우리는 정보 이론적 비용 개념을 사용하여 문장 생성을 확률적 비용 민감 선택으로 모델링합니다. 우리는 고정된 의사소통 의도를 실현하는 목표 지향 대안 (goal-directed alternatives) 과 맥락적 가능성에 의해만 정의되는 목표 무관 대안 (goal-agnostic alternatives) 을 구분하여, 서로 다른 비용 측정에 대한 화자 및 청취자 중심 해석을 유도할 수 있습니다. 우리는 언어 모델을 사용하여 두 가지 유형의 대안 집합을 생성하는 절차를 제시합니다. 결정론적 및 확률적 비용 최소화 하에서 열린 대화의 생산 선택을 분석한 결과, 목표 지향 대안에 대한 놀라기 (surprisal) 최소화가 두 가지 분석 모두에서 가장 강력한 예측 설명을 제공합니다. 반면, 균일 정보 밀도 및 길이 기반 비용은 조건에 따라 더 약하고 일관되지 않은 예측력을 보입니다. 더 넓게는, 본 연구는 LM(언어 모델) 생성 대안과 함께 대안 조건부 최적화가 자연주의적 언어 생산에서 화자와 청취자 압력을 연구하는 원리적 프레임워크를 제공함을 시사합니다.