추론 토큰 비용 완전 정리: LLM 요금이 눈에 보이는 답변 길이보다 훨씬 크게 나오는 이유
입력 150토큰에 출력 300토큰짜리 요청인데 추적 화면에는 2000토큰이 찍힌다. 모델이 내부에서 스스로 논쟁하며 태우는 추론 토큰의 정체와, 프런티어 모델이 그 흔적을 감추는 이유, 비용을 줄이는 모델 선택 기준을 정리했다.
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AI TOPIC
모델 선택 최신 뉴스와 핵심 해설
모델 선택 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
SLM과 LLM 선택 기준 정리, 소형 언어 모델이 비용 대비 유리한 경우는 언제일까
새 언어 모델은 여러 크기로 함께 공개된다. 서비스에 늘 가장 큰 모델이 필요할까. SLM이 필요한 이유와 LLM과의 선택 기준, 그리고 오픈소스 소형 모델로 먼저 가능성을 확인하는 검증 순서를 정리했다.
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AI 인지 부채와 이해의 병목: 모델 선택, 서브에이전트 분업, 평가 지표를 다시 보는 법
새 프런티어 모델이 어려운 버그까지 잡아내지만 사용량은 순식간에 소진된다. 판단과 구현을 나눠 맡기는 방식, 인지 부채를 갚는 보고서와 퀴즈, 그리고 벤치마크와 선호도 지표를 어디까지 믿을지에 대한 대담을 정리했다.
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클라우드 LLM vs 오픈소스 LLM 비교 — 성능·비용 손익분기점·보안 기준으로 고르는 법
최고의 모델을 고르는 대신 클라우드와 오픈소스 중 무엇을 쓸지 정해야 한다는 관점에서, 작업별로 뒤바뀌는 성능 순위와 월 1000만 토큰이라는 비용 손익분기점, 온프레미스가 필수가 되는 조건을 정리했다.
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Claude Code 실전 팁: 요금제, Opus·Sonnet·Haiku 모델 선택, 서브에이전트, 스킬 활용
6개월간 매일 Claude Code를 쓴 개발자가 요금제 선택, Opus·Sonnet·Haiku 역할 분담, 플랜 모드, 계획 파일 관리, 병렬 서브에이전트, MCP 대신 스킬 사용 등 실전 노하우를 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 선택 가이드: 리더보드부터 Ollama 로컬 실행·RAG까지
IBM 개발자가 상용 모델과 Llama·Mistral 같은 오픈소스 모델을 비교·평가하는 법을 정리했다. 리더보드 3종 활용과 Ollama로 모델을 로컬 실행해 RAG·코딩까지 검증하는 과정을 담았다.
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