AI 모델 고르기
어느 회사의 어떤 모델을 쓸지, 용도와 요금으로 고르는 기준을 잡습니다.
학습 카드 3장
이 단원의 학습 카드
모든 학습 카드 내용을 아래에서 차례로 볼 수 있습니다.
모델 고르기 모델을 성능·속도·비용 세 기준으로 비교해 고를 수 있습니다
모델은 AI의 두뇌 등급입니다. 같은 서비스 안에도 크기가 다른 모델이 여러 개 있고, 성능·속도·비용 세 기준으로 고릅니다.
- 큰 모델: 복잡한 기획, 긴 문서 분석, 어려운 판단에 쓰는 대신 느리고 비쌉니다.
- 작은 모델: 요약, 분류, 형식 변환처럼 답이 명확한 일에 쓰고, 빠르고 저렴합니다.
직군으로 보면 이렇게 갈립니다.
- 마케터가 캠페인 카피 초안을 여러 개 뽑을 때는 작은 모델로 충분합니다.
- 기획자가 부서별 회의록을 종합해 방향을 판단할 때는 큰 모델이 낫습니다.
처음에는 기본으로 선택된 모델로 시작하고, 답이 얕다 싶을 때 한 등급 올립니다.
받은 추천이 실제 일의 무게와 맞는지 다시 확인해 보세요.
두 종류의 일에 서로 다른 모델을 붙일 수 있으면 통과입니다.
모델 이름을 외우는 데 집착하면 서비스가 개편될 때마다 다시 헷갈립니다. 이름 대신 성능·속도·비용 세 기준으로 기억하면 이름이 바뀌어도 판단 기준은 그대로 남습니다. 반대로 항상 가장 큰 모델만 쓰면 속도와 비용에서 손해를 봅니다. 이때는 일의 난이도에 맞춰 등급을 낮추는 것이 맞습니다.
용어 풀이
전체 용어집 →- 모델
- AI가 답을 만들어내는 엔진입니다. 같은 서비스 안에서도 크기가 다른 여러 모델을 골라 쓸 수 있습니다.
2026-07-13 기준 · 출처 · Models overview
같은 기술로 왜 다르게 답할까요 공통 기술, 모델 훈련, 제품 행동 기준을 나눠 ChatGPT와 Claude의 차이를 설명할 수 있습니다
제품이 갈라지는 과정은 세 층입니다.
- 공통 기술: 둘 다 트랜스포머 계열의 대규모 언어 모델입니다.
- 모델 훈련: 각 회사가 고른 데이터와 학습 목표로 별도의 모델을 만듭니다.
- 행동 기준과 제품 설정: 예시 답변, 선호 피드백, 시스템 규칙을 더해 답변 방식을 조정합니다.
차이는 두 제품에 같은 요청을 넣고 답을 나란히 놓아 확인합니다. 그 차이가 훈련에서 왔는지 제품 설정에서 왔는지 가설로 적고, 중요한 업무는 지금 쓰는 버전에서 다시 확인합니다.
평소 자주 쓰는 요청 하나를 두 제품에 넣어 보세요. 어느 쪽이 더 똑똑한지가 아니라 어떤 행동 차이가 반복되는지 적어 보세요.
트랜스포머, 회사별 모델 훈련, 행동 기준 세 층을 한 문장씩 설명할 수 있으면 통과입니다.
답변 한 번만 보고 ChatGPT는 창의적이고 Claude는 신중하다고 성격을 고정하지 않습니다. 모델 버전, 시스템 설정, 대화 맥락이 바뀌면 같은 제품도 다르게 답합니다. 영상의 현재 매출·모델 순위·정책 분쟁은 빠르게 바뀌므로 이 카드의 판단 근거로 쓰지 않습니다.
용어 풀이
전체 용어집 →- 트랜스포머(Transformer)
- 문장 안에서 어떤 단어끼리 관련이 큰지 계산해 글을 처리하는 신경망 구조입니다. 2017년 Google 연구진이 논문으로 공개한 뒤 현재 주요 LLM의 공통 기반이 됐습니다.
- 후속 훈련(post-training)
- 기본 모델을 만든 뒤 예시 답변과 선호 피드백을 더해 지시를 따르는 방식과 안전 기준을 조정하는 단계입니다.
- 정렬(alignment)
- AI의 답과 행동을 사람이 정한 목적·규칙·안전 기준에 맞추는 과정입니다.
2026-07-27 기준 · 출처 · Attention Is All You Need, OpenAI organizational update, Language Models are Few-Shot Learners, Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback, Claude's new constitution, Inside our approach to the Model Spec
AI 도구 지형 훑어보기 텍스트·이미지·영상·코드 갈래별 대표 도구를 지도처럼 말할 수 있습니다
AI 도구는 회사가 힘을 쏟는 방향으로 나눠 보면 한 장의 지도가 됩니다.
- 안전·정렬 우선: 조심스럽게 답하고 판단 근거를 밝히는 쪽에 힘을 쏟습니다.
- 멀티모달 통합: 텍스트·이미지·음성·영상을 한자리에서 다룹니다.
- 오픈웨이트·데이터 주권: 모델을 직접 내려받아 자기 서버에서 운영하도록 공개합니다.
- 범용 생성: 갈래를 좁히지 않고 넓게 쓰이는 쪽을 노립니다.
실무에서 가장 크게 갈리는 축은 오픈웨이트와 폐쇄형입니다. 오픈웨이트는 데이터를 외부로 보내지 않는 대신 서버를 직접 관리합니다. 폐쇄형(ChatGPT·Claude·Gemini)은 가입만 하면 바로 쓰는 대신 그 회사의 구성에 맞춥니다.
새로 나온 도구 하나를 이 지도 위에 놓아 보고, 어느 결에 가까운지 한 문장으로 적어 보세요.
내가 쓰는 도구를 이름이 아니라 결(안전·멀티모달·오픈웨이트·범용)로 분류해 말할 수 있으면 통과입니다.
이번 주 1등 도구 이름을 외우는 데 집착하면 다음 개편 때 다시 헤맵니다. 이름 대신 어느 결에 가까운지 감각을 남기면 새 도구가 나와도 판단이 흔들리지 않습니다.