Devin Desktop 에이전트 창: ACP 설정과 ChatGPT 과금

새로 바뀐 Devin Desktop 에이전트 창을 사용하려면 현재 안정 버전을 설치하고, 여러 에이전트를 실행하기 전에 변경 사항 검토의 기본 설정부터 확인하세요. ChatGPT 토큰 공유를 이용하려면 Devin 자체 세션을, 별도 제공업체 계정과 과금 체계를 가진 코딩 에이전트를 실행하려면 ACP를 선택하세요. 2026-10-25 기준 안정 버전 변경 기록에는 10월 23일 공개된 v3.11.212 개편 이후 버전인 v3.11.216이 올라와 있습니다.

앱은 Devin Desktop 공식 다운로드 페이지에서 받으세요. 10월 24일 패치는 조직 내 역할에 Cloud 세션 권한이 없는 구성원도 로컬 세션에 다시 접근할 수 있도록 수정했습니다. 따라서 최초 개편 버전에 머무르기보다 이 패치까지 설치할 이유가 있습니다. 자세한 내용은 버전별 릴리스 노트를 확인하세요.

에이전트 창에서 무엇이 달라졌나?

각 세션의 파일, 변경 사항, 터미널을 대화 옆에 두고, 진행 상황을 비교해야 할 때 세션을 나란히 배치하세요. 새 창은 세션, Automations, Review, Wiki, 설정, 명령 팔레트에 웹 앱과 같은 인터페이스를 사용합니다.

사이드바의 세션을 열려 있는 세션 위로 끌어다 놓으면 최대 8개 세션을 나란히 표시할 수 있습니다. 이는 화면에 표시할 수 있는 개수이며, 작업 8개를 동시에 실행할 수 있다는 보장은 아닙니다. 동시 실행은 플랜에 따라 달라집니다.

v3.11.212 릴리스 노트는 작업을 확인할 수 있는 세 가지 영역을 설명합니다.

Files: 로컬 작업 디렉터리나 Cloud 세션 머신의 파일을 탐색합니다.
Changes: 로컬 파일별 diff를 확인합니다. Since last seen 범위를 선택하면 마지막으로 확인한 이후의 변경 사항을 볼 수 있습니다.
Terminal: 세션의 탭 추가 메뉴에서 해당 로컬 폴더나 Cloud 머신의 셸을 엽니다.

버그를 수정한다면 구현용 세션과 조사용 세션을 하나씩 시작하세요. Devin Local에서는 위치 선택 메뉴의 New worktree를 선택해 분리된 작업 사본을 만들 수 있습니다. 이 옵션은 Devin Local 가이드에 설명되어 있습니다. 구현 세션이 코드를 수정하는 동안 조사 세션에는 관련 테스트를 찾게 한 뒤, diff를 검토하고 해당 세션의 터미널에서 그 테스트를 실행하세요.

나란히 배치된 화면은 작업을 감독하는 데 도움이 되고, 별도의 worktree는 두 에이전트가 같은 작업 사본을 수정하는 일을 막아 줍니다. 작은 수정 하나만 필요하다면 세션 하나로 진행하는 편이 조율에 드는 수고를 줄일 수 있습니다.

Windsurf 사용자는 어떤 설정부터 확인해야 하나?

첫 편집 작업에 앞서 에디터 안에서의 변경 검토, 파일 자동 열기, 저장 시 실행할 동작을 확인하세요. Windsurf에서 Devin Desktop으로의 전환은 6월 2일 발표되었으며, 10월 개편은 이름뿐 아니라 실제 동작도 바꿉니다.

명령 팔레트에서 Devin User Settings를 여세요. 단축키는 macOS에서 Cmd+Shift+P, Windows/Linux에서 Ctrl+Shift+P입니다. 이전할 때 다음 설정을 점검하세요.

설정	개편 후 동작	필요한 조치
Agent diff zones	기본적으로 꺼져 있으며, 편집 내용이 파일에 바로 적용됨	에디터 안에서 변경을 수락하거나 거부하며 검토한다면 Devin Settings → Editor → User Interface → Agent diff zones를 켜세요.
Auto-open edited files	편집된 파일이 더 이상 백그라운드에서 자동으로 열리지 않음	파일이 열리는 것을 검토 신호로 삼았다면 Editor → User Interface의 Auto-open edited files를 켜세요.
Save actions on agent edits	에이전트가 저장할 때 format-on-save와 코드 액션을 실행하지 않음	에이전트 편집 뒤에 이런 동작이 필요하다면 Run save actions on agent edits를 켜세요.

고급 설정 가이드는 에디터 안에서 변경을 수락·거부하는 방법을 설명하지만, 기본적으로 켜져 있다는 설명은 10월 릴리스 노트와 충돌합니다. 설치한 앱에서 실제 스위치 상태를 확인하세요. 에디터 내 검토가 꺼져 있다면 커밋 전에 Changes를 살펴보고, 저장 동작이 꺼져 있다면 필요할 때 프로젝트의 포매터나 lint 명령을 직접 실행하세요.

메시지 전달 방식도 달라졌습니다. Enter는 진행 중인 턴에 새 지시를 전달하고, Cmd/Ctrl+Enter는 현재 턴이 끝날 때까지 메시지를 대기열에 넣습니다. 지금 작업이 끝난 뒤 수행해야 할 후속 지시는 대기열에 넣으세요.

Cascade에서 Devin Local로도 이동한다면 Devin: Open Cascade Migration Wizard를 실행하세요. 마이그레이션 안내는 워크플로와 중요한 메모리를 skills로 옮기는 방법을 다룹니다. 에디터 설정이 유지되더라도 그것만으로 에이전트의 기존 맥락이 복원되지는 않습니다.

ACP 에이전트는 어떻게 연결하나?

에이전트를 설치하고 인증을 완료한 뒤, 레지스트리에 실행 항목을 추가하고 Devin Desktop에서 활성화하세요. ACP는 Agent Client Protocol의 약자로, 에디터와 에이전트 사이의 연결 방식을 정의합니다. 모델 사용 크레딧을 제공하는 기능은 아닙니다.

Devin의 ACP 문서는 Codex CLI, Claude Agent, OpenCode, Junie, Gemini CLI를 예로 듭니다. Pro, Max, Teams에서 사용할 수 있으며, Enterprise 관리자는 활성화 여부를 담당 계정 팀에 문의해야 합니다. 공개 ACP 레지스트리에는 기본적으로 ACP를 지원하는 구현체와 어댑터가 모두 있습니다. 일반 CLI 실행 명령만으로 충분하다고 가정하지 말고, 사용할 에이전트에 맞는 ACP 항목을 선택하세요.

외부 에이전트의 작업은 해당 에이전트가 수행하고, 비용은 각 제공업체가 직접 청구합니다. Devin은 이 작업을 자사의 개인정보 처리방침과 법적 약관 적용 범위에서 명시적으로 제외합니다. 선택한 에이전트의 데이터 처리 방식과 계정 설정을 검토하세요. Devin의 ChatGPT 공유 스위치는 외부 ACP 세션의 과금을 제어하는 설정이 아닙니다.

OpenCode와 제공업체 계정 준비

이 예제는 공개된 ACP 레지스트리 항목에 맞춰 macOS Apple Silicon의 OpenCode V1 1.19.4를 사용합니다. Node.js와 npm이 이미 설치되어 있어야 합니다. OpenCode V1과 V2는 같은 opencode 명령을 사용하므로, 이미 V2를 쓴다면 기존 설치를 유지하고 V2에 해당하는 레지스트리 항목을 사용하세요. 그 위에 V1을 설치하지 마세요.

V1 설치 안내에 따라 버전을 명시적으로 고정해 Bash에서 다음 명령을 실행하세요.

npm install -g opencode-ai@1.19.4
opencode --version
opencode auth login
opencode auth list
command -v opencode

사용하려는 제공업체의 대화형 로그인 절차를 완료하세요. 버전 확인 결과는 1.19.4여야 하며, auth list에는 설정한 제공업체가, command -v에는 설치된 실행 파일의 경로가 표시되어야 합니다. 이 인증 명령은 CLI 참조 문서에 설명되어 있습니다. 자격 증명이 저장되어 있다는 사실은 준비 상태를 확인하는 데 그칩니다. 실제 모델 요청이 성공하는지는 아래의 대화로 확인하세요.

에이전트 등록, 활성화, 동작 확인

명령 팔레트에서 Open Local ACP Registry Config를 실행하세요. macOS/Linux 안정 버전의 파일은 ~/.windsurf/acp/registry.json이며, Windows에서는 %USERPROFILE%\AppData\Roaming\Code\User\acp\registry.json을 사용합니다.

macOS Apple Silicon에서 새 레지스트리를 만든다면 아래 JSON을 사용하세요. 이미 항목이 있다면 기존 agents 배열에 이 에이전트 객체를 추가하세요.

{
  "version": "1.0.0",
  "agents": [
    {
      "id": "opencode",
      "name": "OpenCode",
      "version": "1.19.4",
      "description": "OpenCode via ACP",
      "repository": "https://github.com/anomalyco/opencode",
      "website": "https://opencode.ai",
      "license": "MIT",
      "license_url": "https://github.com/anomalyco/opencode/blob/dev/LICENSE",
      "distribution": {
        "binary": {
          "darwin-aarch64": {
            "archive": "https://github.com/anomalyco/opencode/releases/download/v1.19.4/opencode-darwin-arm64.zip",
            "cmd": "opencode",
            "args": [
              "acp"
            ]
          }
        }
      }
    }
  ]
}

버전과 배포 파일 주소는 공식 레지스트리 데이터에서 가져온 값입니다. 현재 Devin은 이미 설치된 실행 파일을 사용하며, 배포 파일을 다운로드하지 않습니다. 여기서 cmd는 설치된 실행 파일을 시작하고, args는 opencode acp 인터페이스를 선택합니다.

다른 운영체제나 아키텍처에서는 레지스트리의 해당 플랫폼 블록을 사용하세요. 데스크톱 앱의 프로세스가 opencode를 찾지 못한다면 cmd를 command -v opencode가 반환한 실제 절대 경로로 바꾸세요.

Devin User Settings → Agents → OpenCode에서 활성화한 뒤 Devin Desktop을 재시작하세요. 신뢰할 수 있는 저장소에서 대화를 시작하고, 오른쪽 아래 에이전트 선택 메뉴에서 OpenCode를 고르세요. 다음 요청을 보내세요. 이 요청은 README를 요약하되 파일을 편집하거나 셸 명령을 실행하지 않도록 지시합니다.

Read the project README and summarize its purpose in three bullets. Do not edit files or run shell commands.

선택한 에이전트가 실행 또는 인증 오류 없이 시작하고, 저장소 내용에 맞는 요약을 반환하면 연결이 성공한 것입니다. 인증에 실패하면 사용할 제공업체에 대해 opencode auth login을 다시 실행하세요. 모든 에이전트를 사용할 수 없다면 작업 공간이 Restricted Mode인지 확인하세요. 에이전트가 접근하도록 허용할 저장소만 신뢰 상태로 설정하세요.

팀에서는 검토한 항목을 팀 설정인 ACP Registry Config로 배포하세요. 레지스트리 항목은 클라이언트에 실행 방법을 알려 줄 뿐입니다. 해당 에이전트가 Devin Local과 같은 권한, 모델 설정, 과금 계정을 사용한다는 뜻은 아닙니다.

ChatGPT 토큰 공유는 어디까지 적용되나?

토큰 공유는 본인이 소유한 Devin 자체 세션에서 발생하는 적격 GPT 요청에 적용됩니다. 2026-10-25 기준 ChatGPT Go, Plus, Pro 중 하나와 Devin Pro, Max, Teams 중 하나가 필요하며, Devin Free와 Enterprise는 제외됩니다. 이 조건은 Devin의 현재 과금 안내에 명시되어 있으며, OpenAI도 Devin을 참여 앱으로 소개합니다.

Teams 사용자는 Desktop 접근 권한이 포함된 사용자 라이선스도 필요합니다. full seats에는 포함되지만 flex seats에는 포함되지 않습니다. 각 구성원은 자신의 ChatGPT 계정을 연결해야 합니다.

다음 순서로 연결하고 사용량을 확인하세요.

Settings → Connections를 열고 Continue with ChatGPT를 선택한 뒤 플랜 사용을 승인하세요.
Desktop 모델 선택 메뉴에서 Use your ChatGPT plan을 켜세요. 계정 전체에 적용되는 스위치이므로 Cloud와 CLI에도 영향을 줍니다.
Devin 자체 세션에서 적용 대상 GPT 모델을 선택하세요. Settings → Usage & limits의 Manage usage로 이동해 ChatGPT 플랜에서 처리된 사용량을 확인하세요.

Desktop은 선택한 모델을 그대로 유지합니다. 따라서 공유 기능을 켜도 GPT가 아닌 모델의 요청이 적용 대상 GPT 요청으로 바뀌지는 않습니다.

작업	공유 기능이 켜져 있고 사용 가능한 상태일 때의 과금 경로
본인 소유의 Devin 자체 세션에서 발생한 적격 GPT 요청	ChatGPT 플랜
로컬 Fusion에서 사용하는 다른 모델을 포함한 비GPT 요청	Devin 사용 한도 또는 온디맨드 크레딧
fast 또는 priority GPT 변형	Devin 사용 한도 또는 온디맨드 크레딧
Cloud 머신 실행 시간과 코드 스캔	Devin 사용 한도 또는 온디맨드 크레딧
본인이 소유하지 않은 세션과 본인 명의로 실행되지 않는 자동화	연결한 ChatGPT 플랜에서 처리되지 않으며 Devin 과금 적용
외부 ACP 에이전트 작업	해당 에이전트의 제공업체·계정 과금 체계

Cloud 세션을 시작하려면 여전히 Devin에 사용 가능한 한도나 크레딧이 있어야 합니다. 로컬 Fusion에서는 적용 대상 GPT 부분만 ChatGPT로 이동하므로, 여러 모델을 섞어 쓰면 일부 사용량은 Devin에 남습니다.

ChatGPT Plus는 얼마나 쓸 수 있고, 한도에 도달하면 어떻게 되나?

Plus를 기준으로 작업 계획을 세우기 전에 본인의 작업에서 발생하는 사용량부터 측정하세요. OpenAI의 사용량 안내는 이용 한도를 고정된 작업 수로 환산할 수 없다고 설명합니다. 모델, 컨텍스트, 작업, 설정에 따라 달라지기 때문입니다. 구독의 한도 초기화 주기를 Devin이 계속 작업할 수 있는 보장 시간으로 환산할 근거는 없습니다.

연결된 앱의 요청은 기존 ChatGPT Work 및 Codex 이용 한도에서 차감됩니다. ChatGPT에서 Devin의 Settings → Usage → App limits → Manage limits를 열어 주간 사용량 상한을 백분율로 설정하세요. 이 설정은 앱이 사용할 수 있는 비중을 제한할 뿐, 추가 이용 한도를 따로 확보하지 않습니다. ChatGPT 크레딧 사용에는 별도 권한이 필요하며 기본값은 꺼짐입니다. 이 권한을 사용하려면 앱 한도도 **100%**여야 합니다. 자세한 조건은 OpenAI의 연결 앱 제어 안내를 확인하세요.

ChatGPT 공유는 과금 경로를 바꾸는 기능이며, Devin 지출이 멈춘다는 보장은 아닙니다. Devin은 한도 도달 시 동작을 구분해 설명합니다. Desktop과 CLI는 Devin 사용 한도로 재시도하고, 그다음 온디맨드 크레딧을 사용합니다. 반면 Cloud는 일시 중지되며, 이용 한도가 초기화될 때까지 기다리거나 공유를 끈 뒤 세션을 재개해야 합니다.

이 부분은 문서 간 설명이 충돌합니다. OpenAI의 일반적인 연결 앱 안내는 플랜 이용 한도나 크레딧을 사용할 수 없더라도 앱이 다른 유료 옵션으로 자동 전환되지는 않는다고 설명합니다. Devin은 로컬 클라이언트의 대체 과금 동작을 명시하므로, Devin 요금이 계속 발생할 수 있다고 보고 작업을 무인으로 실행하기 전에 계정의 알림과 사용량을 확인하세요.

Devin에 ChatGPT plan disabled가 표시되면 Reconnect를 선택하고 공유 기능이 켜져 있는지 확인하세요. Devin에 따르면 ChatGPT 인증 권한이 만료되거나 취소된 동안에는 GPT 요청이 Devin 과금으로 처리됩니다.

남은 사용 한도와 크레딧 잔액은 Devin Usage & limits에서 확인하세요. 관리자는 자동 충전과 세션별 기본 지출 한도도 검토해야 합니다. 해당 기능은 셀프서비스 플랜의 과금 제어 안내에 설명되어 있습니다. ChatGPT에서 앱 상한을 설정해도 이런 별도의 Devin 요금에 상한이 생기지는 않습니다.

첫 측정에서는 두 서비스의 사용량 화면을 기록하고, 범위가 정해진 작업 하나를 실행한 뒤 다시 확인하세요. 다음 실행과 비교할 때는 저장소, 모델, 작업 범위를 동일하게 유지하세요. 사용량이 어느 쪽에 반영됐는지와 결과 변경을 어떻게 검토할지 파악한 다음에 병렬 세션으로 확대하세요.