헤르메스 에이전트를 쓰기 시작한 뒤에도 챗GPT는 계속 사용합니다. 다만 예전처럼 브라우저 대화창에서 질문하고 답을 복사하는 방식만으로 쓰지는 않습니다. 원고를 읽고, 자료를 찾고, 파일을 정리하고, 반복 작업의 결과를 확인하는 흐름 안에서 챗GPT 모델을 쓰게 됩니다.
이때 필요한 것이 모델 연결입니다. 지금 사용하는 방식은 OpenAI API 키를 별도로 등록하는 방식이 아니라, 챗GPT 계정을 OpenAI Codex 인증으로 연결하는 방식입니다. 헤르메스가 일을 처리할 때 어떤 모델을 쓸지 정하고, 그 모델을 현재 작업 환경 안으로 들여오는 과정입니다.
챗GPT를 연결한다는 것은 대화창 하나를 더 만드는 일이 아니라, 모델이 내 파일과 자료, 반복 작업이 있는 곳에서 일하게 하는 일입니다.
챗GPT 구독과 API 키는 같은 것이 아닙니다
처음에는 챗GPT를 유료로 쓰고 있으니 별도 설정이 필요 없다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 챗GPT 구독은 웹이나 앱에서 대화형 서비스를 사용하는 계정과 플랜의 문제입니다. 반면 API 키는 외부 프로그램이 OpenAI 모델을 호출할 때 쓰는 연결 방식입니다.
두 방식은 같은 OpenAI 서비스를 사용한다는 점에서는 닿아 있지만, 인증 절차와 비용을 확인하는 위치가 다릅니다. 챗GPT 화면에서 대화하는 일과 외부 프로그램이 API를 호출하는 일은 관리 기준이 같지 않을 수 있습니다.
그래서 헤르메스를 처음 연결할 때는 무엇이 더 좋으냐보다, 내가 현재 어떤 계정을 중심으로 쓰고 있는지를 먼저 봐야 합니다. 이미 챗GPT 계정을 중심으로 사용하고 있다면 Codex 인증으로 시작하는 편이 자연스럽습니다. 사용량을 프로젝트별로 따로 관리하거나 별도의 서비스와 연결해야 한다면 API 키 방식이 필요한 때도 있습니다.
지금은 Codex 인증으로 연결해 사용합니다
현재 헤르메스는 OpenAI Codex 인증으로 연결해 사용하고 있습니다. 안내되는 주소에서 기기 코드를 입력하고 챗GPT 계정으로 인증하면, 헤르메스가 해당 계정 기반으로 모델을 호출하는 구조입니다.
이 방식의 장점은 이미 쓰고 있는 챗GPT 계정을 출발점으로 삼을 수 있다는 점입니다. 새 API 키를 만들고 별도 결제 수단을 먼저 등록하는 데서 시작하지 않아도 됩니다. 다만 인증이 끝났다고 모든 모델과 기능을 같은 조건으로 쓸 수 있다는 뜻은 아닙니다. 구독 플랜, 계정 상태, 제공되는 모델과 사용 한도는 연결 전에 공식 안내에서 확인해야 합니다.
중요한 것은 인증 방식 자체가 아닙니다. 어떤 모델을 쓸 수 있는지보다 먼저, 그 모델에게 무엇을 맡길지를 정해야 합니다.
모델은 원고와 자료를 다루는 곳에서 쓰입니다
헤르메스에 모델을 연결한 뒤에는 질문 하나에 답을 받는 일보다, 이미 쌓여 있는 자료를 바탕으로 다음 작업을 이어가는 일이 많아집니다. 원고 초안을 읽고 문체 기준에 맞게 수정 방향을 잡거나, 옵시디언 안의 자료를 찾아 맥락을 정리하거나, 웹에서 확인한 내용을 발행용 글의 근거로 바꾸는 식입니다.
이때 모델이 해야 할 일은 문장을 많이 만드는 것이 아닙니다. 어떤 자료를 읽을지, 어떤 기준을 적용할지, 결과를 어디에 남길지를 함께 정리하는 일입니다. 같은 챗GPT 모델이라도 대화창에서 한 번 쓰는 것과, 파일·폴더·기준이 있는 환경에서 쓰는 것은 결과가 달라집니다.
그래서 처음에는 원고 한 편이나 자료 폴더 하나처럼 범위가 분명한 일부터 맡기는 편이 낫습니다. 결과가 마음에 들지 않으면 모델을 바꾸기 전에 지시와 자료 범위를 먼저 살펴볼 수 있습니다. AI의 답이 부족한 경우보다, 작업 기준이 아직 정리되지 않은 경우가 더 많기 때문입니다.
인증보다 먼저 정해야 할 것은 권한입니다
모델을 연결하면 헤르메스는 파일을 읽고, 웹을 찾고, 필요하면 결과물을 만들 수 있습니다. 여기서부터는 인증의 문제가 아니라 권한의 문제가 됩니다. 어떤 폴더까지 읽어도 되는지, 파일을 수정해도 되는지, 공개 발행이나 메시지 전송 전에는 반드시 확인을 받아야 하는지를 정해야 합니다.
파일 삭제, 외부 공개, 계정 설정처럼 되돌리기 어려운 일에는 사람 확인을 남기는 편이 맞습니다. 반면 공개 자료를 모으고, 초안 후보를 만들고, 정해 둔 양식으로 결과를 정리하는 일은 비교적 범위를 좁게 잡아 맡길 수 있습니다.
AI에게 일을 맡긴다는 것은 판단을 모두 넘기는 일이 아닙니다. 내가 반복해서 하던 일 가운데 기준이 비교적 분명한 부분을 나누는 일에 가깝습니다.
모델 연결 뒤에는 메시지 통로가 필요합니다
지금의 흐름에서 Codex 인증은 헤르메스가 사용할 모델을 연결하는 단계입니다. 하지만 컴퓨터 앞에 있을 때만 헤르메스를 쓴다면 작업은 다시 대화창 안에 머물 수 있습니다.
다음 단계는 이동 중에도 메모를 남기고, 예약 작업의 결과를 받을 수 있는 통로를 만드는 일입니다. 그래서 텔레그램을 연결했습니다. 텔레그램은 모델을 대신하는 도구가 아니라, 헤르메스에게 일을 건네고 결과를 받는 창입니다.
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- ② 헤르메스 에이전트는 어디에 설치해야 할까? 데스크탑과 VPS를 고르는 기준 — 모델을 연결한 뒤 그 작업을 어느 환경에서 계속 실행할지 판단하는 기준을 이어서 볼 수 있습니다.
책 추천
- 팔리는 블로그 & SNS 글쓰기 with 챗GPT — 챗GPT를 단순한 답변 도구가 아니라 글쓰기 작업에 연결하는 관점을 더 살펴볼 수 있습니다.
강의 추천
- 클로드 일하는 법(초급+): 스킬·코워크·옵시디언 — AI 모델과 자료, 반복되는 작업을 하나의 작업 환경으로 정리하는 과정을 다룹니다.
