Ox 알파, 100조 토큰 무료와 남는 프롬프트

누가 만들었는지 밝히지 않은 코딩 모델이 오픈라우터에 올라왔습니다. 이름은 Ox 알파. 일주일 동안 하루 100조 토큰을 무료로 푼다고 해서 개발자 커뮤니티가 시끄럽습니다. 코딩 점수도 눈에 띄고요. 그런데 모델 페이지를 열어보면 한 줄이 더 적혀 있습니다 — 프롬프트와 응답이 그 익명 제공자에게 보관된다는 조건입니다. 무엇이 좋고 무엇을 내주는 건지 정리했습니다.

📌 30초 요약

• 제공자가 익명입니다. 오픈라우터는 요청을 넘겨줄 뿐 만든 곳이 아니라고 못 박아뒀습니다.
• 입력·출력 모두 무료고, 미리보기 기간 한정입니다.
• 프롬프트와 응답은 제공자가 보관합니다. 학습에는 안 쓴다고 적혀 있고요.
• 코딩 시험에서 80점 — 다만 113문항 중 10개만 뽑아 잰 값입니다.
• 느립니다. 실측 응답 지연이 3.77초, 초당 26토큰입니다.
• 정체는 중국 쪽 모델 계열이라는 분석이 우세한데, 확정된 건 없습니다.

무료인데 조건이 있습니다

모델 페이지 맨 위에 안내가 붙어 있습니다. 요지는 셋입니다 — 제3자가 만들고 운영하며 미리보기 기간에는 익명으로 남기로 했다, 오픈라우터는 요청을 전달할 뿐 개발사도 소유자도 아니다, 그리고 프롬프트와 응답은 제공자가 보관한다는 것입니다.

🔍 "학습에 안 쓴다"와 "안 남는다"는 다릅니다

안내문은 학습에 사용하지 않는다고 분명히 적어뒀습니다. 그런데 같은 문장에 보관된다는 말이 함께 있습니다. 두 가지는 다른 얘기입니다 — 모델을 다시 훈련시키는 데는 안 쓰지만, 내가 보낸 내용은 어딘가에 남아 있습니다. 게다가 그 '어딘가'가 누구인지 공개되지 않은 상태고요. 사내 코드나 아직 안 나온 제품 이야기를 넣기 전에 한 번은 멈춰 볼 자리입니다.

반대로 공개 저장소 코드로 성능을 시험해보는 정도라면 걱정할 게 별로 없습니다. 무엇을 넣느냐로 판단이 갈리는 문제지, 쓰면 안 되는 물건이라는 얘기가 아닙니다. 무료 모델을 고를 때 값만 보면 안 되는 이유는 오픈라우터 무료 모델을 훑어본 글에도 적어둔 적이 있는데, 이번 건은 그중에서도 조건이 특이한 축입니다.

코딩 점수는 어떻게 나왔나

화제가 된 건 코딩 시험 결과입니다. 소프트웨어 수정 능력을 재는 벤치마크에서 80%를 기록했다는 데이터가 공유됐습니다. 같은 조건에서 잰 다른 모델들과 나란히 놓으면 이렇습니다.

모델	정답률
Ox 알파	80%
앤트로픽 페이블 5	65%
오픈AI GPT-5.6 솔	52%

숫자만 보면 압도적인데, 단서를 반드시 같이 봐야 합니다. 이 시험은 전체 113문항 중 10개만 뽑아 잰 결과입니다. 열 문제에서 한 문제 차이가 10%포인트입니다. 표본이 작으면 순위가 쉽게 뒤집힙니다. 데이터를 공유한 쪽도 편차 가능성을 인정했고요. "세 모델의 실력 차가 이렇다"가 아니라 "열 문제에서는 이랬다"로 읽는 게 맞습니다.

쓴 사람들 반응이 갈립니다

실제로 써본 후기는 한쪽으로 모이지 않았습니다. 좋다는 쪽은 큰 코드베이스를 통째로 넣고 길게 이어지는 작업에서 매끄럽다고 합니다. 반대쪽 불만은 구체적인데, 한 줄짜리 단순한 요청에도 과도하게 오래 생각한다는 것입니다. 답답하고 결과도 기대 이하라는 얘기죠.

이 불만은 측정값으로도 뒷받침됩니다. 모델 페이지에 찍힌 실측치가 응답 시작까지 3.77초, 초당 26토큰입니다. 요즘 상용 모델들과 견주면 확실히 느린 편입니다. 정리하면 긴 작업을 오래 맡기는 데 맞는 물건이고, 빠른 왕복이 필요한 작업에는 안 맞습니다. 기존 무료 오픈 코딩 모델들과 성격이 다른 지점이기도 합니다.

# 오픈라우터 모델 페이지에 찍힌 값 (확인 시점 기준)
가격        → 입력·출력 모두 무료
컨텍스트     → 131,072
응답 지연     → 3.77초
처리 속도     → 초당 26토큰
가동률       → 99.99%
제공자       → 한 곳뿐 (라우팅 선택 없음)

# 주의 — 기사와 수치가 갈리는 항목이 있습니다 (본문 참고)

정체를 두고 베팅까지 열렸습니다

누가 만들었느냐를 두고 추측이 분분합니다. 예측 시장에 "Ox 알파 뒤에 있는 회사는 어디인가"를 두고 베팅이 열렸을 정도입니다. 지금까지 나온 근거는 이렇습니다.

우세한 쪽은 중국 쪽 모델 계열이라는 분석입니다. 근거는 두 가지인데, 텍스트를 잘게 쪼개는 방식의 구조가 비슷하고, 민감한 주제를 거절할 때의 응답 패턴이 닮았다는 겁니다. 차세대 모델을 정식 공개하기 전에 이름을 감추고 실전 시험을 돌리는 중이라는 추측이죠. 반면 다른 대형 업체 계열이라는 주장도 있어서, 아직 확정된 건 없습니다.

💸 이름을 감추고 공짜로 푸는 이유

왜 이런 방식을 쓸까요. 이름을 걸면 기대치가 먼저 붙습니다. 어느 회사 모델이라고 알려지는 순간 사람들은 그 회사의 이전 모델과 비교하고, 실망하면 그 평판이 정식 출시까지 따라갑니다. 익명이면 순수하게 결과만 평가받습니다. 그리고 공짜로 크게 푸는 건 돈을 안 받는 대신 실사용 데이터를 대량으로 얻는 거래죠 — 그래서 "보관한다"는 조건이 붙어 있는 겁니다. 공짜의 값을 사용자가 데이터로 치르는 구조라고 보면 대체로 맞습니다.

자주 묻는 질문

Q. 지금 써봐도 되나요?

써보는 건 됩니다. 다만 무엇을 넣을지만 정해두세요. 공개된 코드로 성능을 재보는 정도면 부담이 없고, 회사 코드·미공개 자료·개인정보가 섞인 내용은 피하는 게 맞습니다. 제공자가 누구인지 모르는 상태에서 보관된다는 조건이니까요. 그리고 미리보기 기간 한정이라 언제 닫힐지 모릅니다 — 여기에 작업 흐름을 붙여두면 갑자기 끊길 수 있습니다.

Q. 클로드 코드나 코덱스를 대체할 수 있나요?

커뮤니티 후기 기준으로는 아직 아니라는 쪽이 많습니다. 점수가 좋게 나온 건 모델 단독 성능이고, 실제 코딩 도구는 파일 읽기·명령 실행·권한 관리 같은 껍데기가 붙어서 완성됩니다. 모델 하나 바꾼다고 그 껍데기가 따라오지 않습니다. 속도가 느린 것도 왕복이 잦은 도구에서는 체감이 큽니다.

Q. 하루 100조 토큰이면 어느 정도인가요?

개인이 체감할 수 있는 규모가 아닙니다. 한 사람에게 주는 한도가 아니라 전체에 푸는 총량으로 보는 게 맞고, 실제로 개인에게 어떤 제한이 걸리는지는 따로 공지된 걸 찾지 못했습니다. 숫자의 크기보다 "돈을 안 받고 대량으로 돌려본다"는 신호로 읽는 편이 정확합니다.

🧾 정직하게 밝혀둡니다

• 제가 직접 돌려보고 쓴 글이 아닙니다. 모델 페이지에 적힌 값과 국내외 보도·커뮤니티 데이터를 정리했습니다.
• ★사양 수치가 출처마다 다릅니다. 한 기사는 컨텍스트 창을 100만 토큰으로 적었는데, 제가 오늘 연 모델 페이지에는 131,072로 나와 있었습니다. 저는 페이지 쪽을 따랐고, 바뀐 것인지 표기가 다른 것인지는 확인하지 못했습니다.
• 코딩 점수는 제3자가 잰 10문항 표본입니다. 공식 벤치마크 전체 결과가 아니고, 잰 쪽도 편차를 인정했습니다.
• 정체는 추측 단계입니다. 본문의 계열 분석은 커뮤니티 관찰이지 확인된 사실이 아니라, 특정 회사 이름을 단정해 적지 않았습니다.
• 미리보기 조건은 언제든 바뀔 수 있습니다. 무료 여부·보관 정책·기간 모두 오늘 확인한 시점 기준입니다.

✨ 정리하면

성능은 흥미롭고 값은 공짜인데, 내가 보낸 내용이 누군지 모르는 곳에 남습니다. 공개 코드로 시험해보는 건 권할 만하고, 회사 자료를 넣는 건 다른 얘기입니다. 점수도 열 문제짜리 표본이라는 걸 같이 기억해두세요. 무료 AI 도구를 고르는 기준은 AI 지출 정리 허브에 모아뒀습니다.

출처: 오픈라우터 모델 페이지 및 AI타임스 보도 (2026-08-24 확인). 미리보기 단계라 가격·사양·제공 기간이 예고 없이 변경될 수 있습니다. 이 글은 정보 제공용입니다.