주요 AI 모델 한눈에 보기

2025년 현재, 상용 AI 모델 시장은 네 개의 주요 플레이어가 지배하고 있습니다.

모델	개발사	최신 버전	컨텍스트 길이	가격 (1M 토큰)
GPT-4 Turbo	OpenAI	gpt-4-turbo-2024-04-09	128K	$10 / $30
Claude 3	Anthropic	claude-3-opus-20240229	200K	$15 / $75
Gemini Pro	Google	gemini-1.5-pro	1M	$7 / $21
Llama 3	Meta	llama-3-70b	8K	무료 (오픈소스)

OpenAI GPT-4

장점

• ✅ 가장 널리 사용됨 (생태계 최대)
• ✅ 안정적인 성능
• ✅ Function calling, Vision 등 풍부한 기능
• ✅ 방대한 문서와 커뮤니티

단점

• ❌ 높은 가격
• ❌ 제한적인 컨텍스트 (128K)
• ❌ 느린 응답 속도 (Opus 대비)

적합한 용도

• 프로덕션 애플리케이션
• 복잡한 추론 작업
• 코드 생성
• 범용 챗봇

가격 구조

# GPT-4 Turbo
입력: $10 / 1M 토큰
출력: $30 / 1M 토큰

# GPT-4o (최신)
입력: $5 / 1M 토큰
출력: $15 / 1M 토큰

# GPT-3.5 Turbo (저렴한 옵션)
입력: $0.50 / 1M 토큰
출력: $1.50 / 1M 토큰

실제 사용 예

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}
    ],
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Anthropic Claude 3

모델 라인업

• Opus: 최고 성능 (GPT-4 경쟁)
• Sonnet: 균형잡힌 성능/가격
• Haiku: 빠르고 저렴

장점

• ✅ 가장 긴 컨텍스트 (200K 토큰)
• ✅ 우수한 추론 능력
• ✅ 안전성과 정확성 강조
• ✅ 긴 문서 처리에 최적

단점

• ❌ 가장 높은 가격 (Opus)
• ❌ 작은 생태계
• ❌ 제한적인 API 기능

적합한 용도

• 긴 문서 분석
• 연구 및 분석
• 안전성이 중요한 애플리케이션
• 법률/의료 분야

가격 구조

# Claude 3 Opus (최고 성능)
입력: $15 / 1M 토큰
출력: $75 / 1M 토큰

# Claude 3 Sonnet (균형)
입력: $3 / 1M 토큰
출력: $15 / 1M 토큰

# Claude 3 Haiku (빠름/저렴)
입력: $0.25 / 1M 토큰
출력: $1.25 / 1M 토큰

실제 사용 예

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze this 50-page document..."}
    ]
)

print(message.content)

Claude의 강점: 긴 컨텍스트

# 200K 토큰 = 약 150,000 단어 = 300페이지 분량
# 전체 책을 한 번에 분석 가능

response = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=4096,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"다음 책 전체를 요약하세요:\n\n{entire_book_text}"
    }]
)

Google Gemini

장점

• ✅ 가장 긴 컨텍스트 (1M 토큰!)
• ✅ 저렴한 가격
• ✅ 멀티모달 (텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)
• ✅ Google 생태계 통합

단점

• ❌ 일관성 부족 (때때로)
• ❌ 제한적인 지역 가용성
• ❌ 상대적으로 적은 문서

적합한 용도

• 대용량 문서 처리
• 비용 민감한 프로젝트
• 멀티모달 작업
• YouTube, Google Docs 통합

가격 구조

# Gemini 1.5 Pro
입력: $7 / 1M 토큰
출력: $21 / 1M 토큰

# Gemini 1.5 Flash (빠름/저렴)
입력: $0.35 / 1M 토큰
출력: $1.05 / 1M 토큰

실제 사용 예

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="your-api-key")
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')

# 텍스트 생성
response = model.generate_content("Explain AI")

# 이미지 분석
import PIL.Image
img = PIL.Image.open('image.jpg')
response = model.generate_content(["Describe this image", img])

# 비디오 분석
video_file = genai.upload_file(path="video.mp4")
response = model.generate_content([video_file, "Summarize this video"])

Gemini의 강점: 멀티모달

# 여러 모달리티를 동시에 처리
response = model.generate_content([
    "이 이미지들과 동영상을 분석하고 리포트 작성:",
    image1,
    image2,
    video,
    "추가 컨텍스트: ..."
])

Meta Llama 3

장점

• ✅ 완전 무료 (오픈소스)
• ✅ 로컬 실행 가능
• ✅ 커스터마이징 자유
• ✅ 데이터 프라이버시

단점

• ❌ 상용 모델보다 성능 낮음
• ❌ 인프라 관리 필요
• ❌ 짧은 컨텍스트 (8K)

적합한 용도

• 프로토타입
• 데이터 보안이 중요한 경우
• 특정 도메인 Fine-tuning
• 비용이 0이어야 하는 경우

사용 방법

# Ollama로 로컬 실행
ollama run llama3:70b

# API 사용
from langchain.llms import Ollama

llm = Ollama(model="llama3:70b")
response = llm("Explain machine learning")
print(response)

성능 벤치마크

코딩 능력 (HumanEval)

모델	정확도
GPT-4 Turbo	90.2%
Claude 3 Opus	84.9%
Gemini 1.5 Pro	84.1%
Llama 3 70B	81.7%

수학 능력 (MATH)

모델	정확도
GPT-4 Turbo	72.6%
Claude 3 Opus	60.1%
Gemini 1.5 Pro	67.7%
Llama 3 70B	50.4%

추론 능력 (MMLU)

모델	정확도
Claude 3 Opus	86.8%
GPT-4 Turbo	86.4%
Gemini 1.5 Pro	85.9%
Llama 3 70B	79.5%

비용 비교

실제 사용 시나리오

시나리오 1: 문서 요약 (100페이지 PDF, 매일 10건)

입력: 75K 토큰 × 10 = 750K 토큰/일
출력: 1K 토큰 × 10 = 10K 토큰/일

월간 비용:
- GPT-4 Turbo: $234
- Claude Opus: $706
- Gemini Pro: $164
- Llama 3: $0 (로컬)

시나리오 2: 챗봇 (1일 1000 대화, 평균 10턴)

입력: 500 토큰 × 10 × 1000 = 5M 토큰/일
출력: 200 토큰 × 10 × 1000 = 2M 토큰/일

월간 비용:
- GPT-4 Turbo: $3,300
- Claude Sonnet: $1,350
- Gemini Pro: $2,310
- Llama 3: $0

모델 선택 가이드

프로젝트별 추천

스타트업 MVP → GPT-3.5 Turbo 또는 Gemini Flash

• 이유: 저렴, 충분한 성능, 빠른 개발

기업 고객 지원 → GPT-4 Turbo 또는 Claude Sonnet

• 이유: 안정성, 일관성, 검증된 성능

법률/의료 문서 분석 → Claude 3 Opus

• 이유: 긴 컨텍스트, 높은 정확도, 안전성

비용 최적화 → Gemini Pro 또는 Llama 3

• 이유: 낮은 비용, 오픈소스 옵션

대용량 데이터 처리 → Gemini 1.5 Pro

• 이유: 1M 토큰 컨텍스트

데이터 프라이버시 → Llama 3 (자체 호스팅)

• 이유: 로컬 실행, 데이터 외부 유출 없음

하이브리드 전략

실전에서는 여러 모델을 조합하여 사용합니다.

패턴 1: 티어링

def route_to_model(query, complexity):
    if complexity == "simple":
        # 간단한 질문 → 저렴한 모델
        return gpt_35_turbo(query)
    elif complexity == "medium":
        return gemini_pro(query)
    else:
        # 복잡한 질문 → 고성능 모델
        return gpt_4_turbo(query)

패턴 2: 폴백

try:
    # 우선 저렴한 모델 시도
    result = gemini_flash(query)
    if confidence_score(result) < 0.8:
        # 신뢰도 낮으면 더 강력한 모델 사용
        result = gpt_4_turbo(query)
except Exception:
    # 에러 시 폴백
    result = claude_opus(query)

패턴 3: 특화

def handle_query(query, task_type):
    if task_type == "code":
        return gpt_4_turbo(query)  # 코딩 최고
    elif task_type == "long_document":
        return claude_opus(query)  # 긴 문서 최고
    elif task_type == "multimodal":
        return gemini_pro(query)  # 멀티모달 최고
    else:
        return gpt_35_turbo(query)  # 범용

결론

선택 기준	추천 모델
최고 성능	GPT-4 Turbo
긴 문서	Claude 3 Opus
비용 효율	Gemini Pro
무료/오픈소스	Llama 3
멀티모달	Gemini Pro
안정성	Claude 3
생태계	GPT-4

핵심 조언:

1. 먼저 저렴한 모델로 프로토타입
2. 성능 요구사항 측정
3. 필요한 만큼만 업그레이드
4. 하이브리드 전략 고려
5. 지속적인 비용 모니터링

AI 모델은 계속 발전합니다. 최신 정보를 주기적으로 확인하세요!