오마이파이(Oh My Pi, omp) 이해하기: S등급 평가의 근거와 한계

코딩 에이전트를 S부터 F까지 나눈 티어표가 X에 돌고 있습니다. Oh My Pi 하나만 S등급이고, Claude Code와 Codex는 B, GitHub Copilot과 Antigravity는 F입니다.

Oh My Pi(omp)는 Pi라는 코딩 에이전트의 코드를 바탕으로 별도로 개발하는 도구입니다. 이런 개발 분기를 포크라고 부릅니다. 터미널은 명령어를 입력하는 화면이고, CLI는 그런 명령으로 프로그램을 사용하는 방식입니다. omp는 이 화면에서 AI에게 파일 읽기와 수정, 프로그램 실행을 맡깁니다. IDE는 코드 편집과 오류 찾기 등을 함께 제공하는 개발 환경이며, omp는 그 기능 일부를 연결합니다. 국내에서는 아직 낯선 이름입니다. 무엇인지, 왜 혼자 꼭대기에 있는지, 실제로 쓰는 사람들은 뭐라고 하는지를 2026년 9월 22일 기준으로 공식 저장소와 해외 커뮤니티, 국내 커뮤니티를 열어 정리했습니다.

후기와 순위표는 9월 22일까지의 기록입니다. 승인 설정, Pi의 MCP 지원과 Stencil 약관은 10월 5일 공식 문서 기준으로 보완했습니다.

결론부터 말하면 원글 조사에서 S등급을 뒷받침하는 독립 벤치마크는 찾지 못했고, 해외와 국내 모두 "Pi 순정이 낫다"와 "omp로 정착했다"로 의견이 나뉘어 있습니다. 그리고 이 표 자체가 기사에서 평가 근거를 확인할 수 없었던 개인 순위입니다.

첫 연습: 성공률과 비용을 함께 읽기

순위표만으로 도구를 설치하기 전에 메모 앱과 계산기로 비교 기준을 연습합니다. 아래 A와 B는 실제 제품 성능이 아닌 가상 기록입니다. 계정이나 API 결제가 필요하지 않습니다.

성공률은 성공한 과제 수를 전체 과제 수로 나눕니다. A는 8 ÷ 10 × 100 = 80%, B는 90%입니다. 성공당 비용은 실패한 실행까지 포함한 전체 비용을 성공 수로 나누므로 A는 4 ÷ 8 = 0.5달러, B는 9 ÷ 9 = 1달러입니다.

메모에 ‘B는 한 과제를 더 성공했지만 A는 성공당 비용이 더 낮다’고 적고 계산과 대조합니다. 성공률이 높다는 이유로 비용도 낮다고 적었다면 문장을 고칩니다. 에이전트 비교 연습으로 저장한 뒤 다시 열어 확인합니다. 다음에는 B의 전체 비용만 4.5달러로 바꿉니다. 성공률은 90% 그대로이고 성공당 비용은 A와 같은 0.5달러가 되어야 합니다.

실제 도구를 비교할 때는 같은 입력과 모델, 완료 기준으로 시험하고 사람이 수정한 시간도 남깁니다. 예를 들어 날짜 한 곳만 바꾸는 작업이라면 바뀐 날짜뿐 아니라 다른 문장이 그대로인지 파일을 다시 열어 확인합니다. 가상 계산만 끝내도 이 글의 실험 표를 읽을 준비가 된 것입니다. 설치와 모델 호출은 다음 선택입니다.

티어표의 출처와 한계

먼저 이 티어표가 어디서 왔는지부터 적어 둡니다. 확인된 출처는 하나뿐입니다. 2026년 9월 22일에 올라온 한 해외 분석 기사에 따르면, "Sayo"라는 X 사용자가 9월 21일에 "ai agent/harness tiers"라는 짧은 설명과 함께 올렸고 몇 시간 만에 조회 8만 회 가까이 나왔습니다. 기사는 원본 게시글 주소를 싣지 않았고, X 검색은 로그인 없이는 막혀 있어 원본을 직접 열어 보지는 못했습니다.

기사가 전하는 답글 반응은 세 가지입니다. 가장 많이 나온 항의는 특정 배치가 아니라 빠진 도구였습니다. Nous Research의 Hermes가 표에 없다는 답글이 여럿 달렸습니다. Oh My Pi가 S인 것에는 "OMP는 슬롭(slop)이고 필요한 것만 얹은 순정 Pi가 훨씬 낫다"는 답글이 달렸고, "이게 뭘 근거로 한 건지"라는 질문에는 답이 없었다고 합니다.

9월 22일에는 국내 디시인사이드 AI활용 갤러리에도 "X에 omp까들 왤케많지"라는 글이 올라왔습니다. 댓글에 "헤르메스를 S티어에 올려야 한다 이러고 있던데"가 달려 있어, 이 논쟁이 국내까지 넘어온 것은 확인됩니다.

정리하면 이 표는 벤치마크 결과가 아니라 한 사용자의 체감 순위이고, 그 사용자도 근거를 밝히지 않았습니다. 그래서 여기서는 표의 등급을 검증하기보다 Oh My Pi가 무엇이고 실제 평가가 어떤지를 봅니다.

Oh My Pi가 무엇인지: Pi를 통째로 뜯어고친 하드 포크

Oh My Pi는 줄여서 omp라고 부르고, 터미널 명령어도 omp입니다. 작명 방식은 Oh My Zsh와 같습니다. 일부러 비워 둔 도구에 모든 것을 채워 넣었다는 뜻으로 이 글에서는 봤습니다.

위 스타와 다운로드는 9월의 집계이며 현재 사용자 수나 품질 점수가 아닙니다. 설치 명령은 서로 다른 설치 방법이므로 모두 실행하는 순서가 아닙니다. curl ... | sh는 받은 스크립트를 바로 실행하는 방식입니다. 실제 설치는 운영체제에 맞는 공식 안내를 확인한 뒤 한 방법을 선택합니다.

저장소 README 첫 줄이 "Fork of Pi by @mariozechner"입니다. 여기서 Pi를 알아야 omp가 보입니다.

초기 Pi: 작은 기본 구성을 택한 에이전트

Pi는 libGDX를 만든 마리오 제히너(Mario Zechner)가 2025년 11월 30일에 공개한 터미널 코딩 에이전트입니다. 이런 프로그램을 하네스(harness)라고 부르는데, 모델에 전달할 자료와 도구 실행을 관리하는 프로그램을 뜻합니다. 모델은 다음 응답과 동작을 판단하고, 하네스는 파일을 읽거나 명령을 실행한 결과를 모델에 돌려줍니다. 컨텍스트는 모델이 이번 응답에 참고하는 자료이며 토큰은 그 분량을 집계하는 단위입니다. 프로젝트 저장소는 github.com/earendil-works/pi이고, 원글이 기록한 9월 22일 스타는 108,443개였습니다. Flask를 만든 아르민 로나허(Armin Ronacher)가 이 회사의 공동 창업자입니다.

제히너가 공개 당시 블로그에 쓴 원칙은 한 줄입니다. "내게 필요 없으면 만들지 않는다." 당시 소개한 시스템 프롬프트와 도구 정의는 합쳐 1,000토큰이 안 되고, 기본 도구는 read, write, edit, bash 네 개뿐입니다. 그는 Claude Code를 두고 "내가 쓸 일 없는 기능이 80%인 우주선이 되어 버렸다"고 적었습니다.

아래는 초기 Pi가 기본 기능에서 제외했던 목록입니다. 10월 5일 pi.dev에는 MCP와 Codemode가 내장되었다고 안내되어 있으므로 현재 Pi를 “MCP 없음”으로 비교하면 안 됩니다. MCP는 AI가 외부 도구를 연결하는 공통 방식이고, Codemode는 여러 도구 호출을 코드로 묶는 기능입니다.

• 초기에는 MCP 없음. 현재는 내장 지원
• 서브에이전트 없음
• 권한 팝업 없음
• 플랜 모드 없음
• 내장 할 일 목록 없음
• 백그라운드 bash 없음

그리고 같은 블로그 글의 마지막 문장이 "Pi가 맞지 않으면 포크하라, 진심이다"였습니다.

한 달 뒤 그 문장대로 나온 것이 omp입니다.

omp가 더한 도구와 개발 기능

README가 앞세우는 숫자는 제공자 60개 이상, 내장 도구 31개, LSP 연산 14개, DAP 연산 28개, Rust 코어 약 8만 줄입니다. omp가 넣은 것은 Pi가 일부러 뺀 항목과 하나씩 짝을 이룹니다.

서브에이전트는 일을 나누어 맡는 별도 AI 작업자입니다. 워크트리는 같은 저장소의 파일을 별도 작업 폴더로 펼치는 기능입니다. LSP는 코드의 이름과 오류 정보를 주고받는 방식이고, DAP는 실행 중인 프로그램의 상태를 살피는 디버거 연결 방식입니다. 이 목록은 모든 기능을 처음부터 켜야 한다는 뜻이 아닙니다.

앞부분은 IDE가 하던 일이고, 뒷부분은 다른 에이전트에서는 보기 어려운 실험입니다. 이 뒷부분이 해외에서 찬사와 조롱을 동시에 받는 대목입니다.

Pi와 omp 제작자가 공개적으로 거리를 둔 경위

두 프로젝트는 같은 뿌리인데 지금은 거리를 두고 있습니다.

제히너는 2026년 1월 3일 Pi 저장소 이슈에서 omp를 두고 "하드 포크로 완전히 가 버렸네. 구현한 기능 중에는 내가 이해 못 하는 것도 있다. 다들 짐 쌀 시간이다 :D"라고 농담했습니다. 8월 9일에 omp 기능 네 개를 Pi로 가져오자는 제안이 올라오자 이튿날 돌아온 답은 한 줄이었습니다. "그게 필요하면 omp를 쓰세요."

8월 22일에는 omp 진영이 다음 판(omp2)에서 Pi를 완전히 걷어낸다며 Bun 의존성과 신뢰 모델을 이유로 들자, 제히너가 X에서 "남 깎아내리는 짓은 하지 말자. Pi는 Bun에 의존하지 않는다"고 직접 반박했습니다. 뵐뤼크는 같은 글타래에 "우리는 무관하고, 나는 어차피 신뢰 모델에 반대한다"고 답했습니다.

omp2는 Rust 전면 재작성 브랜치인데 9월 22일 기준으로 아직 배포되지 않았고, 배포판 v18.2.8은 여전히 TypeScript입니다. 국내 긱뉴스 댓글에 "omp는 Rust로 갔다"는 말이 나오는데, 정확히는 런타임 일부만 Rust이고 언어 비중은 TypeScript가 압도적입니다.

omp와 Pi, Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 한눈 비교

티어표에 이름이 오른 도구 가운데 국내에서 많이 쓰는 여섯 개를 같은 항목으로 놓았습니다. 아래 가격과 측정치, 순위는 9월 조사 기록입니다. 설치 버전과 요금제별 조건은 바뀔 수 있습니다. 현재 Pi의 MCP 지원은 반영했으며, 이 표를 최신 구매 견적이나 동일 조건 성능 시험으로 읽지는 않습니다.

표를 놓고 보면 omp의 위치가 분명해집니다. 이 글에서 정리한 기능 목록은 길고, 모델 선택 폭은 Pi와 OpenCode 수준으로 넓습니다. 대신 기본 승인 범위가 넓고, 인용한 시작 토큰은 가볍지 않습니다. 다만 프로젝트와 설정이 다른 측정이므로 그 숫자만으로 비용 비율을 확정하지 않습니다. Claude Code와 Codex도 제품별 모델 지원 범위와 실행 정책을 확인해야 하며, Pi는 그 반대편에서 기능을 덜어내 가벼움을 얻었습니다. omp는 Pi의 자유도에 Claude Code의 기능을 얹은 도구인데, 그 대가로 Claude Code의 무게와 Pi의 열린 권한을 둘 다 물려받았다고 보는 편입니다.

해외 반응: 비용 절감 체감과 컨텍스트 크기 논쟁

해외 반응은 두 방향으로 뚜렷하게 나뉩니다. 칭찬은 비용과 어드바이저에 몰려 있고, 비판은 컨텍스트 크기와 만든 방식으로 향합니다.

칭찬: 구독 대신 종량제로 갈아탄 사람들

레딧 r/PiCodingAgent에 2026년 9월 20일 올라온 글이 대표적입니다. 글쓴이는 Claude Code 구독을 1년 썼는데 비용 부담이 너무 커서 omp로 옮겼더니 "더 빠르고, 더 싸고, 결과도 더 좋았다"며, 지난 금요일부터 에이전트 두 개를 돌리는 데 15달러가량 들었다고 적었습니다. r/codex에서는 ChatGPT 20달러 요금제에 Codex와 omp를 붙이면 "어려운 티켓도 주간 사용량의 1% 정도로 끝난다"는 글이 추천 300개 이상을 받았습니다.

기능 가운데 자주 언급되는 것은 어드바이저입니다. 한 사용자는 "어드바이저가 메인 에이전트가 삼천포로 빠지는 걸 여러 번 막았다. 다른 하네스에서는 본 적 없다"고 썼습니다. 해커뉴스에서는 직접 하네스를 만들던 개발자가 "내가 하던 걸 omp가 이미 다 하고 있더라. 정말 좋은 하네스다"라고 적었고, 윈도우 사용자가 WSL 없이 쓸 수 있어 좋다고 적은 글도 있었습니다.

비판: 인사만 했는데 컨텍스트 15%

컨텍스트 점유율은 한 번에 참고할 자료 용량의 비율이며 월 사용량이나 실제 청구 비율이 아닙니다. 비판하는 편에서 자주 인용되는 숫자가 있습니다. 2026년 8월 28일 레딧에 올라온 실측 글에서 나온 수치입니다. omp 18.0.7이 실제 TypeScript 모노레포에서 사용자가 한 글자 치기 전에 22,643토큰을 보낸다는 내용이고, 그중 절반 이상이 상위 도구 11개의 JSON 스키마였습니다. 글쓴이는 압축 프리셋으로 5,900토큰까지 줄이자 오히려 결과가 좋아졌다고 적었습니다(실제 버그 8개 중 4개 해결에서 7개 해결로). 그 글에서 추천을 가장 많이 받은 답글은 "그럼 왜 omp를 쓰면서 불평하냐, 그냥 Pi 써라"였습니다.

해외 한 개발 유튜버가 9월 8일 올린 리뷰 영상에도 같은 문제가 나옵니다. "인사 한 마디 했는데 128,000토큰 컨텍스트의 15%를 쓰고 있다"며 워커 동시 실행 기본값 32개를 "미친 기본값"이라 불렀고, 영상 중에 컨텍스트가 넘쳐 세션이 죽는 장면이 그대로 담겼습니다. 결론은 이 한 줄이었습니다. "Pi는 사람을 도우려고 만든 것 같고, Oh My Pi는 LLM을 도우려고 만든 것 같다."

레딧에는 "더 나은 게 아니라 그냥 더 많은 것(It's not better, it's just MORE)", "omp는 2025년 중반 모델용으로 설계된 것이다. Opus 4.8 이후 모델은 그런 게 필요 없다", "매일 업데이트가 오는데 한 주 열 개 중 셋은 워크플로를 깨뜨린다" 같은 글이 있습니다. 해커뉴스에서는 해시라인 편집을 두고 "모델이 실제 작업보다 깨진 편집을 고치는 데 턴을 더 쓴다"는 반대 의견도 있었습니다.

X의 반응: 아트 피스라는 조롱과 쓰라린 교훈 비판

X에서 조회가 많이 나온 omp 관련 글은 칭찬이 아니라 조롱이었습니다. t3.gg의 Theo가 2026년 9월 18일에 올린 글입니다.

oh-my-pi는 내가 본 것 중 가장 진지하지 않은 개발 도구다. 이쯤 되면 아트 피스처럼 느껴진다. 솔직히 대단하다.

조회 28만 5천 회에 좋아요 1천 대가 찍혔고 답글은 107개가 달렸습니다. 답글 중에는 "omp가 스냅컴팩트라고, 대화 기록을 마이크로폰트 이미지로 만들어 모델이 픽셀을 읽게 하는 기능이 있는데 의외로 잘 된다"는 설명이 있었고, Theo는 다음 날 "예시를 볼수록 더 웃기다"고 이어 갔습니다. 반대로 "omp는 슬롭이 아니고 팀이 이런 무시를 받을 이유가 없다. 오늘 쓸 수 있는 최고의 하네스다"라는 반박도 좋아요 70개 이상을 받았습니다.

3주 가까이 앞선 8월 30일에는 더 근본적인 비판이 있었습니다. 조회 18만 회를 넘긴 글인데 요지는 이렇습니다. "하네스 트릭을 산더미처럼 쌓아 놓은 것이고, 트릭 하나하나는 벤치마크에서 잘 나온다. 하지만 이건 정확히 '쓰라린 교훈(bitter lesson)'이 피하라고 한 그것이다. 모델이 새로 나올 때마다 이 결과들이 무효가 될 수 있다. 단순한 하네스는 강한 모델이 나올 때마다 좋아지지만, 복잡한 트릭 더미는 모르는 사이에 짐이 된다."

개발 방식도 논쟁거리입니다. 저장소는 roboomp라는 AI 봇이 이슈를 분류하고 답하고 자체 PR을 올리는 구조이고, 기여 안내문에는 "봇이 처리 가능한 이슈를 작업으로 가져가니 직접 고칠 이슈는 올리지 말라"는 경고가 있습니다. omp 블로그 글이 해커뉴스에 올라갔을 때 댓글 상당수가 "LLM 말투"를 지적했는데, 일부 반응은 이 봇 운영 방식과도 연결됐습니다.

벤치마크: 같은 회사가 한 달 간격으로 낸 정반대 결과

표 작성자가 근거를 밝히지 않았으니 공개된 벤치마크를 직접 봤습니다. 결론은 원글 조사 범위에서는 Oh My Pi를 독립 기관이 측정한 결과를 찾지 못했다는 것입니다.

9월 22일 조사에서 Terminal-Bench 공식 리더보드 2.0부터 4.0을 확인했을 때 Codex, Claude Code, Grok Build, Droid, Cursor CLI, Devin, Warp, OpenCode는 있고 Pi와 omp는 없습니다. "Pi가 Terminal-Bench 8위"라는 말이 돌지만 제히너가 직접 한 번 돌려 본 결과이고, 공식 제출 절차를 거치지 않았습니다. 당시 omp의 벤치마크 연결 코드에 관한 이슈에는 "지금은 어떤 변경도 측정할 수 없다"고 적혀 있었습니다.

UC 버클리 연구: Pi는 넣고 omp는 넣지 않음

모델과 하네스를 함께 비교한 자료는 9월 중순에 나온 UC 버클리와 Arena Intelligence의 HarnessTax 연구입니다. 이온 스토이카(Ion Stoica)와 마테이 자하리아(Matei Zaharia)가 저자로 참여했습니다. 연구진은 모델 7개와 하네스 3개(Claude Code, Codex CLI, Pi)를 SWE-bench Lite와 Terminal-Bench 2.0으로 비교했습니다.

연구진의 세 가지 발견은 이렇습니다. 이 실험 조건에서 하네스 간 성공률 차이가 비용 차이보다 작았다는 것, 단순한 하네스도 경쟁력이 있다는 것, 모델은 자기 회사 하네스보다 다른 하네스에서 더 잘할 수도 있다는 것입니다. 연구진은 마지막 항목 옆에 "쓰고 있는 Claude 모델에 Claude Code가 필요 없을지도"라고 덧붙였습니다.

이 연구에는 omp가 없으므로 Pi와 omp 중 어느 쪽이 더 낫다는 근거로 쓸 수 없습니다. Pi의 비용과 성공률 관계를 보여 주는 자료로 읽습니다.

같은 벤더가 낸 상반된 실험 두 건

원글에서 찾은 omp 1위 공개 실험은 다음 사례입니다. 한 MCP 도구 회사가 2026년 8월 초에 Kimi K3 한 모델을 하네스 8개에 연결해, 슬랙과 스프레드시트와 청구서 같은 실제 앱을 MCP로 다루는 과제 25개를 돌린 실험입니다. 성공률은 omp가 1위였지만 성공당 비용은 Hermes가 더 낮았습니다.

그런데 같은 회사가 9월 1일에 DeepSeek V4 Flash로 같은 종류의 도구 사용 과제 30개를 돌리자 결과가 뒤집혔습니다. Pi가 20개, omp가 17개를 통과했고 성공당 비용은 Pi 0.028달러, omp 0.103달러였습니다. 과제당 토큰은 omp가 33% 더 썼습니다. 다만 원문에 붙은 주의가 있습니다. Pi는 추론 수준을 max가 아닌 high로 돌렸고, Pi 시도 30건 중 24건은 OpenRouter가 아니라 DeepSeek 공식 API를 거쳤기 때문에 비용 수치는 그 차이를 감안해 봐야 한다는 것입니다. 회사의 결론은 "omp는 모델에게 문제를 풀 방법을 더 많이 주는데, 대개는 시간을 낭비할 방법도 더 많이 준다"였습니다.

회사는 두 건 모두 모델과 하네스 조합마다 한 번씩만 돌렸고, 과제도 25개와 30개에 그쳤습니다. 어느 쪽도 정답으로 삼기 어렵고, 모델과 과제 종류에 따라 결과가 달라진다는 것만 확인됩니다.

omp 제작자가 직접 낸 수치도 있습니다. 2026년 2월 블로그에서 해시라인 편집이 Grok Code Fast 1의 성공률을 6.7%에서 68.3%로 올렸다고 발표했습니다. 다만 국내 한 유튜브 채널이 지적했듯 같은 실험에서 문자열 치환 방식은 66.7%였습니다. 반올림된 두 수치 차이는 1.6%포인트이고, 실험 단위인 180문항으로 단순 환산하면 약 세 문항입니다. 이는 1.6%의 상대 개선과는 다릅니다. 실험을 설계하고 돌린 사람이 omp와 해시라인을 만든 사람이라는 점도 같이 봐야 합니다.

국내 반응: 오마이파이가 아니라 omp

국내 반응을 찾으면서 먼저 부딪힌 것은 이름이었습니다. 당시 확인한 게시글에서는 주로 omp라고 불렀습니다. 디시인사이드 AI활용 갤러리 본문에서 omp로 검색하면 한도인 20건이 나왔고, "오마이파이"와 "oh my pi"는 0건이었습니다. 오마이파이라는 표기는 소개 글을 올리는 블로그 두어 곳에서만 보입니다.

한 가지 더 혼동하기 쉬운 점이 있습니다. 국내에서 "오마이 무엇"으로 훨씬 유명한 것은 한국 개발자들이 만든 oh-my-claudecode(OMC)와 oh-my-opencode(OmO)입니다. 별도 프로젝트이므로 이름이 비슷해도 설정과 설치 명령을 섞지 않습니다. 검색 결과를 섞으면 안 됩니다.

omp 국내 언급량의 채널별 온도차

검색 결과 0건은 실제 이용자가 없다는 뜻이 아닙니다. 위 결과는 당시 검색어와 접근 가능한 게시글의 범위이며 전체 이용량 조사가 아닙니다. 다른 채널에서 찾지 못했어도 갤러리 하나와 스레드에서는 매일 설정을 나누는 집단이 있습니다.

국내 실사용 후기

디시 갤러리의 2026년 8월 19일 가이드 글이 국내에서 많이 읽힌 후기입니다. 글쓴이는 한 달 쓴 소감을 이렇게 적었습니다.

만족감이 매우 높다. 특히 서브 에이전트쪽이 맘에 들어서 계속 쓰고 있다. (중략) 이거 쓴다고 코드 결과물이 갑자기 좋아진다거나 그런건 아님. (중략) 처음 설치하면 뭔가 세팅할게 많아 보여서 진입장벽이다. /settings를 치는순간 무수한 영어가 날 반겨준다.

댓글에는 "난 이거로 정착함"과 "설정 너무 어려워서 제대로 못 써먹고 있었네", "오늘 잘 모르고 썼다가 토큰 순삭이어서 깜짝 놀람"이 나란히 있습니다. 9월 20일에는 "Codex와 클코에서 작업할 때 시간은 2배 아끼고 토큰은 1.5배 아끼는 중"이라는 글이, 9월 22일에는 "세팅 자체가 너무 고돼서 쉽지가 않음"과 "서브에이전트, 압축, 갱신 설정하고 조정하는데 몇 일 꼬박 걸린 듯"이 올라왔습니다.

스레드에서는 한 AI 도구 소개 계정이 소개 글을 여러 건 올렸는데, 이 계정도 "최강 하네스는 내게 맞춰 커스텀하는 Pi와 패키지 생태계"라고 전제한 뒤 "그럼에도 하네스 측면에서 본다면 omp가 오픈소스 중에서 단연코 1등"이라고 적었습니다. 보안 정책이 엄격한 회사에서 쓴다며 "OMP 이만한 게 없다"고 적은 글이 있는 한편, "권한 면적도 상당히 크다"는 경고와 "어차피 요청은 OpenAI 서버로 가는데 왜 하네스로 이렇게 차이가 날까, 코드를 까 봐도 검증이 어렵다"는 의문도 함께 올라옵니다.

긱뉴스 댓글이 국내 찬반을 가장 짧게 보여 줍니다. 한쪽은 "OpenCode는 프롬프트 캐싱을 무시하는 경우가 있어서 결국 Pi 계열인 omp로 정착했다"고 했고, 다른 쪽은 "생각보다 버그가 많아서 Pi로 다시 돌아왔다"고 했습니다. 네이버 블로그에서 순정 Codex와 omp를 병행하며 GPT-6 Astra를 비교한 분은 "승자는 고르지 못했습니다"로 맺었습니다.

국내 개인 블로그 리뷰 하나가 이 온도차를 한 문장으로 정리합니다. "omp의 가성비는 토큰값을 아끼는 대신 내 시간으로 메운다로 읽어야 정확하다."

omp를 쓰기 전에 알아야 할 위험 네 가지

기능 목록보다 아래 네 가지가 더 중요하다고 생각하는 편입니다. 공식 문서와 제작자 발언, 이용자 보고는 근거의 성격이 다릅니다. 아래는 각 자료의 범위에서 읽어야 합니다.

구독 연결은 제공자별 허용 조건 확인

omp는 Claude, Codex, Cursor, Antigravity 같은 구독을 OAuth로 붙여 쓸 수 있게 해 둡니다. OAuth는 계정 접근을 허용하는 인증 방식이며 그 자체가 우회나 약관 위반을 뜻하지는 않습니다. omp가 연결 기능을 제공하는 것과 해당 회사가 그 사용을 허용하는 것은 별개입니다. 아래 사례를 모든 제공자의 현재 정책으로 일반화하지 않습니다.

• 앤트로픽은 2026년 1월 9일 서드파티 하네스의 구독 토큰 사용을 차단했고, 4월 4일부터는 "Claude 구독이 서드파티 도구 사용량을 더 이상 포함하지 않는다"고 공지했습니다.
• Cursor는 2026년 8월 10일 공식 포럼 답변(레딧 r/cursor에 옮겨짐)에서 omp의 Cursor 제공자를 "비공식 프록시와 같은 범주이며 약관의 사용 제한에 어긋난다. omp가 이걸 일반 제공자처럼 보여 주고 경고를 안 띄우는 건 우리 쪽에서는 아무것도 바꾸지 않는다. 계정 정지까지 갈 수 있다"고 답했습니다.
• 제작자 본인이 2026년 2월 27일 이슈에서 "정지당할 수 있다. 보장은 못 해 준다. 다만 그들의 정지 물결은 OpenCode를 겨냥한 것 같아서 우리는 영향을 안 받았다"고 적었습니다. 같은 스레드에 "Pro 계정 열고 20분 만에 정지당했다"는 보고가 달려 있습니다.
• 구글은 제작자 본인의 Gemini 계정을 정지시켰습니다. 그가 블로그에 직접 "경고 없이, 제한 없이, 그냥 비활성화됐다"고 썼습니다.

해외 커뮤니티에는 "기술적으로 약관 위반이지만 계정 셋이 아직 멀쩡하다"는 식으로 알고도 쓰는 사람이 많습니다. 회사 계정은 회사의 도구 및 데이터 정책과 해당 제공자의 허용 범위가 확인된 경우에 사용합니다. 로그인에 성공했다는 사실만으로 그 조건이 확인되지는 않습니다.

기본 승인 모드가 yolo

공식 문서 기준으로 기본 승인 모드가 yolo입니다. 일반적인 읽기, 쓰기, 실행이 자동 승인되지만 명시적으로 지정한 거부나 승인 정책 등 예외도 있습니다. 세부 정책을 정할 수는 있지만 프로세스나 파일시스템 샌드박스는 없다고 문서에 적혀 있습니다. 승인 창은 실행을 허락할지 묻는 장치이고, 샌드박스는 접근 가능한 파일과 네트워크를 제한하는 실행 환경입니다. 둘은 같지 않습니다.

이미 설치했다면 Mac의 터미널이나 Windows의 PowerShell을 열고 연습 폴더로 이동합니다. 승인 모드를 지정하는 공식 명령은 omp --approval-mode always-ask입니다. 일반 읽기는 허용하고 쓰기와 실행을 묻습니다. 함께 --yolo나 --auto-approve를 주면 그 옵션이 우선하므로 섞지 않습니다. 실제 작업 전에는 별도 연습 폴더와 복사본으로 시작하고 실행 대상 경로를 확인합니다. 이 명령은 모델 연결이나 과금을 해결하는 설정이 아닙니다. omp를 찾을 수 없다는 오류는 설치 또는 실행 경로 문제이므로 공식 설치 안내로 돌아갑니다. 승인 모드 옵션을 인식하지 못하면 설치 버전의 도움말을 확인합니다. 승인 창이 있다는 이유만으로 코드 내용을 확인하지 않고 허용하지 않습니다.

하위 작업자는 일반 승인 창을 띄우지 않는 별도 정책을 사용하므로 부모의 always-ask가 모든 하위 작업에 그대로 적용된다고 가정하지 않습니다. 첫 시험에서는 작업을 나누거나 어드바이저를 추가하지 않고 작은 파일 하나의 결과부터 대조합니다.

인증값이 작업 기록에 남은 보고

비밀값 마스킹은 기본으로 꺼져 있고, 문서에도 "방어책 하나이지 보안 경계가 아니다"라고 적혀 있습니다. JSONL은 작업 기록을 한 줄씩 저장하는 파일 형식입니다. v18.0.8에서 특정 인증값 자리표시자를 편집할 때 실제 값이 수정 내역과 세션 기록에 남았다는 이슈(#10027)는 "고치지 않음(wontfix)" 라벨이 붙은 채 열려 있고, 제작자는 "평문이 ~/.omp에 저장되는 건 맞다"고 인정했습니다. 설치 ID가 OpenAI와 앤트로픽에 함께 전송된다는 점도 문서에 있습니다.

Stencil 서비스 약관과 직접 실행하는 오픈소스 구분

서비스 이용 조건도 구분해야 합니다. 제작자가 속한 Stencil Labs가 2026년 9월 17일부로 서비스 약관과 개인정보 처리방침을 냈습니다. 적용 범위에 "애플리케이션과 명령줄 도구", "호스팅 추론", 유료 구독이 들어 있고, 다음 문장이 눈에 띕니다.

계정 설정에서 옵트아웃하지 않는 한, 서비스 개선과 모델 학습 또는 미세 조정에 콘텐츠를 사용할 수 있습니다.

다만 같은 약관 1.3절은 호스팅 방식으로 제공되지 않는 오픈소스 소프트웨어에는 해당 오픈소스 라이선스가 적용된다고 구분합니다. 따라서 로컬에서 MIT 코드를 실행하는 모든 경우에 Stencil의 학습 조항이 그대로 적용된다고 단정하면 안 됩니다. Stencil 호스팅 서비스를 쓰는지, 다른 모델 제공자의 API를 직접 쓰는지에 따라 관련 이용 조건을 확인합니다. 제3자 모델로 전송한 자료에는 그 제공자의 보관 및 이용 정책도 적용됩니다.

티어표의 나머지 배치에 붙일 수 있는 근거

표 작성자는 근거를 밝히지 않았지만, 8월과 9월을 돌아보면 왜 그렇게 놓았는지 짐작할 만한 사건은 있습니다.

이 사건들이 등급을 정당화한다는 뜻은 아닙니다. 다만 Copilot과 Antigravity를 F에 둔 것에는 반박 답글이 없었다고 기사가 전하는데, 이 흐름과 맞물립니다.

omp를 직접 써 볼지 정하는 기준

여기까지 보면 판단 기준이 모델 성능이 아니라 사용 조건이라고 생각이 듭니다.

저는 티어표의 S를 "지금 가장 잘하는 도구"가 아니라 "지금 가장 많은 것을 시도하는 도구"로 보는 편입니다. 쓰라린 교훈을 든 비판대로, 그 시도가 다음 모델에서 자산이 될지 짐이 될지는 아직 정해지지 않았습니다.

정리

다음 비교에서는 버전, 모델과 설정을 함께 기록합니다. 성공률뿐 아니라 실패를 포함한 비용, 사람이 고친 시간과 파일 결과를 대조하면 자신의 작업에 맞는 도구를 고를 근거가 됩니다.

출처

• Pi의 내장 MCP 변경 설명

• can1357/oh-my-pi - GitHub

• omp.sh - Oh My Pi 공식 사이트

• earendil-works/pi - GitHub

• pi.dev - Pi 공식 사이트

• What I learned building an opinionated and minimal coding agent - Mario Zechner, 2025-11-30

• I've sold out - Mario Zechner, 2026-04-08

• Pi: The Minimal Agent Within OpenClaw - Armin Ronacher, 2026-01-31

• earendil-works/pi issue #326 - 하드 포크 언급, 2026-01-03

• earendil-works/pi issue #7845 - "use omp", 2026-08-10

• Mario Zechner X 게시글, 2026-08-22

• The Harness Problem - Can Bölük, 2026-02-12

• Stencil Labs Terms of Service, 2026-09-17

• Anthropic cracks down on unauthorized Claude usage by third-party harnesses - VentureBeat, 2026-01-09

• earendil-works/pi issue #3808 - 앤트로픽 구독 사용량 경고, 2026-04

• Yeachan-Heo/oh-my-claudecode - GitHub

• oh-my-pi issue #190 - 계정 정지 관련 제작자 답변, 2026-02-27

• oh-my-pi issue #10027 - 세션 기록 평문 자격 증명

• oh-my-pi docs/approval-mode.md

• Configure permissions - Claude Code Docs

• Agent approvals & security - Codex Docs

• Permissions - OpenCode Docs

• Agent Security - Cursor Docs

• Pi coding agent review: 1,358 vs 31,012 first-call tokens - heyuan110, 2026-09-06

• HarnessTax: How Much Does the Harness Matter for Coding Agents? - UC Berkeley, Arena Intelligence

• Terminal-Bench 리더보드

• 8 Best AI Agent Harnesses in 2026 - Composio, 2026-08

• Pi vs OMP - Composio, 2026-09-01

• A Viral Agent Harness Tier List Put Claude Code in B - explainx.ai, 2026-09-22

• Theo X 게시글, 2026-09-18

• Kun Chen X 게시글, 2026-08-30

• r/PiCodingAgent - OMP 시작 토큰 22,643 실측, 2026-08-28

• r/codex - Codex + Oh My Pi, 2026-08

• r/PiCodingAgent - Claude Code 구독에서 omp로, 2026-09-20

• r/cursor - Cursor 공식 답변, 2026-08-10

• Harness review: Oh My Pi - YouTube, 2026-09-08

• Hacker News - Oh-my-pi: A coding agent with the IDE wired in, 2026-07-21

• Hacker News - The Harness Playbook 스레드, 2026-09-02

• Oh My Pi Without the Pi - Bitter Frontier, 2026-08-23

• 디시인사이드 AI활용 갤러리 - OMP 상세 가이드, 2026-08-19

• 디시인사이드 AI활용 갤러리 - X에 omp까들 왤케많지, 2026-09-22

• 긱뉴스 - omp: Pi를 IDE 수준으로 확장한 터미널 AI 코딩 에이전트, 2026-07-24

• 긱뉴스 - jcode 스레드의 omp 논쟁, 2026-09-17

• 네이버 블로그 CoderRed - 오마이파이 OMP 써보니 괜찮네요, 2026-07-03

• 네이버 블로그 CoderRed - GPT-6 Astra, 순정 Codex와 OMP 비교, 2026-09-09

• oh-my-pi(omp) 리뷰 - cocodding, 2026-06-04

• 요즘 개발자들이 쓰는 터미널 코딩 도구 omp를 정리했습니다 - 특이점 관측소, 2026-08-25

• vercel-labs/fx - GitHub

• Anthropic is cutting Claude Code's current weekly limits by 17 percent - BleepingComputer

• GitHub Copilot usage-based billing takes effect - gHacks, 2026-06-02

• Google Antigravity in Crosshairs of Security Researchers, Cybercriminals - SecurityWeek

• Google's agentic AI wipes user's entire hard drive - Tom's Hardware