를 붙였다. 외울 필요는 없다. 읽고 나서 "아, 그게 그 말이었구나" 정도만 남아도 충분하다. 대화를 이루는 기본 용어 LLM과 생성형 AI LLM 은 '거대 언어 모델'의 줄임말이다. 어마어마한 양의 글을 읽고 말의 패턴을 익힌 프로그램이라고 보면 된다. 생성형 AI 는 그보다 넓은 말로, 없던 결과물을 새로 만들어 내는 AI 전체를 가리킨다. 글을 만들면 언어 모델, 그림을 만들면 이미지 생성 AI다. 왜 중요한가. 흔히 말하는 'AI 챗봇'은 대부분 LLM, 즉 글을 다루는 데 특화된 도구다. 계산기나 검색 엔진과는 잘하는 일이 애초에 다르다는 뜻이다. 토큰 AI는 글을 글자 단위로 세지 않는다. 토큰 이라는 조각 단위로 센다. 한글은 한 글자가 대략 한 토큰 정도라고 생각하면 크게 어긋나지 않는다. 택배 요금을 무게로 매기듯, AI는 처리량을 토큰으로 잰다. 왜 중요한가. 무료 사용 한도, 유료 요금, 한 번에 넣을 수 있는 문서 분량이 모두 토큰으로 계산된다. "길게 쓰면 비싸진다"는 말의 근거가 여기에 있다. 컨텍스트 윈도우 AI가 한 번에 펼쳐 놓고 볼 수 있는 분량이다. 책상 넓이에 비유할 수 있다. 책상이 넓으면 자료를 여러 개 올려놓고 볼 수 있지만, 좁으면 새 자료를 놓을 때 먼저 있던 것을 치워야 한다. 대화가 길어지면 앞부분이 이 책상에서 밀려난다. 왜 중요한가. 오래 이어 간 대화에서 AI가 갑자기 앞 내용을 잊는 것은 고장이 아니다. 구조상 당연한 일이다. 주제가 바뀌면 새 대화를 여...
자세한 내용 보기

메일 주소 하나 만들려다 브랜드를 세웠다 — 1인 스튜디오 브랜딩 실전기

이미지
메일 주소 하나 만들려다, 브랜드를 통째로 세웠다 1인 스튜디오 브랜딩 실전기 — 도메인 · 메일 · 로고 · 상표 출원까지 직접 해본 기록 시작은 단순했다. " 내이름@내스튜디오.com 같은 전문적인 메일 주소 하나 갖고 싶다." 딱 그거였다. 그런데 그 한 가지 바람이 도메인 선정, 브랜드 네이밍, 상표 검색, 로고 제작, 메일 서버 인증, 상표 출원까지 줄줄이 이어졌다. 결국 1인 개발/콘텐츠 스튜디오 ‘에이븐스튜디오(Aeven Studio)’ 의 기반을 통째로 세우게 됐다. 같은 길을 걸을 다른 1인 창작자들을 위해, 부딪힌 함정과 배운 것을 정리한다. 1. 자체 메일 서버? 결론은 ‘관리형’ 처음엔 멋있어 보여서 메일 서버를 직접 굴려볼까 했다. 알아보니 개인이 자체 발송 서버를 운영하는 건 생각보다 가시밭길이다. 가정용 IP는 대부분 스팸 차단 목록에 기본 등록돼 있어 받는 쪽이 거부한다. 발송 포트(25번)가 막혀 있고, 역방향 DNS(PTR)를 내 맘대로 못 건다. AWS EC2조차 25번 포트가 기본 차단이고 IP 평판이 좋지 않다. 결론: 비즈니스 메일이라면 Google Workspace · Zoho · 네이버웍스 같은 관리형 서비스 가 정답이다. 서버·보안·스팸·도달률이라는 골치 아픈 문제를 통째로 넘길 수 있다. 나는 익숙함과 생태계 통합 때문에 Google Workspace로 정했다. 2. 이름 짓기 — 가장 오래 헤맨 구간 여기서 제일 많이 배웠다. 좋은 이름을 정하는 건 ‘감각’의 문제가 아니라 세 개의 관문을 동시에 통과 시키는 문제였다. 이름 하나가 통과해야 할 세 관문 후보 이름 "이거 어때?" 관문 ① 상표 KIPRIS 검색 내 사업류에 살아있는 유사 상표 없어야 'AI' 등 설명적 단어는 식별력 없음 관문 ② 도메인 진짜 병목 구간 어감 좋은 단어는 .com이 이미 선점됨 해법: .kr/.app 수용 또는 조어(coined word) 관...
자세한 내용 보기

클로드 Fable 5와 Opus 4.8 비교 - 차이점, 가격, 무료 기간 종료 후 변화까지 총정리 (7월 최신)

이미지
2026년 6월 9일, Anthropic이 5세대 모델 가족의 첫 주자인 Claude Fable 5 를 공개했다. 기존 최상위 모델이던 Opus 4.8과 무엇이 다른지, 구독 플랜에서는 어떻게 제공되는지, 그리고 출시 직후 벌어진 접근 중단 사태까지, 실제 사용 과정에서 확인한 내용을 정리한다. 새 모델을 써볼지 고민 중이거나 갑자기 모델 접근 오류를 만난 사람에게 도움이 될 것이다. Fable 5란 어떤 모델인가 Fable 5는 Anthropic의 모델 계층에서 가장 위에 있는 Mythos급(Mythos-class) 모델이다. 기존 계층이 Haiku → Sonnet → Opus 순서였다면, 이제 그 위에 Mythos 등급이 추가된 셈이다. 배경을 보면 Anthropic은 같은 해 4월에 Mythos를 먼저 공개했지만, 고급 사이버보안 능력 때문에 일부 승인된 고객에게만 제한적으로 배포했다. Fable 5는 그 Mythos 기술에 안전장치를 더해 일반 사용자도 쓸 수 있게 만든 버전이다. 함께 발표된 Claude Mythos 5는 여전히 일반 출시되지 않았으며, 두 모델은 본질적으로 같은 기반 모델이다. Fable 5 vs Opus 4.8 - 핵심은 용도의 차이 두 모델의 가장 중요한 차이는 성능 수치가 아니라 용도 다. Fable 5는 모델이 스스로 작업을 분해하고 조사하고 만들고 검증하는 장기 비동기 프로젝트 에 적합하고, Opus 4.8은 복잡한 작업을 사람과 주고받으며 처리하는 빠른 동기적(실시간) 협업 에 적합하다. Fable 5의 강점으로 알려진 내용은 다음과 같다. Claude Code 같은 에이전트 환경에서 며칠 동안 작업을 지속 하며, 단계별로 계획하고 하위 에이전트에 위임하고 자기 작업을 검증한다. 5천만 줄 규모의 Ruby 코드베이스에서, 팀이 수작업으로 2개월 넘게 걸릴 전체 마이그레이션을 하루 만에 수행한 사례가 소개됐다. 파일과 PDF 안에 중첩된 다이어그램·차트·표를 이해하는 비전 능력이 강화되어 금융·법률...
자세한 내용 보기