AI 가이드
언어 모델 선택 가이드
요약
어떤 모델을 어떤 상황에 써야 더욱 효과적인 AI 답변을 얻을 수 있을까요? 알맞은 언어 모델을 선택할 수 있도록 모델에 대한 설명과 가이드를 제공해드립니다.
프리미엄 모델
| 모델명 | 설명 |
|---|---|
| Claude Sonnet 4 | 세계 최초의 하이브리드 추론 모델로, 즉각적인 응답과 단계별 사고 과정을 모두 제공하며 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다. SWE-bench에서 72.5%의 정확도를 달성하며 에이전트 기능이 탁월합니다. 입력 토큰당 $3, 출력 토큰당 $15의 비용으로 제공되며, 200k 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. |
| GPT-4o | 가장 균형 잡힌 범용 모델이자 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 모두 처리할 수 있는 통합 모델로, 다양한 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다. 빠른 응답 속도와 자연스러운 대화 능력이 특징이며, 이미지 처리 능력도 뛰어납니다. 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 단일 출력에서 최대 16,384 토큰을 생성할 수 있습니다. |
| DeepSeek V3 | DeepSeek에서 개발한 모델로 GPT-4o와 비슷한 성능을 제공하면서도 비용 효율성이 높습니다. 총 685억 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts(MoE) 모델이자 토큰당 37억 개의 파라미터가 활성화되며 수학, 중국어에서 강점을 보입니다. 14.8조 개의 토큰으로 훈련되었으며 혁신적인 부하 분산 및 다중 토큰 예측 기능을 갖추고 있습니다. |
| Gemini 2.5 Pro | 100만 토큰의 넓은 컨텍스트 윈도우로 장문의 문서(최대 1,500페이지)와 코드(30,000줄)를 처리할 수 있습니다. 번역, 코딩, 추론 능력이 뛰어납니다. 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 포함한 다양한 형식의 입력을 처리할 수 있습니다. |
| Llama 3.2 | 메타의 최첨단 비전-언어 모델로, 이미지 인식, 시각적 추론, 이미지 캡셔닝에 최적화되어 있습니다. 차트와 다이어그램 이해 성능이 뛰어납니다. ChartQA에서 85.5점, AI2 다이어그램에서 92.3점을 기록한 뛰어난 시각적 이해 능력을 갖추고 있습니다. |
특수 목적 모델
| 모델명 | 설명 |
|---|---|
| DeepSeek R1 | 지도 학습 없이 대규모 강화학습(RL)을 통해 훈련된 추론 특화 모델로, 대규모 강화학습을 통해 훈련되었습니다. 복잡한 수학, 코딩, 논리 문제 해결에 뛰어난 성능을 보이며 OpenAI의 o1과 비슷한 성능을 제공합니다. AIME, MATH-500, CodeForces 등 인기 있는 추론 벤치마크에서 OpenAI의 o1 모델과 비슷한 성능을 보이면서도 훨씬 효율적으로 운영됩니다. |
| o3-mini | 기술적 영역에서 정밀도와 속도가 요구되는 작업에 특화된 모델입니다. 낮음, 중간, 높음 세 단계의 추론 노력 수준을 제공하며 초당 136.8 토큰의 빠른 출력 속도가 특징입니다. 코딩, 비즈니스 컨설팅 및 창의적 아이디어 생성에 특히 강점을 보입니다. 입력 토큰당 $1.10, 출력 토큰당 $4.40의 비용으로 제공됩니다. |
경제적 모델
| 모델명 | 설명 |
|---|---|
| GPT-4o mini | 저렴한 비용과 빠른 속도가 장점이지만 성능은 약간 떨어집니다. GPT-4o보다 88% 저렴하면서도 GPT-3.5 Turbo보다 더 우수한 성능을 제공하여 비용 효율적인 AI 활용이 필요할 때 적합합니다. 크기는 작지만 GPT-3.5 Turbo보다 높은 지능을 가지고 있으며 비슷한 속도를 유지합니다. GPT-4o보다 약 88% 저렴한 비용으로 제공되어 소규모 빠른 작업에 이상적입니다. |
| Gemini 2.5 Flash | 낮은 지연 시간과 비용 효율성을 갖춘 모델로, 초당 227.4 토큰의 빠른 응답 속도가 특징입니다. Gemini 1.5 Pro보다 2배 빠르면서도 벤치마크에서 더 우수한 성능을 보입니다. 낮은 지연 시간과 비용 효율성을 갖춘 모델로, Gemini 1.5 Flash를 기반으로 개선되었습니다. 주요 벤치마크에서 향상된 성능을 보이며, Gemini 1.5 Pro보다 두 배 빠른 속도로 응답합니다. |
| Gemma 3 | 27B 모델이 14조 토큰으로 훈련된 경량 오픈 소스 모델로, 단일 GPU나 TPU에서도 실행 가능하며 140개 이상의 언어를 지원합니다. 다중 모달 기능을 갖추어 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있습니다. 텍스트와 이미지 입력을 처리하고 텍스트를 출력할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있습니다. MMLU-Pro에서 67.5%, GPQA-Diamond에서 42.4, MATH-500에서 89점의 성능을 보입니다. |
작업별 모델 선택 팁
| 작업 내용 | 모델 |
|---|---|
| 일반적인 질문이나 대화 | GPT-4o |
| 코딩 관련 작업 | Claude Sonnet 4 |
| 대용량 문서 처리 | Gemini 2.5 Pro |
| 비용 효율성 | GPT-4o mini, Gemini 2.0 Flash |
| 복잡한 추론 작업 | o3-mini, DeepSeek R1 |
| 이미지 분석 작업 | GPT-4o |
모델의 기능과 성능은 지속적으로 업데이트되니, 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.
마지막 수정 날짜: Jun 19, 2025