여러 AI 모델을 동시에 쓰고 싶다면? 워크플로우 자동화로 해결하는 법

왜 여러 AI 모델을 동시에 써야 할까요?

요즘 AI 도구를 업무에 활용하시는 분들이라면 이런 고민을 한 번쯤 해보셨을 �겝니다. "창의적인 글쓰기는 ChatGPT가 좋고, 복잡한 문서 분석은 Claude가 뛰어나고, 최신 정보 검색은 Gemini가 강한데... 이걸 다 따로따로 써야 하나?"

실제로 각 AI 모델은 고유한 강점을 가지고 있습니다. 하지만 작업마다 다른 서비스를 오가다 보면 세 가지 큰 문제에 부딪히게 됩니다.

문제 1: 대화 맥락이 끊긴다

마치 여러 사람에게 동시에 프로젝트를 설명하는 것과 같습니다. ChatGPT에서 작성한 기획안을 Claude로 옮겨 다듬고, 다시 Gemini로 가서 관련 자료를 찾으려면 매번 "아까 이런 내용이었는데요..."라고 배경을 다시 설명해야 합니다. 이 과정에서 시간과 에너지가 낭비되고, 작업의 일관성도 떨어집니다.

구체적 사례: 주간 업무 보고서를 작성한다고 가정해봅시다. ChatGPT로 초안을 쓰고, Claude로 문장을 다듬고, Gemini로 최신 통계를 찾아 추가하려면 최소 3번의 복사-붙여넣기와 맥락 설명이 필요합니다.

문제 2: 구독료가 중복으로 나간다

각 서비스의 프리미엄 플랜은 보통 월 20~30달러입니다. 세 개를 모두 구독하면 월 60~90달러, 연간 720~1,080달러가 지출됩니다. 그런데 실제로는 각 서비스를 100% 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 특정 작업에만 특정 모델이 필요한데, 사용하지 않는 날에도 구독료는 계속 나가는 것이죠.

비교표:

문제 3: 외부 도구 연동이 복잡하다

"AI가 Google Sheets에 자동으로 데이터를 정리해주면 좋겠는데..." 이런 생각, 해보셨나요? 최근에는 MCP(Model Context Protocol, AI가 외부 도구와 소통하는 표준 프로토콜)를 통해 일부 연동이 가능해졌지만, 여전히 제약이 많습니다. 원하는 서비스의 MCP 서버가 없으면 직접 개발해야 하고, 복잡한 자동화 작업은 구현하기 어렵습니다.

해결책: 워크플로우 자동화 플랫폼

이 모든 문제를 한 번에 해결하는 방법이 있습니다. 바로 워크플로우 자동화 플랫폼을 활용하는 것입니다. 이는 마치 여러 전문가가 한 팀으로 일하는 것과 같습니다. 각자의 강점을 살리면서도 서로 정보를 공유하고, 자동으로 작업을 이어받아 진행합니다.

워크플로우 자동화란 무엇인가?

일상생활 비유: 워크플로우 자동화는 도미노와 같습니다. 첫 번째 블록(트리거)만 밀면 나머지 블록들(작업 단계)이 순서대로 자동으로 쓰러지듯이, 하나의 시작점만 설정하면 여러 작업이 연쇄적으로 자동 실행됩니다.

기술적 정의: 사용자가 정의한 규칙에 따라 여러 애플리케이션과 서비스를 연결하고, 데이터를 주고받으며, 작업을 순차적으로 실행하는 시스템입니다.

핵심 기능 1: 여러 AI 모델을 한 대화에서 사용

가장 큰 장점은 대화 맥락을 유지하면서 모델을 전환할 수 있다는 점입니다.

실제 시나리오:

• 1단계: Perplexity(검색 특화 AI)로 "지난 주 AI 업계 주요 뉴스 10개"를 검색
• 2단계: Claude(분석 특화 AI)로 "위 10개 중 중요도 높은 5개를 선별하고 이유 설명"
• 3단계: Gemini(문서 작성 특화)로 "위 5개를 팀 브리핑 문서로 재구성"

이 모든 과정이 하나의 대화창에서 진행됩니다. 각 AI는 이전 AI가 생성한 내용을 자동으로 참조하므로, 반복 설명이 필요 없습니다.

핵심 기능 2: 작업 유형별 자동 모델 선택

더 나아가, 사용자의 질문 유형을 자동으로 판단해서 최적의 모델을 선택하도록 설정할 수 있습니다.

구현 단계:

• 분류 단계: 사용자 입력을 받으면 GPT-4o-mini(저비용 모델)가 작업 유형을 3가지로 분류

- "리서치/검색" → Perplexity 사용
- "문서 작성/분석" → Claude 사용
- "간단한 질문" → 무료 오픈소스 모델 사용

• 실행 단계: 분류 결과에 따라 해당 모델이 자동으로 작업 수행

• 결과 통합: 모든 결과가 하나의 대화 흐름으로 통합

비용 절감 효과: 간단한 질문("AGI가 뭐야?")에는 무료 모델을, 복잡한 분석에만 유료 모델을 사용하므로 API 비용이 월 10~20달러 수준으로 감소합니다.

핵심 기능 3: 외부 서비스 자동 연동

가장 강력한 기능은 AI와 업무 도구를 직접 연결하는 것입니다.

실제 활용 예시:

상황: 매주 월요일마다 "지난 주 AI 트렌드"를 조사해서 Google Sheets에 정리하고 팀에 공유

자동화 워크플로우:

• 사용자: "이번 주 AI 트렌드 브리핑 만들어줘"
• Perplexity: 최신 뉴스 10개 검색
• Claude: 중요도 높은 5개 선별 + 분석
• Gemini: 브리핑 문서 작성
• Google Sheets: 자동으로 날짜, 제목, 링크 정리
• Slack: 팀 채널에 완성된 브리핑 자동 전송

이 모든 과정이 한 번의 명령으로 자동 실행됩니다. 사용자는 최종 결과만 확인하면 됩니다.

실전 설정 가이드

1단계: 플랫폼 준비

워크플로우 자동화 플랫폼은 클라우드 버전과 자체 호스팅 버전이 있습니다.

• 클라우드 버전: 설치 없이 웹에서 바로 사용, 월 구독료 발생
• 자체 호스팅 버전: 내 컴퓨터나 서버에 설치, 무료이지만 기술적 설정 필요

초보자 추천: 클라우드 버전으로 시작해서 익숙해진 후 자체 호스팅 고려

2단계: AI 모델 API 연결

각 AI 서비스의 API 키를 발급받아 연결합니다.

OpenRouter 활용 팁: OpenRouter(여러 AI 모델을 하나의 API로 제공하는 중개 서비스)를 사용하면 하나의 계정으로 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity를 모두 사용할 수 있습니다. 10달러만 충전하면 무료 오픈소스 모델을 하루 1,000회까지 사용 가능합니다.

3단계: 커스텀 에이전트 생성

반복되는 작업은 "커스텀 에이전트"로 만들어두면 편리합니다.

설정 항목:

• 이름: "주간 AI 브리핑 봇"
• 시스템 프롬프트: "당신은 AI 업계 트렌드를 분석하는 전문가입니다. 지난 7일간의 주요 뉴스를 수집하고, 중요도 순으로 정리하며, 팀원이 이해하기 쉬운 브리핑 문서를 작성합니다."
• 도구: 웹 검색, Google Sheets 연동
• 모델: Gemini 2.5 Pro

이렇게 설정하면, "이번 주 브리핑 만들어줘"라는 한 마디로 모든 작업이 자동 실행됩니다.

4단계: 워크플로우 에이전트 구축

더 복잡한 자동화가 필요하다면 "워크플로우 에이전트"를 만듭니다.

구성 요소:

• 트리거: 채팅 메시지 입력 시 시작
• AI 에이전트: 작업 분석 및 실행
• 외부 도구: Google Sheets, Slack, Notion 등
• 조건 분기: 작업 유형에 따라 다른 경로 실행

주의사항: 워크플로우가 정상 작동하려면 반드시 "활성화(Publish)" 상태로 전환해야 합니다. 테스트 모드에서는 채팅 인터페이스에 표시되지 않습니다.

비용 비교: 구독 vs API

언제 API가 유리한가?

• AI를 주 2~3회, 특정 작업에만 사용하는 경우
• 여러 모델을 소량씩 사용하는 경우
• 무료 오픈소스 모델을 함께 활용할 수 있는 경우

실제 비용 예시 (월 기준):

• 구독 방식: ChatGPT Plus ($20) + Claude Pro ($20) + Gemini Advanced ($20) = $60
• API 방식: OpenRouter 충전 $10 + 주요 작업 시 유료 모델 사용 $10 = $20
• 절감액: $40 (67% 절감)

언제 구독이 유리한가?

• AI를 매일 수십 번 사용하는 경우
• 긴 문서를 자주 분석하거나 생성하는 경우 (API는 토큰당 과금)
• 기술적 설정 없이 즉시 사용하고 싶은 경우

실무 활용 시나리오

시나리오 1: 콘텐츠 제작자

목표: 유튜브 영상 기획안 작성

워크플로우:

• Perplexity: 최신 트렌드 키워드 10개 검색
• ChatGPT: 키워드별 영상 아이디어 브레인스토밍
• Claude: 가장 유망한 아이디어 3개 선별 + 상세 기획안 작성
• Notion: 기획안 자동 저장

소요 시간: 수동 작업 2시간 → 자동화 후 10분

시나리오 2: 마케터

목표: 주간 경쟁사 모니터링 보고서

워크플로우:

• Perplexity: 경쟁사 A, B, C의 지난 주 뉴스 수집
• Claude: 중요 이슈 분석 + 우리 회사 대응 방안 제안
• Gemini: 경영진용 요약 보고서 작성
• Google Sheets: 주간 트렌드 데이터 누적
• Gmail: 관련 부서에 자동 발송

소요 시간: 수동 작업 3시간 → 자동화 후 15분

시나리오 3: 개발자

목표: 버그 리포트 자동 분류 및 대응

워크플로우:

• GitHub Issues에서 새 버그 리포트 감지 (트리거)
• GPT-4: 버그 심각도 자동 분류 (긴급/높음/보통/낮음)
• Claude: 유사 과거 사례 검색 + 해결 방법 제안
• Slack: 담당 개발자에게 알림 + 제안 내용 전달
• Notion: 버그 데이터베이스에 자동 기록

효과: 버그 대응 시간 30% 단축

주의사항 및 한계

데이터 보안

API를 통해 전송되는 데이터는 각 AI 회사의 서버를 거칩니다. 민감한 정보(고객 개인정보, 기업 기밀)는 처리하지 않도록 주의해야 합니다.

대안: 자체 호스팅 + 로컬 오픈소스 모델(Ollama 등) 사용

학습 곡선

초기 설정에는 2~3시간의 학습이 필요합니다. 하지만 한 번 설정하면 수개월~수년간 재사용 가능하므로, 장기적으로는 시간 절약 효과가 큽니다.

API 속도 제한

무료 티어나 저가 플랜은 분당 요청 횟수가 제한될 수 있습니다. 대량 작업이 필요하면 유료 플랜 고려가 필요합니다.

시작하기 전 체크리스트

• [ ] 내가 자주 하는 반복 작업 3가지를 정의했는가?
• [ ] 각 작업에 어떤 AI 모델이 적합한지 파악했는가?
• [ ] 월 AI 사용 빈도를 추정했는가? (구독 vs API 결정)
• [ ] 연동이 필요한 외부 도구를 리스트업했는가? (Sheets, Notion, Slack 등)
• [ ] 데이터 보안 요구사항을 확인했는가?

핵심 정리

• 모델 통합: 여러 AI 모델을 한 대화에서 맥락을 유지하며 사용 가능. 작업마다 최적의 모델 자동 선택.

• 비용 절감: 구독료 대신 API 종량제 사용 시 월 40~60달러 절감 가능. 무료 오픈소스 모델 병행 시 추가 절감.

• 자동화 확장: Google Sheets, Slack, Notion 등 200개 이상 서비스와 연동 가능. 반복 작업을 완전 자동화.

• 초기 투자: 2~3시간의 학습과 설정 필요. 하지만 설정 후 수개월간 재사용 가능.

• 적합한 사용자: AI를 주 2~3회 이상 업무에 활용하고, 반복 작업이 많으며, 여러 도구를 연동하고 싶은 직장인과 프리랜서.

워크플로우 자동화는 단순히 AI 모델을 통합하는 것을 넘어, 당신만의 AI 비서 팀을 구축하는 것입니다. 각 멤버(모델)의 강점을 살리고, 업무 도구와 연결하며, 반복 작업을 자동화하면 창의적인 일에 더 많은 시간을 쏟을 수 있습니다.