그록 봇, 보고서·대시보드 Pages 추가…Premium 월 30달러

활용·적용

공식 개요는 Bot이 브라우저·파일·터미널이 있는 지속형 클라우드 컴퓨터에서 일하며, 노트북을 닫아도 작업을 이어간다고 설명한다. Pages에 맡길 보고서도 먼저 사용할 자료와 완료 조건을 정하면 검토하기 쉬워진다. 예를 들어 프로젝트 현황 문서라면 기준 날짜, 참고할 업무 도구, 갱신 후 사람이 확인할 숫자를 요청에 함께 적는 식이다.

같은 문서는 Bot별 대화와 기억은 나뉘지만 파일·브라우저 세션·앱 로그인은 공유 컴퓨터에 놓인다고 구분한다. 여러 Bot을 운영하는 팀은 문서의 편집 담당과 원자료 접근 범위를 함께 설계하는 편이 맞다. 파일·결과물 문서는 작업 결과를 다루는 경로를 설명한다.

벤치마크·비교

문서 편집 공간 자체는 다른 AI 서비스에도 있다. 구글의 캔버스(Canvas) 도움말은 문서·앱·슬라이드·코드를 만들고, 직접 입력하거나 대화로 고치며 변경 내용을 자동 저장하는 기능을 안내한다. 이번 Grok 발표는 결과물 편집에 더해 ‘내용을 최신 상태로 유지하는 작업을 Bot에 맡긴다’는 사용법을 제시했다.

선택의 기준은 문서가 만들어졌다는 사실보다 이후의 업무다. 초안을 함께 다듬는 일이 중심이면 편집·내보내기 경로를 비교하고, 반복 현황 문서가 목적이면 원자료 접근과 갱신 후 검토 절차를 함께 정할 수 있다. 이는 두 서비스의 공식 설명을 비교한 활용 판단이다.

가격·조건

제품 페이지는 개인용 Premium 월 30달러, Super 월 100달러, Ultra 월 200달러를 월 결제 가격으로 표시한다. 이 금액은 Pages 한 장의 생성료가 아니라 Grok Bot을 포함한 플랜 가격이다. 상세 요금 문서는 새 The X Subscription의 Premium·Super·Ultra에 Bot이 포함되고 Free·Plus는 제외된다고 안내하며, 레거시 Cursor 유료 플랜과 SuperGrok 등 계정 연결 경로는 별도로 설명한다.

무료로 살펴볼 경로도 상세 요금 문서에 있다. Bot 체험은 정해진 날짜 수만 제공하는 방식이 아니라 사용량 크레딧이고, 7일의 체험 창도 적용된다. 오래 걸리거나 큰 작업은 한 번에 크레딧을 많이 쓸 수 있으므로, 처음에는 한 문서의 초안·수정처럼 범위가 작은 작업으로 편집 흐름을 비교할 수 있다.

벤치마크·비교

출시문 성능 표의 6.9ms는 MacBook Air M5, macOS 26.7.1, CPU 4스레드, KleidiAI를 쓰지 않은 행의 첫 오디오 시간이다. 한 영어 문장으로 준비 실행 뒤 측정했으며, 첫 오디오 계산에는 입력 문장 처리가 들어가고 일회성 음성 조건화는 빠진다. 같은 표 안에서도 코어 수와 가속 라이브러리에 따라 값이 달라진다.

더 큰 모델이 모든 항목에서 앞선 것도 아니다. 제작사의 어려운 영어 문장 500개 평가에서 LLM 단어 오류율은 31m 1.70%, 40m 2.22%, 코코로(Kokoro) 3.50%였다. 같은 문장과 음성 조건으로 비교한 이 항목에서는 작은 31m이 더 낮은 오류율을 냈다. 숫자·전화번호·코드 읽기가 중요한 앱이라면 자연스러움 순위뿐 아니라 이런 항목을 함께 볼 이유가 있다.

가격·조건

모델 비교표는 31m 영어 모델의 Apache 2.0과 40m 계열의 CC BY-NC를 나눈다. 공개 40m에는 영어·프랑스어·독일어·스페인어·포르투갈어의 언어별 모델과 다섯 언어를 한 가중치로 처리하는 모델이 있다. 다국어 모델의 표시 q8 크기는 74.6MB다.

무료로 살펴보려면 출시 페이지의 브라우저 데모나 공개 모델 카드에서 시작할 수 있다. 실제 앱에 넣을 팀에는 공식 저장소가 Rust·Python·Swift·JavaScript/WASM 등 연동 경로를 제공한다. 기기 내 추론의 이용료와 별도로 개발·배포 작업은 필요하므로, 먼저 목표 장치와 읽힐 문장으로 적용 범위를 정하는 편이 실용적이다.

활용·적용

PHP 권고는 PHP-FPM, Apache의 mod_php, php-cgi, 프랑켄PHP(FrankenPHP), 라이트스피드(LiteSpeed) 등 웹 요청을 받는 설치를 대상으로 한다. 유지관리팀은 mod_php에서 애플리케이션 코드가 실행되기 전 공격이 성립한 사례를 들며 위험을 가장 높게 평가했다. 운영자는 서비스에 사용되는 PHP와 그 패키지를 공급하는 배포판·호스팅 업체를 먼저 확인할 수 있다.

지원 계열과 이전 계열의 경로도 다르다. 일반 수정 릴리스는 위 네 계열에 나왔고, PHP 8.1 이하는 PHP 프로젝트의 정규 업데이트 대상이 아니다. 같은 권고는 배포판·장기 지원 업체의 백포트를 확인하거나 지원 버전으로 올리도록 안내하며, 이번에는 소스 빌드 등을 돕기 위한 PHP 7.4·8.0·8.1 최소 소스 백포트도 제공했다고 설명한다. 오래된 버전 번호만으로 배포업체의 수정 여부까지 단정하지 않는 이유다.

벤치마크·비교

버전 검사기 README는 두 확인 경로를 제공한다. 서버 접근이 있으면 서버용 스킬을, URL만 있으면 URL용 스킬을 쓰도록 나누며, 기본 도구는 HTTP 응답의 X-Powered-By·Server 헤더나 로컬 PHP의 버전 출력을 비교한다. 결과는 OK·VULNERABLE·UNKNOWN으로 구분한다.

여기서 중요한 차이는 ‘버전을 읽는 일’과 ‘보안 수정이 실제로 들어갔는지 확인하는 일’이다. README에 따르면 숨긴 헤더는 UNKNOWN이 되고, 배포판 백포트는 업스트림 버전 숫자를 바꾸지 않을 수도 있다. 따라서 운영팀의 확인 근거에는 패키지 공급자의 보안 공지와 실제 업데이트 기록이 함께 들어가야 한다. 구체적인 패치 배포와 서비스 재확인은 유지관리자 지침을 기준으로 진행하는 편이 맞다.

가격·조건

API 표시 단가로 같은 과금 대상 토큰 1억 개를 처리한다고 가정하면 Pro는 100 × 0.05 = 5달러, Fast는 100 × 0.02 = 2달러다. 이 가정에서 Fast의 리랭킹 요금은 3달러, 즉 60% 낮다. 실제 검색 횟수를 토큰 수로 바꾸려면 질의와 후보 문서의 길이가 필요하므로, 검색 1건의 고정 가격으로 환산하지 않았다.

릴리스 노트는 기존 문서를 다시 임베딩하거나 색인하지 않고 모델 매개변수를 rerank-v5.0-pro 또는 rerank-v5.0-fast로 바꾸는 전환 경로를 안내한다. Context Focus는 기본으로 꺼져 있다. 문서 재정렬만 먼저 비교한 뒤 관련 구간 반환을 추가하는 식으로 효과를 나눠 볼 수 있다.

벤치마크·비교

회사 평가는 전체 17개 데이터셋과 그중 6개 심층 검색 벤치마크를 구분한다. 검색 도구만 쓰는 glm-5-3-flash 에이전트로, 데이터셋당 50문항을 평가했다. BM25 검색에 Rerank 5 Pro와 임계값 0.4의 Context Focus를 더한 구성은 6개 심층 검색에서 전체 과업당 토큰을 41% 줄이고 정확도를 39%에서 52%로 높였다고 보고했다. 토큰에는 각 모델 호출의 입력·출력·추론과 캐시 토큰이 포함된다.

전체 17개 데이터셋 평가에서 평균 토큰 감소는 35%였고, 정확도는 46%에서 58%로 바뀌었다. 따라서 ‘41%’는 이 중 심층 검색 묶음의 값이다. 같은 출시문은 한국어를 포함한 언어별 평가와 Rerank 4 Pro·보야지 AI 리랭크 3(Voyage AI Rerank 3) 비교도 제공한다. 한국어 업무 문서에 적용할 팀은 전체 순위보다 자신의 질의·문서 길이와 관련 구간 선택 결과를 함께 비교할 수 있다.

벤치마크·비교

아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 현재 표에서 첫 음성 시간은 Max 0.57초, Mini 0.62초다. 같은 표의 디프슬레이트 오팔(Deepslate Opal)은 0.44초로 더 짧다. 첫 음성 속도 하나와 추론·작업 성공률을 묶은 선택은 서로 다른 판단이라는 뜻이다. 출시문은 Max·Mini의 세부 음성 추론 점수를 98.8%·75.9%로 제시하고, 현재 평가기관 표는 이를 정수 백분율로 반올림해 표시한다.

대화 흐름 평가에서는 Mini가 95.8%, Max가 94.1%다. 이 평가는 멈춤·차례 넘기기·끼어들기·맞장구 처리의 부분 집합을 본다. 반면 출시문의 도구 사용 작업 성공률은 Max 87.1%, Mini 60.3%다. 잡담이나 음성 안내와 예약·고객 업무처럼 여러 도구를 쓰는 작업을 같은 기준 하나로 고르지 않을 이유가 드러난다.

활용·적용

공식 모델 문서는 Realtime 모드에서 ElevenLabs가 LLM·음성 합성·음성 인식 등의 설정을 관리하고, Custom 모드에서는 사용자가 구성 요소를 선택한다고 나눈다. 자체 LLM이나 특정 구성 모델을 유지하는 팀에는 Custom과 Realtime의 설정 범위를 먼저 비교하는 일이 중요하다.

보관·지역 조건도 선택에 들어간다. 공식 보관·지역 조건표상 Zero Retention Mode와 HIPAA 설정은 Mini가 지원하지 않고 Max는 US·EU 환경에서 사용할 수 있다. Max는 India·Singapore 데이터 보관 환경에서는 제공되지 않는다. 고객 데이터를 다루는 팀에는 단순 응답 속도와 별개로 적용할 설정이다.

공식 출시문은 기존 OpenAI Realtime API 사용자에게 전환 경로를 제시하지만, Realtime API는 WebSocket 연결만 지원하므로 WebRTC 방식의 연동은 연결 방식을 바꿔야 한다. 지식 기반·채널 같은 플랫폼 기능이 목적이면 ElevenAgents 경로를 안내한다. 모델 문서의 과금은 기본 분당 요금에 모델의 입력·캐시 입력·출력 토큰 비용을 더하는 방식이다.