- 모델은 벤치마크 점수보다 실제 사용 시나리오에 맞춰 고르는 편이 안전합니다.
- 고성능 모델과 가성비 모델을 함께 쓰면 품질과 비용 균형을 맞추기 쉽습니다.
- 운영에서는 문맥 처리, 응답 속도, 비용을 같이 확인해야 합니다.
AI 모델 비교
최종 검증일: 2026. 2. 12.13일 경과
AI 모델 비교 요약
| 비교 지표 | 주요 모델 | 점수 | 의미 |
|---|---|---|---|
| 추론 | GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro Preview, Grok 4 | ★★★★★5/5 | 복잡한 문제 분해와 단계적 판단 능력을 확인하는 지표입니다. |
| 코딩 | GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5 | ★★★★★5/5 | 코드 생성과 리팩터링 정확도를 비교하는 지표입니다. |
| 지연시간 | GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.2, Mistral Large 3 | ★★★★☆4/5 | 실시간 응답이 필요한 업무에서 체감 속도를 가늠하는 지표입니다. |
| 비용 효율 | DeepSeek V3.2 | ★★★★★5/5 | 트래픽 증가 시 운영비 상승 폭을 통제할 수 있는지 보는 지표입니다. |
| 문맥 처리 | GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro Preview | ★★★★★5/5 | 긴 문서나 다중 지시를 안정적으로 유지하는 능력 지표입니다. |
결론
복잡한 추론 업무는 GPT-5.2, 비용 중심 업무는 DeepSeek V3.2을 우선 검토하는 구성이 현실적입니다.
최대 3개 모델까지 선택해 비교하세요.
2개 선택
| 비교 항목 | GPT-5.2고성능 | Claude Sonnet 4.5고성능 |
|---|---|---|
| 제공사 | OpenAI | Anthropic |
| 추론 | ★★★★★5/5 | ★★★★★5/5 |
| 코딩 | ★★★★★5/5 | ★★★★★5/5 |
| 지연시간 | ★★★★☆4/5 | ★★★★☆4/5 |
| 비용 효율 | ★★★☆☆3/5 | ★★★☆☆3/5 |
| 문맥 처리 | ★★★★★5/5 | ★★★★★5/5 |
| 멀티모달 | 지원 | 지원 |
| 적합한 용도 | 에이전트형 코딩, 엔터프라이즈 코파일럿, 복잡한 워크플로우 | 장시간 에이전트 작업, 코드베이스 작업, 심층 분석 |
| 주의점 | 트래픽이 커지면 출력 토큰 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. | 출력 형식을 엄격히 통제하려면 프롬프트 제약이 여전히 필요합니다. |
AI 모델 비교 FAQ
모델은 몇 개까지 동시에 비교할 수 있나요?
최대 3개 모델을 동시에 선택해 핵심 항목을 표 형태로 비교할 수 있습니다.
점수는 절대 평가인가요?
아니요. 이 점수는 실무 의사결정 보조를 위한 상대 비교 지표입니다.
모델 선택 시 가장 먼저 볼 항목은 무엇인가요?
업무 성격에 따라 다르지만, 일반적으로 추론 품질과 비용 효율을 먼저 확인한 뒤 지연시간과 문맥 처리를 점검하는 순서가 안전합니다.
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