AI 모델을 바꾼다면, 메모리도 챙기세요

2026년 9월은 갈아타기의 달이었습니다. OpenAI가 GPT-6 Astra를, 이어서 Sol과 Luna를 내놓았습니다. Anthropic은 Claude Opus 5.5를 출시했습니다. 모든 리더보드가 뒤섞였고, 많은 사람이 1년 만에 처음으로 다른 어시스턴트를 써 보고 있습니다.

모델을 바꾸는 데는 10초면 됩니다. 어려운 건 컨텍스트를 옮기는 일입니다. 무언가를 배웠던 대화들, 예전 어시스턴트가 기억하던 취향, 계속 붙여넣던 문서들. 이것들을 두고 떠나면, 반짝이는 새 모델은 떠나온 모델보다 여러분에 대해 아는 게 적은 상태로 시작합니다.

각 업체가 지금 실제로 무엇을 옮기게 해 주는지, 그리고 이 질문 자체를 무의미하게 만드는 셋업을 소개합니다.

업체들이 옮기게 해 주는 것 (2026년 9월 기준)

Gemini의 가져오기 기능이 가장 완성도가 높습니다. 3월부터 Google의 전환 도구는 ChatGPT와 Claude의 메모리 요약과 전체 대화 기록을 최대 5GB의 ZIP 내보내기 파일에서 가져올 수 있습니다. 한계도 있습니다. 프로젝트 파일, 첨부 파일, 생성된 이미지는 빠지고 프롬프트와 응답만 옮겨집니다. 그리고 EU/EEA, 영국, 스위스에서는 쓸 수 없습니다.

Claude는 메모리를 가져오고 내보낼 수 있습니다. Anthropic 고객센터에 양방향이 모두 문서화되어 있어서, Claude가 여러분에 대해 아는 것을 다른 도구로 가져가거나, 다른 곳의 메모리로 Claude를 채울 수 있습니다.

ChatGPT는 모든 것을 내보냅니다(Settings → Data controls → Export data). 하지만 이 글을 쓰는 시점에 메모리 가져오기 기능은 없습니다. Claude나 Gemini의 메모리를 ChatGPT로 옮기려면 사실을 하나씩 직접 말해 줘야 합니다.

대화 기록 내보내기는 세 곳 모두 이메일로 ZIP 파일을 보내 주는데, 며칠이 걸리기도 하고, 사람보다는 기계가 읽기 좋은 JSON이나 HTML 형식입니다.

결국 일부를, 일부 방향으로, 일부 국가에서만 옮길 수 있습니다. 이건 이식성이 아닙니다. 한쪽으로만 열리는 문이 줄지어 있을 뿐입니다.

실제로 잃게 되는 세 가지

“ChatGPT를 잃고 싶지 않다”고 말할 때, 사람들은 보통 서로 다른 세 가지를 뜻합니다.

1. 메모리 요약. 여러분에 대한 짧은 사실 목록입니다. 유용하지만 작고, 다시 만들기도 가장 쉽습니다.
2. 대화. 전략, 리팩터링, 심층 조사처럼 무언가를 풀어낸 긴 스레드입니다. 진짜 가치는 여기에 있고, 옮기기도 가장 어렵습니다.
3. 여러분의 자료. 붙여넣었던 기사, 문서, 스레드입니다. 이것들은 애초에 어시스턴트 “안”에 있던 적이 없습니다. 5분 동안 클립보드에 있었을 뿐이죠.

업체의 가져오기 도구는 대체로 1번을 처리하고, 2번은 일부만 처리하며, 3번은 건드리지 않습니다.

모델에 얽매이지 않는 셋업

해법은 어떤 어시스턴트도 지식이 사는 곳으로 여기지 않는 것입니다. 지식은 직접 소유한 평범한 Markdown 파일에 두고, 이번 달 쓰는 모델이 무엇이든 그 파일을 읽게 하세요.

Markdown이 여기에 딱 맞는 이유는 모든 모델이 그대로 읽고, HTML이나 PDF에 비해 아주 작으며, 그저 텍스트이기 때문입니다. 어떤 편집기에서도 열리고, 어떤 클라우드 폴더에서도 동기화되며, 20년 뒤에도 열릴 겁니다.

실제로는 이렇게 합니다.

1. 중요한 대화를 Markdown으로 저장하세요. 대화에서 남길 만한 결과가 나오면 .md 파일로 저장하세요. 모든 턴을, 코드와 아티팩트는 제대로 된 코드 블록으로요. Minibase는 claude.ai, chatgpt.com, Gemini에서 클릭 한 번으로 해 줍니다. 대화를 열고 확장 프로그램을 누르면 깔끔한 파일이 생깁니다. 가이드: Claude, ChatGPT.

2. 자료도 같은 방식으로 저장하세요. 붙여넣었을 기사, 문서 페이지, Reddit 스레드. 클릭 한 번이면 각각이 URL과 날짜가 담긴 Markdown 파일이 됩니다.

3. 주제별로 폴더 하나에 모으세요. Minibase Vault는 저장한 내용을 지식 베이스로 정리하는데, 이는 디스크의 평범한 하위 폴더입니다. “가격 조사”, “Rust 마이그레이션”, “일본 여행”처럼요.

4. 나만의 메모리 파일을 쓰세요. 모든 어시스턴트가 알았으면 하는 사실을 담은 about-me.md 하나. 역할, 기술 스택, 글쓰기 스타일, 피해야 할 것. 한 줄 한 줄을 직접 관리하므로, 어시스턴트가 추측하게 두는 것보다 안전합니다(AI 메모리 포이즈닝 참고).

5. 쓰는 모델에 폴더를 연결하세요. Minibase Vault는 토글 한 번으로 MCP를 통해 Claude에 연결되어, Claude가 파일을 직접 읽습니다. 다른 어시스턴트라면 관련 파일을 끌어다 놓으면 됩니다. 그냥 Markdown이니까요.

그 뒤의 갈아타기는 이렇게 달라집니다

다음에 새 모델이 차트 1위에 오르면, 옮길 것이 아무것도 없습니다. 새 어시스턴트를 열고 about-me.md와 진행 중인 프로젝트 폴더를 건네면, 요약본이 아닌 실제 자료를 가지고 예전 모델이 멈춘 지점에서 이어서 시작합니다.

플래그십 출시가 두 번이나 있었던 한 달이 주는 진짜 교훈은 이것입니다. 모델은 계속 바뀝니다. 투자할 가치가 있는 층은 바뀌지 않는 쪽, 모든 모델이 읽을 수 있는 형식으로 된 여러분 자신의 지식입니다.

함께 읽기

• GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5: 1M 컨텍스트 채우기
• Claude 대화를 Markdown으로 저장하는 법
• Markdown: 2026년 AI의 언어