사용 사례에 맞는 LLM 선택 방법

요약

LLM 선택 시 성능 벤치마크에만 의존해서는 안 됩니다. 실제 프로덕션 환경에서는 지연 시간, 컨텍스트 길이, 비용, 데이터 거주지 등 네 가지 변수를 종합적으로 고려해야 합니다. 사용 사례에 맞는 최적의 모델을 찾기 위해 자체 평가 세트(eval set)를 구축하고 '성공적인 태스크당 비용'에 집중하는 것이 중요합니다.

핵심 포인트

• LLM 선택은 성능보다 지연 시간, 비용 등 실질적 제약 조건이 핵심입니다.
• 데이터 거주지에 따라 로컬 모델(Ollama) 또는 클라우드 플래그십을 결정해야 합니다.
• 사용자 대면 서비스는 첫 토큰까지의 시간을 반드시 벤치마킹해야 합니다.
• 규모가 커질수록 '토큰당 비용'보다 '성공적인 태스크당 비용'이 중요합니다.