개인적으로는 새 모델이 공개된 직후가 가장 공격적이고 성능이 좋고, 시간이 지날수록 보수화되거나 체감 성능이 달라지는 경우가 많다고 보고 있습니다.
터미널에서 Fable 모델을 사용하려면:
* /logout
* /login
* /model → Fable 선택
* /effort → Ultracode 설정
순서로 진행하시면 됩니다.
저도 최근에는 클로드 성능이 아쉽다고 느껴져서 코드는 주로 Codex를 불러와 작성했는데, 이번 업데이트는 다시 실험해볼 예정입니다.
봇이나 자동화 시스템을 운영하시는 분들은 모델 업데이트 때마다 코드 생성보다 인프라 점검을 먼저 돌려보시는 것도 추천드립니다.
예시 프롬프트:
"현재 프로젝트의 프로세스 관리, 로깅, 에러 처리, API 키 보관 방식, 재시작 정책을 분석하고 위험도 순으로 문제점을 정리해 주세요.
안정성(자동 재시작, API 재연결, 포지션 복구), 보안(API 키 관리, Git 노출 여부, 권한 점검), 모니터링(JSON 로깅, 텔레그램 알림, 헬스체크), 배포(Docker, 무중단 업데이트) 항목을 점검해 주세요.
각 단계는 변경 전 수정 계획을 먼저 보여주고 승인받은 뒤 진행하며, 실거래 로직은 절대 수정하지 마세요.
최종적으로 변경사항 요약과 운영 체크리스트를 INFRA.md로 정리해 주세요."
모델 업데이트가 있을 때마다 이런 식으로 인프라를 한 번씩 점검하면 평소에는 발견하지 못했던 버그나 운영 리스크를 꽤 많이 잡을 수 있습니다.
저는 보통 거래가 정상적으로 돌아가는지만 확인하다가 GPT나 Claude 같은 모델이 크게 업데이트되는 날에만 전체 점검을 돌리는 편인데, 생각보다 안정성 개선 효과가 큽니다.