서론

최근 업무에서 AI를 사용하면서 이런 상황을 겪은 적이 없으신가요?

• ChatGPT에 물어본 답이 정말 맞는지 불안해서 결국 Claude에도 똑같은 질문을 던진다
• Gemini가 최신 정보에 강하니까 뉴스 관련은 Gemini, 코드 관련은 Claude...라며 탭을 전환한다
• 똑같은 질문을 3개의 모델에 복사해서 붙여넣기만 해도 5분이 허비된다

저희 팀에서도 완전히 동일한 문제에 매일 부딪히고 있었기에, **ChatGPT・Claude・Gemini・Grok를 하나의 화면에서 동시에 구동할 수 있는 도구 「MultipleChat」**을 만들었습니다. 본 기사에서는 그 사용법과, 여러 모델을 병렬로 사용함으로써 무엇이 변하는지를 공유합니다.

개발사 직원이 작성하고 있으므로, 그 점은 양해 부탁드립니다. 기술적인 이야기와 실례를 중심으로 작성하겠습니다.

공식 사이트: https://multiple.chat

플랫폼: https://multiplechat.ai

왜 「여러 모델 동시 실행」이 필요한가

각 모델은 특기 분야가 다릅니다. 저희의 사내 검증 결과, 대략 다음과 같은 경향이 있습니다.

문제는, 어떤 모델이 '이번에' 옳은지는 물어보기 전까지는 알 수 없다는 것입니다.

그리고 하나의 모델에만 의존하면, 그 모델이 할루시네이션 (Hallucination)을 일으켰을 때 감지할 수 없습니다.

여러 모델을 병렬로 실행하는 이점은 심플합니다.

• 답변의 교차 검증 (Cross-check) 가능 — 3개가 같은 말을 하면 신뢰도가 올라감
• 의견이 갈리면, 그 부분이 그대로 「확인 필요 포인트」가 됨
• 모델 간의 특기 분야를 보완할 수 있음

MultipleChat의 기본적인 사용법

1. Solo 모드

보통처럼 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok 중 하나를 선택하여 채팅하는 방식입니다. 각 모델을 개별적으로 구독할 필요가 없기 때문에, 구독료 절약 목적으로 사용하는 분들도 있습니다.

2. Side-by-Side 모드

하나의 질문을 모든 모델에 동시에 던집니다. 답변이 가로로 나란히 반환되므로 차이점을 한눈에 알 수 있습니다.

예: 「2024년과 비교하여, 도쿄의 부동산은 지금 사야 하는가」라고 물었을 경우

• ChatGPT: 「매수」
• Claude: 「임대」
• Gemini: 「양측의 전제가 다름을 지적」
• Grok: 수치 팩트 제시

3. Collaborate 모드 (가장 재미있는 사용법)

모델끼리 순서대로 답변을 주고받으며, 최종적으로 하나의 통합 답변을 생성합니다.

• ChatGPT가 초안을 작성 → Claude가 논리 체크 → Gemini가 최신 정보를 보강 → 최종 답변
• 와 같은 프롬프트 체인 (Prompt Chain)을 노코드 (No-code)로 구성할 수 있습니다.

4. Disagreement Detection

4개 모델의 답변을 분석하여, 의견이 갈리고 있는 부분만 하이라이트 합니다.

팩트 체크 (Fact Check)의 치트키에 가까운 사용성입니다.

실제 사용 예시: 기술 판단 상황

「PostgreSQL 16의 논리적 복제 (Logical Replication)를 운영 환경에서 사용해도 되는가」라는 쿼리를 모든 모델에 던졌습니다.

• ChatGPT: 일반론적으로 안정적, 단 복제 지연 (Replication Lag)에 주의
• Claude: pgoutput 플러그인의 제한 사항을 구체적으로 열거
• Gemini: 16.1에서의 알려진 버그 언급
• Grok: 공식 문서와 이슈 트래커 (Issue Tracker) 링크

→ Disagreement Detection은 「복제 지연의 허용 범위」에서 각 모델의 의견이 엇갈리고 있음을 지적했습니다.

하나의 모델만으로는 잡을 수 없는 정보가 한꺼번에 모입니다.

요금에 대하여

• 무료 플랜 있음 (매일 무료 메시지 할당량, 신용카드 불필요)
• 1개 구독으로 모든 모델 접속 가능 (각 모델 개별 계약 불필요)

ChatGPT Plus + Claude Pro + Gemini Advanced를 각각 계약하면 월 60달러 이상이지만, MultipleChat은 하나의 계약으로 커버할 수 있습니다.

요약

여러 모델을 동시에 사용하면,

• 할루시네이션 (Hallucination) 검지율이 올라간다
• 모델 간의 특기 분야를 보완할 수 있다
• 팩트 체크 (Fact Check) 공정을 단축할 수 있다

라는 체감되는 이점이 있습니다. 같은 문제를 겪고 계신 분들은 시도해 보세요.

피드백은 대환영입니다. 댓글이나 DM으로 주시면 다음 버전에 반영하겠습니다.

공식: https://multiple.chat

플랫폼: https://multiplechat.ai