4개 AI 모델에게 같은 질문을 던졌다: 결과가 이렇게 다르다

같은 질문을 던져도 모델마다 점수, 속도, 비용, 실제 응답 결이 다르게 나와요. PurplePrint는 그래서 어떤 AI를, 왜, 얼마에 쓰는지까지 공개하려고 해요.

TL;DR

퍼플프린트AI에 어떤 AI를 쓸지 고르기 위해 같은 질문을 여러 모델에 던져봤어요. 점수, 속도, 비용이 모델마다 꽤 다르게 나왔고, 그래서 AI를 쓴다는 말은 결국 어떤 모델을 왜 얼마에 쓰느냐까지 같이 공개해야 의미가 있다고 느꼈어요.

같은 질문을 4개 모델에 던졌어요

질문은 같았어요. 취준생의 자기소개서 막막함을 해결하는 서비스를 설계해달라고 던졌고, 어떤 모델이 PurplePrint 구조에 더 잘 맞는지 비교해봤어요.

Flash-Lite가 Flash와 같은 점수인데 훨씬 빠르고 더 쌌어요. 결국 비싼 모델을 붙인다고 무조건 더 좋은 사용자 경험이 나오는 건 아니라는 뜻이에요.

2.6초와 9.9초는 체감 차이가 꽤 커요. 비용도 세션 단위로 보면 작아 보여도 운영 규모가 커지면 바로 의미가 달라져요.

실제 응답을 읽어보면 모델마다 결이 달라요. 그래서 PurplePrint는 숫자만 보고 모델을 고르기보다, 실제 대화 흐름과 UX까지 같이 보려고 해요.

AI를 쓴다는 말이 너무 추상적으로 들릴 때가 많아요. 저는 어떤 모델을 왜 얼마에 쓰는지까지 보여주는 게 훨씬 솔직한 방식이라고 생각해요.

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