"GPT 4.1 vs Gemini vs Sonnet, 무엇을 써야 할까?" - Cursor에서 개발자들이 진짜로 쓰는 모델 비교 리뷰

 

당신의 선택이 생산성을 바꾼다

Cursor를 사용하는 개발자라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다.
“대체 어떤 모델이 지금 내가 하고 있는 일에 가장 잘 맞을까?”

작업은 쌓여가고, 매번 모델을 바꿔가며 테스트하기엔 시간도 부족하죠. 특히 지금은 GPT-4.1, Gemini 2.5, Sonnet 3.5/3.7, Grok-3 등 다양한 모델이 등장하면서 선택은 더 복잡해졌습니다.

하지만 이 글을 읽으면 더 이상 헷갈리지 않게 됩니다.
25년 이상 개발자로 일하고, 20년 넘게 팀을 이끌고, Cursor를 1년 이상 90% 비율로 사용해온 경험자가 말합니다.

여기선 단순한 기능 비교가 아니라, 각 모델의 성격과 실사용 시의 장단점, 그리고 어떤 상황에서 어떤 모델을 쓰는 것이 가장 좋은지를 이야기합니다.

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1. 모델 선택이 왜 중요한가?

Cursor는 단순한 코드 에디터가 아닙니다.
이제는 AI 모델이 실질적인 개발 파트너가 되는 시대입니다.

그렇기 때문에 어떤 모델을 쓰느냐에 따라 결과물의 품질, 디버깅 속도, 코드 리팩토링 정확도까지 모두 달라집니다.
즉, 모델 선택은 곧 생산성과 직결되는 문제입니다.

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2. GPT 4.1: 똑똑하지만 움직이지 않는 개

“스마트하고 신뢰 가는데, 정작 ‘스틱’을 던지면 안 가져온다.”

GPT 4.1은 매우 안정적이고, 철저합니다. 마치 경력 많은 개발자처럼 절대 대충 넘어가지 않고, 정확하게 분석해 줍니다.

• 강점:
  • 논리적이고 안정적
  • 불필요한 변경을 하지 않음
  • 고급 개발자에게 이상적인 ‘확장된 나’
• 단점:
  • 능동적인 추천은 거의 없음 (가만히 있는 느낌)
  • 너무 수동적이라 답답하게 느껴질 수도 있음
• 추천 상황:
  • 코드베이스를 잘 이해하고 있는 상황에서, 신뢰성 있는 결과가 필요할 때
  • 함부로 코드 고치지 않고, 조심스럽게 조언해줄 파트너가 필요할 때

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3. Gemini 2.5 Pro: 똑똑하지만 날뛰는 AI

“당신이 보는 앞에서는 애교 부리지만, 뒤돌면 매트리스 찢어놓는 스타일”

Gemini는 엄청난 맥락 이해 능력을 자랑합니다. 긴 로그나 복잡한 콘솔 출력을 던져도 척척 분석해주는 AI입니다.
하지만 문제는, 너무 알아서 해버린다는 점입니다.

• 강점:
  • 맥락 이해와 분석력 최고
  • 비정형 문제에 대한 창의적 접근
  • 이미지 인식 등 멀티모달 처리도 훌륭함
• 단점:
  • 필요 없는 코드 수정
  • 때론 전체 파일을 엉망으로 만들 수도 있음
  • ‘에이전트 플로우’를 너무 자유롭게 씀
• 추천 상황:
  • 큰 코드베이스에서 이슈의 방향성을 빠르게 찾고 싶을 때
  • 창의적인 리팩토링이 필요할 때 (단, 결과는 꼭 검토할 것)

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4. Sonnet 3.5 vs 3.7: 창의성과 안정성 사이의 줄타기

Sonnet은 한때 Cursor 유저들이 가장 선호했던 모델입니다.
특히 3.7은 더 똑똑하고 창의적이지만, 시간이 지나면 맥락을 잊는 단점이 있습니다.

• Sonnet 3.5
  • 덜 똑똑하지만 안정적
  • 지시를 잘 따르고, 무리한 동작이 적음
• Sonnet 3.7
  • 더 똑똑하고, 더 창의적
  • 그러나 몇 번의 프롬프트 후엔 기억이 날아감
  • “코드 수정해줘” 했더니, 요약만 해주는 일도 종종 발생
• 추천 상황:
  • 3.5: 단순한 구조의 프로젝트, 기본적인 보조 작업에 적합
  • 3.7: 아이디어 발굴이나 구조적 제안이 필요할 때

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5. Grok 3 Beta: 느리지만 감각적인 후보

Grok 3는 느리지만, 정말 독특한 시각을 가질 수 있는 모델입니다.
시각 디자인 개선이나 ‘남들이 놓친 부분’을 건드릴 때 종종 유용하게 작동합니다.

• 강점:
  • 디자인 개선 요청에 탁월
  • 다른 모델이 실패한 문제를 해결하기도 함
• 단점:
  • 속도가 느려 생산성 저하
  • 아직 불안정한 부분도 있음
• 추천 상황:
  • 마감이 급하지 않을 때
  • 다양한 시각에서 솔루션을 제시 받고 싶을 때

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상황에 따른 추천 조합

• 분석 & 디버깅 중심: Gemini 2.5 Pro (단, 결과 확인 필수)
• 신중하고 정제된 조언: GPT 4.1
• 보조적 코드 생성 & 단순 처리: Sonnet 3.5
• 아이디어 중심의 창의적 접근: Sonnet 3.7
• 시각 기반 개선 작업: Grok 3 Beta

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AI 모델 선택은 더 이상 ‘감’이 아니라 전략입니다.
각 모델은 저마다 성격이 뚜렷하고, 사용자의 목적에 맞게 조합하면 최상의 시너지를 낼 수 있습니다.

이 글을 통해, 지금 당신이 겪고 있는 “이 모델 왜 이래?”라는 의문이 조금은 명확해졌길 바랍니다.
다음 작업부터는 더 정확하고, 더 똑똑하게 모델을 선택해보세요.

https://www.reddit.com/r/cursor/comments/1k9k3ji/experienced_cursor_users_name_your_top_3_goto/?rdt=37656

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