품질, 비용, 속도, 데이터 정책, 운영 난이도를 한 장의 기준으로 비교합니다.
핵심 요약
- 대표 벤치마크보다 자체 데이터 평가가 우선입니다.
- 입력과 출력 토큰 비용을 실제 사용 패턴으로 계산해야 합니다.
- 데이터 보관 정책과 장애 대응 방식도 선택 기준입니다.
먼저 작업을 좁히기
좋은 모델은 절대적인 순위가 아니라 작업과 제약 조건에 맞는 모델입니다. 생성 길이, 필요한 문맥, 허용 지연시간, 실패 비용을 먼저 적어야 비교가 시작됩니다.
같은 조건에서 평가하기
후보 모델마다 프롬프트가 달라지면 공정한 비교가 어렵습니다. 동일한 평가 세트와 채점 기준으로 기본선을 만든 뒤, 모델별 최적화를 별도 단계로 진행하는 편이 좋습니다.
- 업무에서 수집한 대표 입력
- 명확한 성공과 실패 기준
- 비용과 지연시간 동시 기록
- 반복 실행으로 변동성 확인
운영 조건 확인하기
Rate limit, 장애 시 대체 모델, 데이터 보관 기간, 지역별 제공 여부, 버전 변경 정책을 확인해야 합니다. 작은 품질 차이보다 운영의 예측 가능성이 더 중요한 경우도 많습니다.