Devin, 성능은 올리고 가격은 최대 70% 인하

올린이 geul날짜 2026.09.29 11:04조회 4

Cognition이 Devin 사용 비용을 크게 낮추는 업데이트를 발표함 (2026년 9월 28일)
모드별 인하 폭
- Fusion, Normal 모드: 30~40% 저렴해짐
- Ultra 모드: 15~20% 저렴해짐
- Devin Review: 최대 70% 저렴해짐
가격을 내리면서 성능도 함께 올라, Devin Fusion이 FrontierCode 1.1 Extended 벤치마크 1위를 차지함

Fusion 하네스와 SWE-2

Fusion(듀얼 모델 하네스)
- 모든 단계에 비싼 모델 하나를 쓰는 대신, 프론티어급 리드 모델과 저렴한 사이드킥 모델을 동시에 돌림
- 리드 모델은 계획, 핵심 결정, 최종 리뷰만 맡고 나머지 작업은 짧은 지시로 사이드킥에 위임함
- "리드 모델은 최소한만 행동하고, 꼭 필요한 것만 읽는다"는 것이 설계 원칙
- 두 에이전트가 각자 대화 기록을 따로 유지해 프롬프트 캐시 적중률을 최대화함
- 세션 중간에 모델을 바꾸면 캐시가 깨지므로, 모델 전환은 어차피 캐시가 날아가는 컨텍스트 압축 시점에만 수행해 추가 비용을 없앰
- 9월 11일 Devin Desktop, CLI에도 적용됐고, Claude Code(Fable 5.1) 대비 36%, Codex(Astra) 대비 39% 저렴하다고 밝힘
SWE-2(자체 코딩 모델)
- 9월 10일 공개. Moonshot AI의 Kimi K3(2.8조 파라미터)를 기반으로 대규모 강화학습을 거친 모델
- FrontierCode 1.1 Main 50.0%로 Fable 5.1과 1점 이내인데 비용은 64% 저렴함
- 이전 세대 대비 턴 수 58% 감소, 평균 비용 81% 감소
- Fusion의 사이드킥으로 권장되는 모델
외신 보도에 따르면 이번 인하는 품질을 낮춘 것이 아니라 더 똑똑한 모델 라우팅과 캐싱으로 얻은 결과임
- 단, 9월 28일 발표 자체는 트윗으로만 나왔고 인하 원인을 설명한 공식 블로그 글은 아직 없음

핵심 주장은 "토큰당 가격이 아니라 작업당 가격으로 봐야 한다"는 것
- 비싼 프론티어 모델이 토큰 효율이 좋고 수정 반복이 적어서, 리드로 쓰면 오히려 전체 비용이 줄어든다고 설명함
코딩 에이전트 간 가격 경쟁이 본격화된 상황
- 9월 들어 연 매출 런레이트 10억 달러 돌파, 480억 달러 가치로 20억 달러 투자 유치
가장 크게 내린 것이 Devin Review(최대 70%) 라는 점이 눈에 띔
- 코드 리뷰는 팀이 에이전트를 가장 부담 없이 도입해 볼 수 있는 영역이라, 도입 문턱을 낮추려는 전략이라는 해석이 나옴

FrontierCode 1.1 Extended 점수와 작업당 평균 비용

추론 강도는 Fable 5.1만 medium, 나머지는 high 기준
그래프 왼쪽 위(점수는 높고 비용은 낮은 자리)에 Devin Fusion이 혼자 떨어져 있음
단일 프론티어 모델 중 최고점인 Opus 5.5보다 점수는 높고 비용은 2/3 수준
Fable 5.1, GPT-6 Astra 대비로는 약 4.4배 저렴하면서 점수도 5점 이상 높음
자체 모델 SWE-2 단독(60.1점)과 비용은 거의 같은데 점수가 8.7점 높음. 리드와 사이드킥 조합의 효과가 그대로 드러나는 부분
참고로 6월 Fusion 첫 발표 당시 같은 벤치마크 수치는 63.1점, 작업당 $1.35였음. 조합 모델이 달라 단순 비교는 어렵지만, 약 3개월 만에 점수는 5.7점 오르고 비용은 56% 줄어든 셈

벤치마크는 Cognition이 직접 공개한 수치이며, Fusion에 어떤 리드 모델 조합을 썼는지는 캡처에 명시되지 않음
셀프서브 요금제는 9월부터 ACU 과금에서 일일, 주간 사용량 쿼터 방식(Pro $20, Max $200, Teams 좌석당 $40)으로 바뀌었고, 엔터프라이즈는 여전히 ACU 기반임. 이번 인하는 같은 쿼터로 더 많은 작업을 돌릴 수 있다는 의미로 보면 됨