AI 요약관련 정보

• AI 모델 선택 시 벤치마크보다 실제 앱 개발을 통한 '모델 생산성 점수'가 중요하며, 이는 계획 능력, 속도, 도구 사용, 소통, 코드 품질, 비용 등을 종합적으로 고려합니다. 💡
• 계획 능력에서는 Claude와 Gemini가 우수했으며, GPT5 Codeex는 간결하여 정밀한 작업에 적합했습니다. 🗺️
• 반복 속도(Iteration Speed)는 디자인 및 프로토타이핑에 핵심적이며, Cheetah와 Anthropic의 Haiku가 가장 빨랐습니다. 🚀
• 도구 사용 능력은 Sonnet 및 Anthropic 모델이 뛰어났고, GPT 모델은 때때로 도구 호출을 놓치는 경향이 있었습니다. 🛠️
• 에이전트 소통 방식은 Haiku처럼 상세한 모델이 모델의 사고 과정을 이해하고 초기 단계에서 오류를 수정하는 데 유리했습니다. 🗣️
• 모델 가격은 초기 비용보다 장기적인 생산성 향상과 오류 감소로 인한 ROI를 고려해야 하며, 저렴한 모델도 토큰 사용량이 많으면 총 비용이 높아질 수 있습니다. 💰
• 코드 품질 면에서는 GPT5 Codeex가 가장 적은 문제를 발생시켰고, 매우 빠른 Cheetah도 놀라운 성과를 보였습니다. 🐛
• 최종 티어 분류에서 Sonnet 4.5는 디자인 및 그린필드 프로젝트에, GPT5는 정밀한 기존 프로젝트 업데이트에 최적의 S-티어로 평가되었습니다. 🏆
• Gemini 2.5는 견고하고 합리적인 가격의 A-티어 모델이며, Haiku는 빠른 구현이 필요한 경우 S-티어에 속합니다. 🌟
• GLM 4.6은 예산 제약이 있을 때 좋은 선택이지만, Grock 4는 비용 대비 효율이 낮아 C-티어로 강등될 수 있습니다. 📉