모델 및 공급자 선택하기
과대광고에 휘둘리지 않고 모델과 공급자 중에서 어떻게 고를까요? 간단하고 변치 않는 절차로 가능합니다 — 특정 리더보드는 매달 바뀌지만, 고르는 방법은 바뀌지 않기 때문입니다.
벤치마크를 회의적으로 읽기
공개 벤치마크 점수는 출발점이 되는 힌트일 뿐, 최종 판단이 아닙니다:
- 조작되거나 오염될 수 있습니다(테스트 데이터가 학습에 새어 들어가는 경우).
- 당신의 작업이 아니라 일반적인 작업을 측정합니다.
- 작은 점수 차이는 실제로는 거의 의미가 없습니다.
후보를 추리는 데 사용하되, 최종 결정에 사용하지는 마세요.
진짜로 중요한 유일한 벤치마크: 당신의 것
당신의 실제 입력 몇 개를 가지고 후보 모델 2~3개에 대해 작은 **평가(eval)**를 돌려 보세요. 몇 분이면 되고, 어떤 리더보드도 알려줄 수 없는 것을 알려줍니다. 이 "베이크오프(bake-off)"는 모델 선택에서 가장 좋은 단 하나의 습관입니다.
의사결정 점수표
당신의 사용 사례에 실제로 중요한 것을 따져 보세요:
| 요소 | 질문 |
|---|---|
| 당신 작업에서의 품질 | 베이크오프 결과가 충분히 좋다고 나오는가? |
| 비용 | 당신의 사용량 기준 토큰당 가격 (비용 및 지연 시간) |
| 지연 시간 | 그 경험에 충분히 빠른가? |
| 기능 | 비전? 긴 컨텍스트? 도구 사용? 구조화된 출력? |
| 개인정보/규정 준수 | 데이터 처리, 데이터 소재지, 인증 (개인정보) |
| 신뢰성 및 생태계 | 가동 시간, SDK, 문서, 지원, 마이그레이션 경로 |
| 종속성(lock-in) | 나중에 전환하기가 얼마나 어려운가? |
실용적인 자세
- 유능한 중간 등급 모델을 기본값으로 두고, 근거가 있을 때만 위아래로 옮기세요.
- 모델을 흩어진 리터럴이 아니라 설정 뒤로 추상화하세요. 그러면 전환이 한 줄 변경이 됩니다 (오류 및 마이그레이션).
- 주기적으로 재평가하세요 — 최전선은 빠르게 움직입니다. 오늘 최고가 다음 분기에는 아닐 수 있습니다.
(Claude 전용 등급은 Claude 모델 선택하기를 참고하세요.)