구글 안티그래비티 완전 분석 — 모델·요금제·CLI 총정리
🚀 구글 안티그래비티(Antigravity) 완전 분석
구글이 2025년 11월 Gemini 3와 함께 공개한 에이전트 퍼스트(agent-first) IDE 안티그래비티는 Claude·GPT·Gemini를 한 도구에서 골라 쓰는 멀티모델 코딩 환경이다. 이 글에서는 ① 지원 모델과 요금제별 사용량의 실체, ② 실사용자 평가, ③ 구글의 방향성, ④ Claude Code와의 비교·연계, ⑤ CLI(agy)로 직접 쓰는 법까지 다섯 갈래를 차례로 정리한다. 자료 간 충돌이 있는 지점은 한쪽으로 단정하지 않고 양쪽을 모두 살려 표기했다.
📅 기준 시점: 2026년 6월 · 프리뷰 단계 정보로 수치는 변동 가능
1. 안티그래비티란 무엇인가 — 기초 정리
안티그래비티는 2025년 7월 구글이 24억 달러 규모 라이선스 계약으로 영입한 전 Windsurf 팀이 설계를 주도했다. VSCode를 포크한 위에 자율 에이전트 오케스트레이션 계층을 얹은 구조다. 2026년 5월 Google I/O에서 발표된 안티그래비티 2.0은 데스크탑 앱과 함께 공식 CLI agy를 처음 공개하며 기존 Gemini CLI의 공식 후계자 자리를 확정했다.
핵심 정체성은 단순 코드 자동완성이 아니라 병렬 에이전트 오케스트레이션이다. 여러 에이전트가 동시에 — 하나는 API, 하나는 테스트, 또 하나는 프론트엔드 — 작업을 나눠 진행하고, 각 에이전트는 계획·테스트 결과·스크린샷·영상을 담은 Artifact를 남긴다. "사람이 한 줄씩 승인"하는 방식이 아니라 "에이전트들이 일을 마치고 사람이 사후 검수"하는 모델이다.
flowchart TD
A([사용자 작업 지시]) --> B[에이전트 A
API 구현]
A --> C[에이전트 B
테스트 작성]
A --> D[에이전트 C
UI 생성]
B --> E[Artifact
계획·결과·영상]
C --> E
D --> E
E --> F([사람이 사후 검수])
style A fill:#3498db,stroke:#2980b9,color:#ffffff
style B fill:#e8f8f5,stroke:#16a085
style C fill:#e8f8f5,stroke:#16a085
style D fill:#e8f8f5,stroke:#16a085
style E fill:#fef9e7,stroke:#f39c12
style F fill:#3498db,stroke:#2980b9,color:#ffffff
🔗 다이어그램 요약: 하나의 작업 지시가 API·테스트·UI를 맡은 여러 에이전트로 동시에 갈라지고, 각자 결과를 Artifact로 남기면 사람은 마지막에 사후 검수만 한다. 순차 승인이 아닌 병렬·사후검수가 핵심이다.
2. 지원 모델과 요금제 — 최대 약점은 '투명성'
지원 모델 (CLI 1.0.2 기준 8종)
| 제공사 | 모델 | CLI 표기 |
|---|---|---|
| Google DeepMind | Gemini 3.5 Flash (Low/Medium/High) | "Gemini 3.5 Flash (Low)" 등 |
| Google DeepMind | Gemini 3.1 Pro (Low/High) | "Gemini 3.1 Pro (Low)" 등 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.6 (Thinking) | "Claude Sonnet 4.6 (Thinking)" |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 (Thinking) | "Claude Opus 4.6 (Thinking)" |
| OpenAI | GPT-OSS 120B | "GPT-OSS 120B" |
질문대로 Claude·GPT 계열이 실제 선택지에 들어 있고, Models 창에서 모델별 소비량도 표시된다. 다만 소비 속도는 모델마다 크게 다르다. 사용자 보고 기준 Claude Opus 4.6 한 세션이 1,000 크레딧 중 635를 한 번에 소진한 사례가 있을 만큼, 무거운 모델일수록 한도를 빠르게 갉아먹는다.
구독 플랜과 월 요금
| 플랜 | 가격/월 | 한도 배수 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | 기준값(미공개) | 리셋 주기 논란 |
| AI Pro | $20 | Free의 4× | 실사용 기준 불분명 |
| AI Ultra (Entry) | $100 | Pro의 5× | 2026년 5월 신설 |
| AI Ultra (Premium) | $200 | Pro의 20× | 기존 $250에서 인하 |
| 추가 크레딧 | $25 | +2,500 크레딧 | 소진 시 구매 |
월 요금만 떼어 비교하면 무료 프리뷰부터 $200까지의 스펙트럼이 한눈에 들어온다.
⚠️ 확인된 한계 — 플랜별 정확 수치는 '비공개'
🔴 가장 중요한 대목이다. 구글은 "Pro는 Free의 4배"라는 배수만 밝히고, 기준값 자체와 크레딧↔토큰 환산 비율은 공개하지 않는다. 2차 조사에서 공식 문서(antigravity.google/docs/models)를 직접 열었으나 빈 페이지만 반환됐고, 커뮤니티 기사들도 "플랜에 따라 모델 접근 가능" 수준만 언급한다. 결국 "Pro에서 Claude Opus를 몇 시간·몇 요청 쓸 수 있는가"는 현 공개 자료로는 확인 불가능한 gap이다.
게다가 2026년 5월부터 과금이 고정 프롬프트 수가 아니라 요청 복잡도 × 활성 도구 수 × 대화 누적 길이를 조합한 컴퓨팅 소비 기반으로 바뀌었고, 사전 비용 예측 기능도 없어 불확실성이 더 커졌다. 실측은 런타임 명령으로만 가능하다.
/credits # 남은 크레딧 + 구매 링크 /usage # 모델별 quota·rate-limit 현황
⚔️ 자료 간 충돌 (리셋 주기): 초기 공식 안내는 "약 5시간마다 리셋"이라 했으나, 사용자 보고는 "실질적으로 7~10일 잠금"이라 증언한다. 또 1월 대비 3월에 주간 가용 토큰이 300M → 9M(약 33분의 1)로 급감했다는 사례도 있다. 공식 설명과 실사용 보고가 정면으로 어긋나는 지점이다.
주간 가용 토큰 급감 사례를 시각화하면 그 폭이 한층 분명해진다.
3. 커뮤니티 평가 — 가능성은 인정, 쿼터·안정성엔 실망
🟢 긍정 평가
✓ Agent Manager로 5개 프로젝트를 동시에 돌리는 워크플로우는 경쟁사에 없는 차별점
✓ 내장 Chromium 브라우저로 에이전트가 직접 UI를 클릭·스크롤하며 테스트하고 영상으로 기록
✓ Gemini 3이 타 최고 모델이 실패한 복잡한 게임 클론을 첫 시도에 완성했다는 보고
🔴 부정 평가
▶ 쿼터 급감이 가장 뜨거운 불만 — "5시간마다 갱신"이 실질 7~10일 잠금으로 바뀌었다는 항의가 포럼을 도배
▶ 마감 있는 프로젝트엔 비추천 — 버튼 멈춤, 사이드바 아이콘 소실, 배터리 드레인, 파일 탐색기 키보드 미지원 등 UI 버그 다수
▶ Git Worktrees 미지원, 일부 VSCode 확장(Svelte 등) 불호환
▶ 가장 심각하게는 코드베이스 삭제 사고 1건 보고
요약하면 "잠재력은 분명하나 아직 프리뷰 단계의 불안정성과 불투명한 과금이 발목을 잡는다"는 것이 현재 컨센서스다. 신기능을 빠르게 실험하고 싶은 얼리어답터에게는 매력적이지만, 납기가 걸린 실무 프로젝트의 주력 도구로 삼기에는 아직 위험 요소가 적지 않다.
4. 구글의 방향성과 특화 영역
구글이 그리는 그림은 Gemini CLI의 단순 교체가 아니라 에이전트들이 서로 대화하며 소프트웨어를 완성하는 오케스트레이션 플랫폼이다. 2.0에서 추가된 기능이 그 방향을 보여준다.
🔹 Background task scheduling — 사람 없이 밤새 작업
🔹 Custom subagent workflow — 에이전트 간 분업 구조를 사용자가 직접 설계
🔹 Antigravity SDK — 외부 개발자가 커스텀 에이전트를 빌드·통합
🔹 Google Cloud 연동 — Firebase, Android Studio, AI Studio까지 단일 파이프라인
🔹 Gemini 3.5 Flash 자체가 안티그래비티로 개발됐다는 점은 구글의 자기 신뢰 신호
실제로 빛나는 영역
| 특화 영역 | 이유 |
|---|---|
| 프론트엔드·풀스택 프로토타이핑 | 브라우저 자동화로 UI 검증까지 에이전트가 처리 |
| 빠른 MVP 구축 | 병렬 에이전트가 API·테스트·UI 동시 생성 |
| 이미지 에셋 포함 앱 | 게임/UI 에셋 자동 생성 통합 |
| 비선형 복잡 프로젝트 | Manager View로 다수 에이전트 동시 조율 |
반대로 백엔드 로직, 레거시 리팩토링, CI/CD 자동화는 Claude Code가 더 적합하다는 게 현재까지의 실사용 컨센서스다. 즉 안티그래비티는 "눈에 보이는 결과물을 빠르게 찍어내는" 작업에 강하고, "보이지 않는 안정성·구조"가 중요한 작업에는 아직 약하다.
5. Claude Code(터미널) vs 안티그래비티
| 차원 | ⌨️ Claude Code | 🚀 Antigravity |
|---|---|---|
| 실행 환경 | 터미널(기존 에디터 옆) | 독립 데스크탑 앱 + CLI |
| 에이전트 모델 | 순차적, 변경 전 승인 | 병렬 다중, 자율도 조절 |
| 컨텍스트 | 200K(베타 1M) | 기본 1M |
| 브라우저 통합 | 없음(MCP로 추가) | 내장 Chromium, 영상 기록 |
| 안정성 | 성숙 | 프리뷰, 버그 다수 |
| 가격 | $20/월~(무료 없음) | 무료 프리뷰 + $20~$200 |
| 기본 모델 | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.5 Flash |
Claude Code 강점: 터미널 중심 워크플로우를 유지하며 AI를 붙일 수 있고, 복잡한 백엔드·인프라·레거시 리팩토링·CI/CD에서 안정적이다. 승인 기반 순차 편집은 통제력을 중시하는 개발자에게 적합하다.
Antigravity 강점: 프론트엔드 프로토타이핑을 브라우저 자동 검증까지 한 사이클로 끝낼 수 있고, 병렬 에이전트로 대규모 작업의 시간을 단축한다. 무료 프리뷰라 실험 부담이 낮다.
두 도구를 함께 쓰는 실전 조합법 — '역할 분리'
graph LR
A[Antigravity
플래닝·프론트엔드] --> C[MCP 서버
GitHub 통합]
B[Claude Code
백엔드·데이터] --> C
C --> D([단일 레포 완성])
style A fill:#e8f8f5,stroke:#16a085
style B fill:#eafaf1,stroke:#27ae60,color:#1e8449
style C fill:#fef9e7,stroke:#f39c12
style D fill:#3498db,stroke:#2980b9,color:#ffffff
🔗 다이어그램 요약: Antigravity가 프론트엔드를, Claude Code가 백엔드를 병렬로 만든 뒤 MCP GitHub 서버로 결과물을 같은 레포에 통합하는 하이브리드 구성이다. 각 도구를 강점 영역에 배치하는 역할 분리가 핵심이다.
구체 시나리오: Antigravity가 SaaS 대시보드 UI를 만드는 동안 Claude Code 터미널에서 결제 로직을 병렬 구현하고, MCP GitHub 서버로 두 결과물을 같은 레포에 통합한다.
6. CLI/터미널에서 안티그래비티 모델 직접 쓰기
agy는 데스크탑 앱과 별개로 설치·실행 가능한 standalone TUI임이 Google Codelabs 1차 자료로 검증됐다. 데스크탑 앱과 같은 에이전트 런타임을 공유해 세션·설정이 동기화된다.
설치 (Codelabs 원문)
# macOS / Linux curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" agy --version # Windows PowerShell irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex
바이너리 경로: ~/.local/bin/agy(Unix) / %LOCALAPPDATA%\Antigravity\bin\agy.exe(Windows)
기본 사용
agy # 대화형 TUI agy -p "프롬프트" # 단발 쿼리
모델 전환 — Claude Sonnet/Opus 지정
⚔️ 자료 간 충돌 (CLI 문법): 1차 자료(R1)는 agy -m claude-sonnet-4.6처럼 짧은 플래그·소문자 모델명을 제시했으나, 2차 검증(R2, Codelabs·DEV.to)은 agy --model "Claude Sonnet 4.6 (Thinking)" 및 세션 내 /model 후 화살표 선택 방식을 보고했다. 표기·플래그가 다르므로, 실사용 시 agy models(v1.0.5+)로 현재 빌드가 인식하는 정확한 표기를 먼저 확인하는 것이 안전하다.
# R2 검증본 (따옴표·풀네임 표기) agy --model "Claude Opus 4.6 (Thinking)" agy models # 지원 모델 목록 출력 (v1.0.5+) # 세션 내 전환 /model # 화살표로 모델 선택 후 Enter /credits # 남은 크레딧 /usage # 모델별 사용량
Gemini CLI에서 마이그레이션
agy plugin import gemini # 기존 MCP 서버·허용 명령어·키바인딩 자동 이전
기존 Gemini CLI의 Hooks·Subagents·Skills·Extensions가 모두 agy로 이식됐고, Gemini CLI는 2026년 6월 18일부로 AI Pro/Ultra 사용자 대상 서비스가 종료될 예정이다. 기존 Gemini CLI 사용자라면 마이그레이션 명령 한 줄로 환경을 그대로 옮길 수 있어 전환 비용이 낮은 편이다.
7. 결론 및 시사점
🧠 모델 선택지: Claude Sonnet/Opus 4.6, GPT-OSS 120B, Gemini 3.x를 한 도구에서 골라 쓸 수 있다는 게 핵심 매력. 다만 무거운 모델(Opus 등)은 크레딧 소모가 매우 빠르다.
💰 플랜별 사용량: "Pro=Free의 4배" 같은 배수만 공개될 뿐 절대 수치는 공식 문서가 비어 있어 확인 불가. 리셋 주기도 공식 "5시간" vs 실사용 "7~10일"로 충돌하므로, 과금 예측이 중요한 작업이라면 현 시점에서는 리스크.
🎯 특화 영역: 프론트엔드·풀스택 프로토타이핑, 브라우저 자동 검증, 빠른 MVP에 강함. 백엔드·레거시·CI/CD는 Claude Code 우위.
⚙️ 권장 셋업: Claude Code를 주력으로 유지하고, UI 프로토타이핑·브라우저 자동화가 필요한 작업에만 Antigravity를 보조로 병행하는 하이브리드 구성이 가장 현실적. 무료 프리뷰라 실험 비용은 낮다.
🔍 추가 확인 필요: 플랜별 정확한 크레딧/토큰 한도는 공식 문서가 정비되거나 런타임 /usage·/credits로 실측해야만 메울 수 있는 영역.
라운드 간 모순 정리
▶ CLI 모델 지정 문법: R1은 agy -m claude-sonnet-4.6, R2는 agy --model "Claude Sonnet 4.6 (Thinking)" + 화살표 선택 — 플래그·표기 불일치
▶ 쿼터 리셋 주기: 초기 안내 '~5시간마다' vs 사용자 보고 '실질 7~10일 잠금'
▶ 플랜별 사용량 수치: 공식 docs(antigravity.google/docs/models)가 빈 페이지를 반환해 미공개 — 추가 조사로도 채울 수 없는 확인된 gap
📚 참고 자료
• Google Antigravity 공식 가격 페이지 (antigravity.google/pricing)
• TechCrunch — Antigravity 2.0 발표 (I/O 2026)
• Antigravity Pro 쿼터 포럼 (discuss.ai.google.dev)
• devclass — 가격 인상 사용자 반발
• Google Codelabs — Antigravity CLI Hands-on
• DEV.to — Antigravity CLI 가이드 / 솔직 리뷰
• DataCamp / Augment Code — Claude Code vs Antigravity 비교 분석
⚠️ 본 글에 담긴 가격·쿼터·CLI 문법은 프리뷰 단계의 자료로 시점에 따라 변동될 수 있으며, 일부 항목은 공식 문서가 비어 있어 출처 간 수치가 충돌합니다. 실제 사용 시 런타임 명령(/usage, agy models)과 공식 페이지로 최신 정보를 직접 확인하시기 바랍니다.
📄 Raw Data
# Google Antigravity 완전 분석 — 모델·플랜·CLI·Claude Code 연계 ## 질문 정리 이번 조사는 다섯 갈래의 질문을 담고 있다. ① Antigravity가 제공하는 모델과 **구독 플랜별 모델 사용량**의 실체, ② 실사용자 후기와 커뮤니티 평가, ③ 구글이 이 도구로 그리는 **방향성과 특화 영역**, ④ Claude Code 터미널 방식 대비 **별도 툴 방식의 장단점 및 연계 아이디어**, ⑤ Antigravity 모델을 **CLI/터미널에서 직접 쓰는 방법**이다. 아래에서 순서대로 다루되, 자료 간 충돌이 있는 지점은 한쪽으로 정리하지 않고 양쪽을 모두 살려 표기했다. --- ## 1. Antigravity란 무엇인가 — 기초 정보 Google Antigravity는 2025년 11월 Gemini 3 출시와 함께 공개된 **에이전트 퍼스트(agent-first) IDE**다. 2025년 7월 구글이 24억 달러 규모 라이선스 계약으로 영입한 전 Windsurf 팀이 설계를 주도했으며, VSCode 포크 위에 자율 에이전트 오케스트레이션 계층을 얹은 구조다(TechCrunch). 2026년 5월 Google I/O에서 발표된 **Antigravity 2.0**은 데스크탑 앱과 함께 공식 CLI `agy`를 처음 공개하고, 기존 Gemini CLI의 **공식 후계자** 포지션을 확정했다. 핵심 정체성은 단순 코드 자동완성이 아니라 **병렬 에이전트 오케스트레이션**이다. 여러 에이전트가 동시에 — 하나는 API, 하나는 테스트, 또 하나는 프론트엔드 — 작업을 나눠 진행하고, 각 에이전트는 작업 계획·테스트 결과·스크린샷·영상 기록을 담은 **Artifact**를 남겨 사람이 검증하게 한다. 즉 "사람이 한 줄씩 승인"이 아니라 "에이전트들이 일을 마치고 사람이 사후 검수"하는 모델이다. --- ## 2. 지원 모델과 플랜별 사용량 — 가장 큰 약점은 '투명성' ### 지원 모델 (CLI 1.0.2 기준 8종 교차 확인) | 제공사 | 모델 | CLI 표기 | |------|------|---------| | Google DeepMind | Gemini 3.5 Flash (Low/Medium/High) | `"Gemini 3.5 Flash (Low)"` 등 | | Google DeepMind | Gemini 3.1 Pro (Low/High) | `"Gemini 3.1 Pro (Low)"` 등 | | Anthropic | **Claude Sonnet 4.6 (Thinking)** | `"Claude Sonnet 4.6 (Thinking)"` | | Anthropic | **Claude Opus 4.6 (Thinking)** | `"Claude Opus 4.6 (Thinking)"` | | OpenAI | **GPT-OSS 120B** | `"GPT-OSS 120B"` | 질문에서 언급한 대로 Claude·GPT 계열이 실제 선택지에 들어 있으며, Models 창에서 모델별 소비량이 표시되는 것도 사실이다. 다만 **소비 속도는 모델마다 크게 다르다.** 사용자 보고 기준 Claude Opus 4.6 한 세션이 1,000 크레딧 중 635 크레딧을 한 번에 소진한 사례가 있을 만큼, 무거운 모델일수록 빠르게 한도를 갉아먹는다(Antigravity Pro 쿼터 포럼). ### 구독 플랜 | 플랜 | 가격/월 | 한도 배수 | 비고 | |------|--------|---------|-----| | Free | $0 | 기준값(미공개) | 리셋 주기 논란 → 아래 참조 | | AI Pro | $20 | Free의 4× | 실사용 기준 불분명 | | AI Ultra (Entry) | $100 | Pro의 5× | 2026년 5월 신설 | | AI Ultra (Premium) | $200 | Pro의 20× | 기존 $250에서 인하 | | 추가 크레딧 | $25 | +2,500 크레딧 | 소진 시 구매 | ### ⚠️ 확인된 한계 — 플랜별 정확 수치는 '공개되지 않음' 여기가 가장 중요한 대목이다. **구글은 "Pro는 Free의 4배"라는 배수만 밝히고, 그 기준값 자체와 크레딧↔토큰 환산 비율을 공개하지 않는다.** 2차 라운드에서 공식 문서(`antigravity.google/docs/models`)를 직접 가져오려 했으나 **빈 페이지만 반환**됐고, 커뮤니티 기사들도 "플랜에 따라 모델 접근 가능" 수준만 언급할 뿐 구체 수치를 제시하지 못한다. 따라서 **"Pro 플랜에서 Claude Opus를 몇 시간/몇 요청 쓸 수 있는가"는 현재 공개 자료로는 확인 불가능한 gap**이다. 2026년 5월부터 과금이 고정 프롬프트 수가 아니라 **요청 복잡도 × 활성 도구 수 × 대화 누적 길이**를 조합한 컴퓨팅 소비 기반으로 바뀌었고, 사전 비용 예측 기능도 없어 불확실성이 더 커졌다(devclass). 실측은 런타임 명령으로만 가능하다: ``` /credits # 남은 크레딧 + 구매 링크 /usage # 모델별 quota·rate-limit 현황 ``` > **자료 간 충돌 (리셋 주기):** 초기 공식 안내는 "약 5시간마다 리셋"이라 했으나, 사용자 보고는 "실질적으로 7~10일 잠금"이라 증언한다. 또 1월 대비 3월에 주간 가용 토큰이 **300M → 9M(약 33분의 1)**로 급감했다는 사례도 있다(Antigravity Pro 쿼터 포럼, devclass). 공식 설명과 실사용 보고가 정면으로 어긋나는 지점이므로, 공식 수치를 그대로 신뢰하기 어렵다. --- ## 3. 커뮤니티 평가 — 가능성은 인정, 쿼터·안정성엔 실망 **긍정 평가** - Agent Manager로 5개 프로젝트를 동시에 돌리는 워크플로우는 경쟁사에 없는 차별점으로 인정받음 - 내장 Chromium 브라우저로 에이전트가 직접 UI를 클릭·스크롤하며 테스트하고 영상으로 기록하는 기능은 다른 주요 AI IDE에 없음 - Gemini 3이 타 최고 모델이 실패한 복잡한 게임 클론을 첫 시도에 완성했다는 보고(DEV.to 리뷰) **부정 평가** - **쿼터 급감이 가장 뜨거운 불만.** "5시간마다 갱신"이 실질 7~10일 잠금으로 바뀌었다는 항의가 Google AI 포럼을 도배 - 마감이 있는 프로젝트엔 비추천 — 버튼 멈춤, 사이드바 아이콘 소실, 배터리 드레인, 파일 탐색기 키보드 미지원 등 UI 버그 다수 - Git Worktrees 미지원, 일부 VSCode 확장(Svelte 등) 불호환 - 가장 심각하게는 **코드베이스 삭제 사고 1건** 보고(DEV.to 솔직 리뷰) 요약하면 "잠재력은 분명하나 아직 프리뷰 단계의 불안정성과 불투명한 과금이 발목을 잡는다"는 것이 현재 컨센서스다. --- ## 4. 구글의 방향성과 특화 영역 구글이 그리는 그림은 Gemini CLI의 단순 교체가 아니라 **에이전트들이 서로 대화하며 소프트웨어를 완성하는 오케스트레이션 플랫폼**이다. 2.0에서 추가된 기능이 그 방향을 보여준다. - **Background task scheduling** — 사람 없이 밤새 작업 - **Custom subagent workflow** — 에이전트 간 분업 구조를 사용자가 직접 설계 - **Antigravity SDK** — 외부 개발자가 커스텀 에이전트를 빌드·통합 - **Google Cloud 연동** — Firebase, Android Studio, AI Studio까지 단일 파이프라인 - Gemini 3.5 Flash 자체가 Antigravity로 개발됐다는 점은 구글의 자기 신뢰 신호 **실제로 빛나는 영역** | 특화 영역 | 이유 | |---------|-----| | 프론트엔드·풀스택 프로토타이핑 | 브라우저 자동화로 UI 검증까지 에이전트가 처리 | | 빠른 MVP 구축 | 병렬 에이전트가 API·테스트·UI 동시 생성 | | 이미지 에셋 포함 앱 | 게임/UI 에셋 자동 생성 통합 | | 비선형 복잡 프로젝트 | Manager View로 다수 에이전트 동시 조율 | 반대로 **백엔드 로직, 레거시 리팩토링, CI/CD 자동화**는 Claude Code가 더 적합하다는 게 현재까지의 실사용 컨센서스다(DataCamp, Augment Code). --- ## 5. Claude Code(터미널) vs Antigravity — 각도별 비교 | 차원 | Claude Code | Google Antigravity | |-----|------------|-------------------| | 실행 환경 | 터미널(기존 에디터 옆) | 독립 데스크탑 앱 + CLI | | 에이전트 모델 | 순차적, 변경 전 승인 | 병렬 다중, 자율도 조절 | | 컨텍스트 | 200K(베타 1M) | 기본 1M | | 브라우저 통합 | 없음(MCP로 추가) | 내장 Chromium, 영상 기록 | | 안정성 | 성숙 | 프리뷰, 버그 다수 | | 가격 | $20/월~(무료 없음) | 무료 프리뷰 + $20~$200 | | 기본 모델 | Claude Sonnet 4.6 | Gemini 3.5 Flash | **Claude Code 강점:** 터미널 중심 워크플로우를 그대로 유지하면서 AI를 붙일 수 있고, 복잡한 백엔드·인프라·레거시 리팩토링·CI/CD에서 안정적이다. 승인 기반 순차 편집은 통제력을 중시하는 개발자에게 적합하다. **Antigravity 강점:** 프론트엔드 프로토타이핑을 브라우저 자동 검증까지 한 사이클로 끝낼 수 있고, 병렬 에이전트로 대규모 작업의 시간을 단축한다. 무료 프리뷰라 실험 부담이 낮다. ### 두 도구를 함께 쓰는 실전 조합법 — '역할 분리' 1. **Antigravity = 플래닝 + 프론트엔드** — 아키텍처 계획, UI 컴포넌트 생성, 브라우저 자동 테스트 2. **Claude Code = 백엔드 + 데이터 레이어** — DB 스키마, API, 인증 로직, CI/CD 스크립트 3. **MCP로 두 환경 연결** — Antigravity IDE 내 MCP 서버를 설정하면 GitHub·Notion·Supabase 등을 양쪽에서 공유. Claude의 MCP는 외부 서비스 연동(Slack, Google Drive)에, Antigravity Skills는 로컬 CLI·내부 DB 쿼리에 강하다. **구체 시나리오:** Antigravity가 SaaS 대시보드 UI를 만드는 동안 Claude Code 터미널에서 결제 로직을 병렬 구현하고, MCP GitHub 서버로 두 결과물을 같은 레포에 통합한다. --- ## 6. CLI/터미널에서 Antigravity 모델 직접 쓰기 `agy`는 데스크탑 앱과 **별개로 설치·실행 가능한 standalone TUI**임이 Google Codelabs 1차 자료로 검증됐다. 데스크탑 앱과 같은 에이전트 런타임을 공유해 세션·설정이 동기화된다. **설치 (Codelabs 원문)** ```bash # macOS / Linux curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" agy --version # Windows PowerShell irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex ``` 바이너리 경로: `~/.local/bin/agy`(Unix) / `%LOCALAPPDATA%\Antigravity\bin\agy.exe`(Windows) **기본 사용** ```bash agy # 대화형 TUI agy -p "프롬프트" # 단발 쿼리 ``` **모델 전환 — Claude Sonnet/Opus 지정** > **자료 간 충돌 (CLI 문법):** 1차 자료(R1)는 `agy -m claude-sonnet-4.6` 및 `/model claude-sonnet-4.6`처럼 짧은 플래그·소문자 모델명을 제시했으나, 2차 검증(R2, Codelabs·DEV.to 교차 확인)은 `agy --model "Claude Sonnet 4.6 (Thinking)"` 및 세션 내 `/model` 입력 후 **화살표 선택** 방식을 보고했다. **모델명 표기와 플래그가 서로 다르므로, 실제 사용 시 `agy models`(v1.0.5+)로 현재 빌드가 인식하는 정확한 표기를 먼저 확인하는 것이 안전하다.** ```bash # R2 검증본 (따옴표·풀네임 표기) agy --model "Claude Opus 4.6 (Thinking)" agy models # 지원 모델 목록 출력 (v1.0.5+) # 세션 내 전환 /model # 화살표로 모델 선택 후 Enter /credits # 남은 크레딧 /usage # 모델별 사용량 ``` **Gemini CLI에서 마이그레이션** ```bash agy plugin import gemini # 기존 MCP 서버·허용 명령어·키바인딩 자동 이전 ``` 참고로 기존 Gemini CLI의 Hooks·Subagents·Skills·Extensions가 모두 `agy`로 이식됐고, Gemini CLI는 2026년 6월 18일부로 AI Pro/Ultra 사용자 대상 서비스가 종료될 예정이다. --- ## 7. 결론 및 시사점 - **모델 선택지:** Claude Sonnet/Opus 4.6, GPT-OSS 120B, Gemini 3.x를 한 도구 안에서 골라 쓸 수 있다는 것이 Antigravity의 매력이다. 다만 무거운 모델(Opus 등)은 크레딧 소모가 매우 빠르다. - **플랜별 사용량:** "Pro=Free의 4배" 같은 배수만 공개될 뿐 **절대 수치는 공식 문서가 비어 있어 확인 불가**다. 리셋 주기도 공식 "5시간" vs 실사용 "7~10일"로 충돌하므로, 과금 예측이 중요한 작업이라면 현 시점에서는 리스크로 봐야 한다. - **특화 영역:** 프론트엔드·풀스택 프로토타이핑, 브라우저 자동 검증, 빠른 MVP에 강하다. 백엔드·레거시·CI/CD는 Claude Code 우위. - **권장 셋업:** Claude Code를 주력 워크스테이션으로 유지하고, UI 프로토타이핑·브라우저 자동화가 필요한 작업에만 Antigravity를 보조로 병행하는 **하이브리드 구성**이 현 시점에서 가장 현실적이다. 무료 프리뷰 기간이므로 실험 비용은 낮다. - **추가 확인 필요:** 플랜별 정확한 크레딧/토큰 한도는 공식 문서가 정비되거나 런타임 `/usage`·`/credits`로 실측해야만 메울 수 있는 영역이다. ## 라운드 간 모순 - CLI 모델 지정 문법 불일치: R1은 `agy -m claude-sonnet-4.6` / `/model claude-sonnet-4.6`, R2는 `agy --model "Claude Sonnet 4.6 (Thinking)"` / `/model` 화살표 선택 — 플래그·모델명 표기가 다름 - 쿼터 리셋 주기 충돌: 초기 안내 '~5시간마다 리셋' vs 사용자 보고 '실질 7~10일 잠금' (공식 설명과 실사용 보고 간 불일치) - 플랜별 모델 사용량 정확 수치는 공식 docs(antigravity.google/docs/models)가 빈 페이지를 반환해 미공개 — 추가 라운드로도 채울 수 없는 확인된 gap --- ## References - [Google Antigravity 공식 가격 페이지](https://antigravity.google/pricing) - [TechCrunch — Antigravity 2.0 발표](https://techcrunch.com/2026/05/19/google-launches-antigravity-2-0-with-an-updated-desktop-app-and-cli-tool-at-io-2026/) - [Antigravity Pro 쿼터 포럼](https://discuss.ai.google.dev/t/navigating-antigravity-pro-quota-limits/130212) - [devclass — 가격 인상 사용자 반발](https://www.devclass.com/ai-ml/2026/03/13/users-protest-as-google-antigravity-price-floats-upward/5209219) - [Google Codelabs — Antigravity CLI Hands-on](https://codelabs.developers.google.com/antigravity-cli-hands-on) - [Antigravity CLI (agy) 설치·마이그레이션](https://pasqualepillitteri.it/en/news/3422/antigravity-cli-agy-install-migrate-gemini-cli) - [DEV.to — Antigravity CLI 가이드](https://dev.to/arindam_1729/antigravity-cli-a-hands-on-guide-to-googles-terminal-coding-agent-5bc7) - [DataCamp — Claude Code vs Antigravity](https://www.datacamp.com/blog/claude-code-vs-antigravity) - [DEV.to — Antigravity 솔직 리뷰](https://dev.to/fabianfrankwerner/an-honest-review-of-google-antigravity-4g6f) - [Augment Code — 비교 분석](https://www.augmentcode.com/tools/google-antigravity-vs-claude-code)
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