셋 다 이름에 AI가 붙어서 비슷한 구독처럼 보이지만, 실제로 돈을 내는 대상이 완전히 다르다. C++ 알고리즘과 보안 공부를 병행하면서 셋을 같이 알아봤다가, 대화 모델·IDE 도구·클라우드 계산 환경을 한 줄에 놓고 비교하면 안 된다는 걸 알게 됐다. 2026년에는 GitHub Copilot 과금 방식까지 바뀌어서 예전 비교 글도 그대로 믿기 어렵다.
| 서비스 | 주로 사는 것 | 내가 쓸 상황 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 대화·추론·문서/코드 분석 | 개념 질문, 오류 원인 정리, 코드 리뷰 |
| GitHub Copilot | IDE 안의 코드 완성·에이전트 기능 | 반복 코드 작성, 저장소 맥락에서 수정 |
| Google Colab | 브라우저 노트북과 원격 CPU/GPU | Python 실험, ML 학습, 재현 가능한 노트북 |
그러니까 “어느 AI가 가장 똑똑한가”보다 “지금 병목이 생각 정리인지, 코딩 속도인지, 계산 자원인지”를 먼저 봐야 한다. 이 구분만 해도 필요 없는 중복 구독을 많이 줄일 수 있다.
ChatGPT는 대화형 작업 공간이다. 알고리즘의 시간복잡도를 다른 방식으로 설명해달라고 하거나, 크래시 로그와 코드 일부를 같이 놓고 의심할 지점을 좁힐 때 편하다. 다만 ChatGPT 구독과 OpenAI API 사용료는 별개다. 웹에서 Plus를 구독했다고 개인 스크립트의 API 호출이 무료가 되는 것은 아니다.
보안 공부에서는 답을 바로 붙여넣는 것보다 “이 입력을 신뢰하면 어떤 경계가 깨지는가”, “이 크래시를 재현하려면 어떤 관찰값을 더 모아야 하는가”처럼 사고 과정을 확인하는 용도로 쓰는 편이 낫다. 생성된 명령어와 취약점 판단은 공식 문서나 실제 실행 결과로 다시 확인해야 한다.
Copilot의 장점은 현재 열어둔 코드와 저장소 흐름을 보면서 제안을 이어간다는 점이다. 테스트 골격, 반복되는 DTO나 파서 분기, 리팩터링 초안처럼 정답보다 타이핑 양이 문제일 때 효과가 크다. 반대로 처음 배우는 알고리즘을 통째로 생성시키면 왜 그 코드가 맞는지 모른 채 통과하기 쉽다. 나는 자동완성을 받은 뒤 적어도 입력 범위, 예외 처리, 복잡도는 직접 다시 보는 기준을 잡았다.
2026년 6월부터 GitHub는 Copilot의 프리미엄 요청 단위 대신 GitHub AI Credits 기반 사용량 과금으로 전환했다. 기본 코드 완성과 Next Edit 제안은 포함되지만 모델·에이전트 사용량을 볼 때는 예전의 “월 몇 회” 비교표보다 현재 공식 플랜을 보는 게 정확하다.
검증된 GitHub Education 학생은 Copilot 기능을 무료로 이용할 수 있다. 학교 메일만 있다고 자동 적용되는 것은 아니고 GitHub Education의 학생 인증을 마쳐야 하며, 자격은 주기적으로 재검토된다.
Colab은 브라우저에서 Jupyter 노트북을 실행하고 필요할 때 원격 CPU·GPU·TPU를 쓰는 서비스다. 코드 제안 기능도 들어오고 있지만, 내가 비용을 고민할 이유는 여전히 런타임 시간과 가속기다. 무료 버전으로 작은 실험부터 돌려보고, 세션이 자주 끊기거나 계산 자원이 꾸준히 필요할 때 Pro·Pro+·Pay As You Go를 검토하는 순서가 맞다. 특정 GPU가 항상 배정되는 서비스는 아니므로 과제나 시연 직전에 하드웨어를 단정해두면 곤란하다.
세 개를 동시에 결제하기보다 무료 플랜으로 병목을 확인하는 게 먼저다. 내 경우 보안 공부에서는 설명과 코드 검토가 중요해서 대화형 도구의 체감이 컸고, Copilot은 학생 혜택을 활용할 수 있을 때 붙이는 쪽이 합리적이었다. Colab 유료 플랜은 실제로 GPU 사용량이 늘어났을 때 결정해도 늦지 않았다.
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