둘 다 "$20/월에 AI 개발자"를 내세운다. 근데 실제로 써보면 완전히 다른 물건이다. Claude Code와 Devin 2.0은 겉보기엔 비슷한 가격대로 출발하지만, 철학 자체가 다르다. 저도 처음엔 그냥 "AI 코딩 도구 두 개 중에 더 좋은 거 하나 고르면 되겠지" 싶었는데, 막상 써보고 나니 질문 자체를 바꿔야 했어요.
Devin 2.0이 뭔지부터 — 진짜 자율 AI 엔지니어
Devin은 Cognition AI가 만든 자율 AI 소프트웨어 엔지니어다. 2024년 처음 공개될 때 "세계 최초 자율 AI 개발자"라는 타이틀로 화제를 모았고, 2025년 말~2026년 초에 Devin 2.0으로 업그레이드됐습니다.
작동 방식이 다른 도구들과 근본적으로 다르다. 사용자가 Slack이나 Jira 티켓으로 작업을 넘기면, Devin이 클라우드 샌드박스에서 혼자 계획을 세우고, 코드를 쓰고, 테스트를 돌리고, PR을 올립니다. 사용자가 할 일은 결과물인 PR을 검토하는 것뿐. 그동안 회의를 해도 되고 다른 작업을 해도 된다는 게 핵심 셀링포인트예요.
Devin 2.0에서 눈에 띄는 기능은 크게 두 가지다. 첫째는 병렬 세션 — 여러 Devin 인스턴스를 동시에 돌려서 티켓 여러 개를 동시에 처리할 수 있어요. 둘째는 Devin Wiki — 코드베이스 전체를 자동 분석해서 아키텍처 문서를 만들고 몇 시간마다 업데이트한다. 600만 줄 코드를 가진 Nubank가 Devin으로 대규모 마이그레이션을 했을 때 "엔지니어링 시간 8~12배 향상, 비용 20배 이상 절감"이라는 결과를 발표한 것도 이런 병렬 처리 능력 덕분입니다.
Claude Code가 뭔지 — 터미널에서 함께 일하는 파트너
Claude Code는 Anthropic이 만든 터미널 기반 AI 코딩 어시스턴트다. 핵심 차이는 "로컬에서 개발자와 함께"라는 점이에요. Devin이 클라우드 샌드박스에서 혼자 일하는 반면, Claude Code는 내 터미널, 내 파일시스템, 내 Git 저장소에 직접 붙어서 같이 작업합니다.
작업 방식도 다르다. 명령을 입력하면 Claude가 코드베이스를 탐색하고 (README → import 추적 → 관련 모듈 순으로), 파일을 수정하고, 테스트를 실행하고, 커밋을 만든다. 이 과정이 대화처럼 이어지기 때문에 "어, 그쪽 방향이 아니라 이쪽으로" 하고 중간에 방향을 바꾸는 게 자연스럽습니다.
200K 토큰 컨텍스트 윈도우(Max 플랜 기준)는 실제로 체감된다. 대형 코드베이스에서도 앞서 논의한 내용을 잊지 않고 이어가는 게 인상적이에요. VS Code·JetBrains 확장도 지원하고, MCP로 외부 도구를 연동해서 확장할 수 있습니다.
가격이 같아 보이는데, 실제로는 얼마나 다를까
여기서부터 이야기가 복잡해진다. 둘 다 "$20/월부터"라고 마케팅하는데, 실제 구조가 꽤 다릅니다.
Devin의 가격 구조
| 플랜 | 월 비용 | 추가 ACU 단가 |
|---|---|---|
| Core | $20 | $2.25/ACU |
| Team | $500 | $2.00/ACU |
| Enterprise | 협의 | 협의 |
여기서 ACU(Agentic Computing Unit)가 핵심이다. 1 ACU는 대략 15분의 활성 자율 작업을 의미하는데, 작업 종류별로 소비량이 다릅니다.
- 버그 수정 1건: 1~3 ACU → $2.25~$6.75
- 기능 구현 1건: 5~10 ACU → $11.25~$22.50
즉, Core $20은 사실상 "입장권"에 가까워요. 실제로 팀 단위로 쓰면 월 $100~$500+ 지출을 예상해야 한다는 분석이 많습니다. 반면 Claude Code는 Max 5x($100/월)나 Max 20x($200/월)로 사용량 상한선이 명확하다. 어느 쪽이 예산 관리에 유리한지는 팀마다 다르겠지만, 예측 가능성 면에서는 Claude Code가 낫습니다.
Claude Code 가격
| 플랜 | 월 비용 |
|---|---|
| Pro | $20 |
| Max 5x | $100 |
| Max 20x | $200 |
| Team Standard | $25/seat |
코드 실력은 숫자로 — SWE-bench 비교
SWE-bench Verified는 실제 GitHub 이슈 500개를 기반으로 한 코딩 에이전트 표준 벤치마크다. 점수가 높을수록 실제 오픈소스 버그를 잘 고친다는 의미예요.
결과가 꽤 뚜렷하다.
- Claude Code (Opus 4.8): 88.6% — 실제 GitHub 이슈 약 9개 중 8개 이상 자율 해결
- Devin 2.0: 45.8% — 실제 GitHub 이슈 약 절반 자율 해결
두 배 가까운 차이다. 근데 솔직히 이 수치만 보고 "Claude Code가 무조건 낫다"고 결론 내리면 조금 성급해요. Devin의 강점은 점수가 아니라 운영 방식에 있거든요.
실제로 잘하는 작업이 다르다
사용해 보면서 가장 명확히 느낀 건 이거다. 두 도구는 경쟁 관계가 아니라 잘 맞는 작업 유형이 다르다.
Devin이 빛나는 순간
- 백로그에 쌓인 의존성 업그레이드 (Node.js 모듈 38개 → 주말 동안 31개 자율 완료라는 사례 있음)
- 레거시 코드 마이그레이션 (COBOL, Fortran → Python, Go 같은 작업)
- 회의 중에 처리하고 싶은 4시간짜리 기계적인 PR
- 반복적인 테스트 생성, 문서화
명확하게 정의된 작업, 목적지가 정해진 작업에서 강하다. 혼자 해결하고 결과만 가져오니까요.
Claude Code가 빛나는 순간
- 원인을 모르는 버그 조사 (대화하면서 좁혀나가는 과정)
- 아키텍처 결정이 필요한 리팩토링
- "이렇게 하면 어때?" 하고 의견을 들으면서 방향 잡는 작업
- 새로운 문제 해결
판단이 필요한 작업, 목적지가 흐릿해서 같이 찾아가야 하는 작업에서 강하다. G2 리뷰 15개 평균이 4.9/5라는 것도, 복잡한 작업에서의 추론 능력을 높이 산 평가가 많습니다.
Devin의 실패 패턴도 알아두면 좋다. 500K LOC(줄 수)를 넘는 모노레포에서 실패율이 소규모 저장소의 약 2배로 올라가고, 모호하거나 아키텍처 중심 문제에서 비용이 급증한다는 사례가 보고되고 있어요.
내 상황에 맞는 선택 — 어떤 팀에 뭐가 맞나
솔직하게 정리하면 이렇다.
1인 개발자·프리랜서 → Claude Code Pro($20)
Devin의 ACU 구조는 개인 규모에서 비효율적이다. 하나씩 대화하면서 작업하는 게 맞는다.
5~15인 스타트업 팀 → 둘 다 써보는 게 낫다
Devin으로 티켓 백로그를 처리하고, Claude Code로 판단이 필요한 작업을 하면 서로 보완이 된다. 실제로 이렇게 병행 사용하는 팀이 늘고 있어요.
엔터프라이즈(50인 이상) → Devin 중심 + Claude Code 보완
대규모 병렬 처리 경제성은 Devin이 압도적이다. Nubank 사례처럼 수백만 줄 규모의 마이그레이션이 필요하다면 Devin이 답이 될 수 있어요.
자주 묻는 질문
Q. Devin $20 플랜은 정말로 쓸 만한가요?
입문용으로는 시도해볼 만하지만, 실제 팀 작업에 쓰려면 ACU 비용이 빠르게 누적됩니다. 개인이 단순 작업 몇 건 테스트하는 용도라면 괜찮지만, 예산이 빠듯한 팀이라면 Claude Code Max($100)가 비용 예측이 더 쉽습니다.
Q. Claude Code와 Devin 중 코드 품질은 어느 쪽이 높나요?
벤치마크 기준으로는 Claude Code(SWE-bench 88.6%) vs Devin(45.8%)으로 Claude Code가 앞선다. 다만 Devin은 품질보다 자율 운영 능력에 강점이 있어서, 단순히 점수로만 비교하기는 어렵습니다.
Q. 두 도구를 동시에 쓰는 게 가능한가요?
가능하고, 오히려 권장하는 팀도 많습니다. Devin을 백그라운드에서 티켓 처리용으로, Claude Code를 포그라운드 심도 작업용으로 운영하면 서로의 약점을 보완할 수 있습니다.
비슷해 보이는 두 도구지만 실제로 해결하려는 문제가 다르다. "AI 엔지니어에게 작업을 위임하고 싶다"면 Devin, "AI와 함께 생각하면서 코드를 짜고 싶다"면 Claude Code가 더 잘 맞습니다. 어느 쪽을 선택하든, 실제 작업에 하루 이틀만 써보면 금방 감이 온다. 직접 돌려보는 게 가장 빠른 답이에요.
Claude Code를 더 잘 쓰고 싶다면 Claude Code Hooks 완벽 가이드나 서브에이전트 심화 가이드도 블로그에서 찾아볼 수 있습니다.
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