"리드 한 건 $0.0089" — 조회 18만 런칭 트윗을 1차 소스로 다 뜯어봤다

9월 1일, 이런 런칭 트윗이 조회 18만을 넘겼습니다.

"Introducing Claude for people-search. 이제 클로드가 세계 최고의 사람 찾기 도구다. People Search Bench 1위. 완전 오픈소스, 마진 0%."

작성자는 제이슨 저우. treg라는 프로젝트의 창업자입니다. 클로드에 스킬 하나를 얹어 아폴로·헌터·톰바 등 60개 데이터 공급자를 토큰 하나로 쓰게 해주고, 이메일 찾기는 건당 $0.0089부터라는 제안이에요.

런칭 트윗은 파는 글입니다. 그래서 주장 셋 — 1위, 오픈소스, 가격 — 을 깃허브 레포, 랜딩 페이지, 벤치마크 원저장소까지 내려가 하나씩 대조했습니다. 결론부터: 실체와 과장이 반반입니다.

실체 쪽 — 이건 진짜 물건이다

먼저 허구가 아닌지부터. 깃허브 레포(superdesigndev/treg)는 7월 중순 생성돼 두 달째 굴러왔고, 스타 800, 포크 72, 파이썬 코드 5백만 바이트급에 테스트 521개가 돌아갑니다. 랜딩(treg.to)도 라이브. 런칭일 아침까지 푸시가 찍혀 있어요. 빈 껍데기로 트윗만 쏜 게 아닙니다.

구조가 흥미롭습니다. README의 자기소개 — "OpenRouter, 다만 모델이 아니라 에이전트 도구용." 60개 공급자의 2,896개 엔드포인트를 카탈로그로 묶고, 토큰 하나로 라우팅합니다. 이메일 찾기(people.email.find)는 11개 공급자 중 최적을 골라 건당 $0.0089부터. 결제는 선불 잔액에서 공급자 자체 요금 그대로 미터링되고, 마진 0%를 내겁니다. 구독 없음, 계약 없음.

$0.0089의 출처도 추적됩니다. 카탈로그의 톰바 이메일 파인더 단가가 정확히 $0.0089/find — 트윗의 숫자는 여기서 왔어요. 랜딩의 비교표는 이 단가를 월 구독형 서비스들(아폴로 $59, 클레이 $149, 피플데이터랩스 $98…)과 나란히 놓습니다.

성능 수치 — 출처는 있다, 조건도 있다

랜딩의 벤치 섹션은 LessieAI가 만든 People Search Bench(실제 과제 119개)를 같은 에이전트로 돌린 결과를 싣습니다. 클로드 코드 단독 43% → treg를 얹으면 78.2%(B2B 발굴, 정답률). 리크루팅 시나리오는 80%, 결정형 과제 76.3%, 인플루언서 탐색 62.9%.

이 수치의 요지는 명확합니다. 도구 없는 LLM은 사람 찾기에 반쪽짜리고, 데이터 카탈로그 하나가 정답률을 배 가까이 끌어올린다는 것. 43%와 78.2%의 격차 자체는 '에이전트에게 도구가 얼마나 큰가'를 보여주는 좋은 데이터예요.

과장 쪽 — 세 주장의 실제 크기

"People Search Bench 1위." 벤치 원저장소(LessieAI, MIT, arXiv 논문까지 있는 진짜 벤치)의 공식 리더보드에 treg는 없습니다. 공식 표의 1위는 Lessie(Overall 65.2), 이어 Exa 55.0, 클로드 코드 46.0. 게다가 공식 메트릭은 정답률이 아니라 관련성 정밀도·유효 커버리지·정보 효용 세 축이에요. treg의 78.2%는 자체 재실행, 다른 메트릭입니다. 벤치 저장소에는 "포함되고 싶으면 결과를 제출하라"고 적혀 있고요. '자체 실행에서 우수'와 '공식 1위'는 다른 문장입니다.

"완전 오픈소스." 소스는 공개돼 있고 조직 내부 셀프호스트도 허용됩니다. 여기까진 맞아요. 그런데 라이선스는 Apache 2.0에 추가 조항이 붙은 형태로, 제3자에게 호스팅·매니지드·SaaS로 제공하려면 창업자의 서면 허가가 필요합니다. 요즘 흔한 '소스 공개 + 상업 호스팅 제한' 모델이지, MIT식 완전 오픈소스는 아닙니다.

"$600 구독은 이제 그만." 그 $600은 트윗에만 있습니다. 자기네 랜딩 비교표의 최고가도 클레이 $149/월이에요. 수사로 크게 부른 숫자로 보는 게 안전합니다.

덧붙여 "1B+ 연락처"는 공급자 DB들을 합산한 마케팅 숫자고, "클로드가 세계 최고의 사람 찾기 도구"라는 문장의 실제 주어는 클로드가 아니라 treg 스킬+카탈로그입니다. 앤트로픽 공식 기능이 아니에요. 그리고 이 모든 비교의 작성자가 제품 창업자라는 이해충돌은 기본 감가 요인입니다.

남는 생각

주장 셋 중 온전히 서는 건 가격 구조 하나입니다. 그런데 저는 그 하나가 제일 중요하다고 봅니다.

B2B 데이터 시장은 월 구독과 연간 계약의 세계였습니다. 쓰든 안 쓰든 좌석당 얼마. treg가 실제로 보여준 건 그 데이터가 건당 1센트 미만의 종량제로, 에이전트가 호출하는 API로 풀릴 수 있다는 것이에요. 영상 데모의 실측 — 리드 100건에 $1.76 — 이 구독형 가격표 옆에 놓이는 순간, 비교 자체가 카테고리 붕괴입니다.

그리고 이름이 방향을 말해줍니다. "에이전트 도구판 OpenRouter." OpenRouter가 모델들을 토큰 하나 뒤에 세워 가격 경쟁을 시켰듯, 같은 일이 데이터 API에서 시작됐습니다. 트윗의 과장을 다 깎아내도, 구독제 데이터 장사들이 종량제 라우터와 경쟁하게 됐다는 사실은 남아요. 그게 이 런칭의 진짜 뉴스입니다.

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원문·소스

• 런칭 트윗: https://x.com/jasonzhou1993/status/2094740336895840605
• treg 랜딩: https://treg.to/people-search
• 깃허브 레포: https://github.com/superdesigndev/treg
• People Search Bench (LessieAI 공식): https://github.com/LessieAI/people-search-bench