간단한 답변
먼저 모델이 작업을 처리할 수 있는지 확인한 다음, 품질, 응답 시간, 실제 비용을 비교하십시오. 최신 모델이나 가장 비싼 모델이 항상 올바른 선택은 아니며, 단가만으로는 충분하지 않습니다. 모델 ID와 현재 가격은 모델 가격을, 기능과 통합 안내는 모델 정보 개요를 참조하십시오.어떤 모델을 평가해야 하나요?
이 후보 모델은 2026년 10월 14일(UTC+8) 기준 APIYI 모델 카탈로그를 바탕으로 선정했습니다. 평가를 시작할 때 참고할 수 있는 모델이며, 고정된 순위나 각 작업에 사용할 수 있는 유일한 선택지를 의미하지는 않습니다.통합 전 확인할 네 가지
- 입력 및 출력 기능: 이미지 입력을 지원한다고 해서 이미지 생성도 지원하는 것은 아닙니다. 컨텍스트 윈도우가 길다고 해서 출력 한도도 그만큼 길다는 뜻은 아닙니다.
- 엔드포인트 및 매개변수: 클라이언트의 API 형식, 도구 호출 형식 및 매개변수를 지원하는지 확인합니다. 모델을 전환할 때는
model만 변경하는 것으로 충분하지 않을 수 있습니다. - token 권한: token에 필요한 그룹이 포함되어 있는지, 모델 허용 목록이나 쿼터에 제한되지 않는지 확인합니다. token 및 그룹을 참조합니다.
- 실제 비용: 텍스트 작업에는 입력, 출력, 추론 token 및 긴 컨텍스트에 대한 비용이 발생할 수 있습니다. 이미지 작업 비용은 해상도, 품질, 참조 이미지 및 재시도 횟수에 따라서도 달라집니다. 모델 요금과 실제 호출 로그를 참조합니다.
후보 중에서 어떻게 선택합니까?
일상적인 요청과 실패할 가능성이 높은 사례를 모두 포함해, 실제 비즈니스 작업 중 20~50개 정도의 소규모 세트를 선택합니다.- 동일한 입력과 명확한 출력 요구사항을 사용해 후보 두세 개를 비교합니다.
- 정확성, 형식 준수 여부, 응답 시간, 실패, 재시도, 실제 비용을 기록합니다.
- 품질 요구사항을 충족하는 후보 중 속도와 총비용의 균형이 더 나은 후보를 선택합니다. 더 까다로운 작업은 별도로 더 성능이 뛰어난 모델에 라우팅할 수 있습니다.
예시: 이미지에서 상품명 생성
이 작업에는 이미지를 이해하고 텍스트를 생성하는 기능이 필요합니다. 이미지 생성 모델이 아니라 이미지 입력을 지원하는 텍스트 모델을 선택하십시오. 먼저 일반적인 상품 이미지에서gpt-6-luna 또는 claude-haiku-5-5을 평가하십시오. 상품 카테고리, 색상, 소재가 정확하게 설명되는지 확인하십시오. 더 복잡한 이미지에 더 나은 인식이나 설명이 필요한 경우, 업그레이드를 결정하기 전에 gemini-3.8-flash 또는 gpt-6.1-sol을 비교하십시오.
속성 추출, 설명 정리, 일괄 상품명 생성 등 기존 상품 텍스트를 처리하는 경우에는 비교 대상에 deepseek-v4.1-flash도 포함할 수 있습니다. 텍스트만으로 수행한 테스트 결과는 이미지 이해 능력의 근거가 되지 않습니다.
자주 묻는 질문
최신 모델이 항상 더 적합합니까?
최신 모델이 항상 더 적합합니까?
아닙니다. 새 모델에서는 엔드포인트, 매개변수, 응답 구조 또는 기본 추론 동작이 달라질 수 있습니다. 실제 비즈니스 사례를 사용해 검증하십시오.
단가가 낮으면 항상 비용도 낮습니까?
단가가 낮으면 항상 비용도 낮습니까?
아닙니다. 출력 길이, 추론 token, 재시도, 수동 수정은 모두 총비용에 영향을 줍니다. 허용 가능한 결과 하나를 완성하는 데 실제로 드는 비용을 비교하십시오.
모델 하나만 사용해도 됩니까?
모델 하나만 사용해도 됩니까?
네. 특정 용도에 집중한다면 요구 사항을 충족하는 모델 하나로 시작하십시오. 작업 난이도 편차가 크다면 모든 요청을 가장 비싼 모델에 보내는 대신 작업별 라우팅을 고려하십시오.
