Octomind, 같은 모델로 경쟁 도구보다 5개 더 풀고 비용은 절반

Octomind – open-source AI harness that saves your tokens, static rust

▲ 51donk8r34 HN 토론

Octomind는 Rust로 만든 오픈소스 AI 코딩 에이전트 런타임이다. 하나의 바이너리로 어떤 모델이든 연결하고 MCP를 기본 지원하며, 터미널·파이프·데몬·WebSocket·ACP 등 다섯 가지 방식으로 실행된다. 승인 팝업 대신 TOML 기반 가드레일로 정책을 코드화하고, 적응형 압축으로 토큰을 아낀다. 실제 병합된 PR에서 뽑은 25개 과제 벤치마크에서 24개를 풀어 claude code의 23개를 앞섰고, 같은 모델을 쓴 opencode보다 약 절반 비용으로 5개를 더 해결했다.

하네스가 중요하다. opencode는 같은 모델과 엔드포인트를 썼지만 octomind는 약 절반의 비용으로 24개 대 19개를 풀었다.
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HN 토론

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  1. Murfalo

    와, 태그라인 대단하네. "CLI 우선 AI 코딩 에이전트 런타임. 파이프로 연결하고, 스케줄링하고, 임베드하세요. 단일 바이너리, 모든 모델, MCP 네이티브 — 단순한 채팅이 아니라 자율 작업을 위해 설계됐습니다."

    나 지금 약 먹은 것 같은 기분인데...

  2. closetheloopdev

    뭔가 놓친 건지 모르겠지만, 벤치마크[0]가 구식인 것 같아요. Claude Opus 5(Opus 5.5 대신), GPT 5.6 Sol(6.1 Sol 대신), GLM 5.2(현재 OpenRouter에서 가장 인기 있는 모델인 DeepSeek V4.1 Flash 1017 대신[1])를 사용하고 있거든요. 각 모델의 thinking effort에 대한 정보도 찾을 수 없고요.

    이 벤치마크가 7월에 수행됐으니, 아마 Claude Code, Codex, OpenCode의 구버전을 사용했을 겁니다.

    벤치마크가 업데이트되고 thinking effort와 Claude Code, Codex, OpenCode 버전이 명시되면 좋겠습니다.

    [0] https://github.com/Muvon/octomind#benchmarks

    [1] https://openrouter.ai/rankings

  3. jszymborski

    oh-my-pi와 비교 벤치마크를 보고 싶네요. 요즘 compaction / snapshotting 방식이 정말 마음에 들어서요.

  4. buster

    maki.sh 대신 이걸 왜 선택해야 하죠? maki와의 비교가 있으면 좋겠어요!

  5. sharathr

    Codeoid(https://github.com/highflame-ai/codeoid)는 살펴보셨나요? 저희 팀 전체가 정기적으로 사용하는데 정말 훌륭합니다.

    특히 토큰이 부족할 때 진행 중인 대화를 Claude Code에서 Codex나 Gemini로 전환할 수 있는 기능이요.

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2026-11-03