AI 모델 목록 2026: 사용 사례별 10가지 옵션

팀이 일주일 동안 모델 페이지를 읽고, 토큰 가격을 비교하며, 프로토타입을 구현하는 데 시간을 보냈다고 가정해 봅시다. 그러다 누군가 대표 문서를 업로드했는데, 가장 저렴한 후보 모델이 문서, 지침, 그리고 예상 응답을 컨텍스트 윈도우에 담을 수 없다는 것을 발견했습니다. 통합은 작동하지만, 모델 선택은 실패한 셈입니다.

모델 카탈로그는 모델 선택과 같지 않습니다. 일부 카탈로그는 다운로드 가능한 가중치를 찾는 데 도움을 줍니다. 다른 카탈로그는 측정된 성능을 비교하고, 호스팅된 추론을 판매하며, 모델을 클라우드 조달에 연결하거나, 로컬 실행을 위해 모델을 패키징합니다. 이들을 서로 바꿔 쓸 수 있다고 생각하는 것은 시간을 낭비하고, 애플리케이션 작동 여부를 결정하는 제약을 숨길 수 있습니다.

유용한 AI 모델 목록은 특정 작업에 대해 어디서부터 시작해야 할지 알려주어야 합니다.

• 모델 발견 및 사용자 정의: 모델 카드, 파일, 라이선스 정보가 있는 디렉토리를 사용하세요.
• 프로덕션 후보 비교: 독립적인 측정치를 사용한 다음, 자체 워크로드를 테스트하세요.
• 호스팅된 모델 호출: 명시적인 모델 식별자와 배포 세부 정보가 포함된 API 카탈로그를 사용하세요.
• 오프라인 실행: 로컬 런타임 카탈로그를 사용하고 하드웨어 요구 사항을 확인하세요.

텍스트 애플리케이션의 경우, 컨텍스트 길이와 도구 지원이 즉시 후보를 제거할 수 있습니다. 이미지, 비디오, 오디오 애플리케이션의 경우, 지원되는 입력, 출력 제어, 비동기 작업 처리에 동등한 주의를 기울여야 합니다. 아래 옵션들은 서로 다른 목적을 가지고 있으므로, 올바른 시작점은 어떤 카탈로그가 가장 커 보이는지보다는 다음에 무엇을 해야 하는지에 더 달려 있습니다.

목차

• 1. UberLLM AI 모델 카탈로그
  • 선택 전 확인 사항
• 2. OpenRouter
  • 어디에 적합한가
• 3. Hugging Face Hub
  • 모델 이름 너머를 읽어보세요
• 4. Artificial Analysis
  • 사용자가 경험하는 지표를 비교하세요
• 5. Replicate Explore
  • 자체 소스 자료로 테스트하세요
• 6. Microsoft Foundry Models
  • 모델과 함께 배포 경로를 선택하세요
• 7. Amazon Bedrock 모델 카탈로그
  • 조달 및 접근성은 선택의 일부입니다
• 8. Google Cloud Model Garden
  • 발견과 배포 가정을 분리하세요
• 9. Ollama Library
  • 실제 머신을 테스트하세요
• 10. Google Gemini API 모델 목록
  • 정확한 식별자를 확인하세요
• 10개 모델 카탈로그가 접근성, 가격 투명성, 제한 사항에 따라 어떻게 다른가
• 최종 후보 목록을 작동하는 통합으로 전환하기
  • 전체 애플리케이션 경로를 평가하세요
  • 결정을 재현 가능하게 유지하세요

1. UberLLM AI 모델 카탈로그

마켓플레이스 API를 통합하기 전에 호스팅 옵션을 비교하는 데 가장 적합합니다. UberLLM AI 모델 카탈로그는 실시간 가격, 제공업체 이름, 컨텍스트 길이 및 모델 유형과 함께 457개 모델을 비교 페이지로 가져옵니다. 단일 모델 제품군이 아닌 텍스트와 미디어를 아우르는 최종 후보 목록을 작성할 때 유용합니다.

UberLLM에서는 이러한 탐색 과정을 OpenAI 및 Anthropic 호환 endpoint에 연결합니다. 개발자는 모델 식별자를 선택하고, 마켓플레이스 라우팅은 요청된 모델에 대해 사용 가능한 판매자를 선택합니다. 이러한 구별은 중요합니다. 모델의 기능과 호스팅된 액세스 경로를 모두 선택하는 것이기 때문입니다.

선택하기 전에 검토할 사항

문서 처리를 위해 컨텍스트 길이와 최대 출력 토큰을 별도로 비교하세요. 원본 자료를 수락하는 모델이라도 전체 결과를 생성하지 못하게 하는 출력 제한이 있을 수 있습니다. 저희 모델 메타데이터는 두 필드를 모두 노출하며, 카탈로그는 도구를 지원하는 모델을 표시합니다.

• 장점: 실시간 가격과 제공업체 이름은 여러 제공업체에 걸친 최종 후보 목록 작성을 덜 파편화되게 만듭니다.
• 유용한 워크플로: 모달리티별로 필터링하고, 제한 사항을 검토한 다음, 플레이그라운드에서 대표적인 출력을 비교하세요.
• 한계: 목록만으로는 추출 스키마, 코딩 작업 또는 시각적 브리핑이 성공할지 여부를 판단할 수 없습니다.

가장 낮은 표시 가격을 최종 답변으로 간주하지 마세요. 텍스트의 경우, 애플리케이션이 생성하는 입력 및 출력 혼합을 추정하세요. 미디어의 경우, 비용을 비교하기 전에 요청된 생성 구성을 검토하세요.

실용적인 규칙: 모델의 제한 사항, 출력 품질 및 실패 동작이 워크로드를 만족시킨 후에만 모델을 선택하세요. 사용할 수 없는 결과를 생성하는 저렴한 요청은 유용한 절약이 아닙니다.

가격과 가용성은 변경될 수 있으므로, 최종 후보 목록을 모델 이름 모음으로 남겨두기보다는 테스트에 사용된 식별자와 구성을 기록해 두세요.

2. OpenRouter

별도의 공급자 통합을 구축하지 않고 호스팅된 모델을 즉시 사용해 보는 것이 당면 과제라면, OpenRouter의 모델 카탈로그는 실용적인 시작점입니다. 검색 가능한 모델 사양과 공통 API를 통한 접근을 결합합니다.

유용한 비교 필드에는 가격, 컨텍스트 길이, 모달리티, 기능이 포함됩니다. 이는 단순히 텍스트만 허용하는 모델과 애플리케이션에 필요한 추가 입력 또는 동작을 지원하는 후보 모델을 구별하는 데 도움이 됩니다. 동일한 인터페이스를 통해 노출되는 모든 모델이 동일한 요청을 수락한다고 가정하기보다는 개별 모델 페이지를 확인하세요.

적합한 경우

OpenRouter는 기존 애플리케이션 내에서 호스팅된 후보 모델을 비교하는 개발자에게 적합합니다. 선택한 모델을 변경하는 동안에도 주변 평가 하네스를 안정적으로 유지할 수 있지만, 지원되는 매개변수와 출력 동작은 여전히 검증이 필요합니다.

• 작동하는 것: 모든 공급자 통합을 별도로 준비하지 않고도 탐색에서 API 실험으로 넘어가는 것.
• 작동하지 않는 것: 카탈로그를 나열된 모든 모델의 가중치를 다운로드할 수 있는 저장소로 취급하는 것.
• 확인할 사항: 현재 가용성, 모델별 가격, 컨텍스트 제한 및 필요한 기능.

코딩 에이전트의 경우, 독립형 코드 답변의 품질뿐만 아니라 도구 호출 인수와 실패한 도구 실행 후 복구도 테스트하세요. 공통 API가 에이전트 동작을 상호 교환 가능하게 만들지는 않습니다.

OpenRouter 대안 비교는 다양한 접근 서비스를 평가할 때 유용합니다. 그 결정은 모델 선택과 분리하세요: 모델과 이를 호스팅하는 서비스는 서로 다른 운영상의 장단점을 가져옵니다.

3. Hugging Face Hub

단순한 endpoint가 아니라 가중치가 필요할 때는 Hugging Face에서 시작하세요. Hugging Face Hub는 직접 커스터마이즈하거나, 검사하거나, 배포할 수 있는 모델을 찾을 때 특히 유용합니다.

모델 페이지는 모델 카드, 다운로드 가능한 파일, 구현 예제, 라이선스 세부 정보를 함께 제공할 수 있습니다. 그래서 호스팅된 API 메뉴와는 다른 종류의 리소스입니다: 요청에 어떤 식별자를 보낼지만 고르는 게 아니라, 아티팩트와 그 요구 사항을 살펴보게 되니까요.

모델 이름 너머까지 읽어 보세요

다운로드하기 전에 작업, 아키텍처, 지원되는 추론 프레임워크, 라이선스를 확인하세요. 그런 다음, 특히 특수한 프롬프트 템플릿을 사용하는 파인튜닝 모델의 경우 예제가 의도한 사용 사례와 맞는지 살펴보세요.

• 강점: 텍스트, 비전, 이미지, 오디오 작업 전반에서 폭넓게 찾아볼 수 있습니다.
• 트레이드오프: 문서와 평가 품질은 게시자에 따라 달라집니다.
• 배포 제약: 다운로드 가능한 모델이 자동으로 관리형 API로 제공되는 것은 아닙니다.

예를 들어, 문서 처리 팀이 유망한 비전-언어 모델을 찾더라도 여전히 전처리, 추론, 출력 검증을 직접 구성해야 할 수 있습니다. 저장소는 무엇이 제공되는지 확인하는 데 도움을 줄 뿐, 배포 작업을 없애 주지는 않습니다.

오픈 가중치라고 해서 제한 없이 사용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 다운로드 버튼에서 권한을 추측하지 말고 실제 라이선스와 관련 조건을 읽어 보세요.

기반 파일에 접근하는 것이 중요할 때는 연구와 커스터마이징에 Hugging Face를 사용하세요. 오늘 오후에 호스팅된 응답을 비교하기만 하면 된다면, API 카탈로그가 의미 있는 테스트까지 더 빨리 도달하게 해 줄 수 있습니다.

4. 인공 분석

어려운 질문은 어떤 모델이 가장 낮은 광고된 token 가격을 가지고 있느냐가 아닙니다. 그것은 허용 가능한 총 비용과 완료 시간으로 귀하의 품질 요구 사항을 충족하는 후보가 누구냐는 것입니다.

[인공 분석](https://artificialanalysis.ai/models)은 지능, 가격, 작업당 시간, 첫 번째 답변 token까지의 지연 시간, context-window 크기를 포함한 측정 기준을 사용하여 모델을 비교합니다. 이 작업당 비용 접근 방식은 요금을 작업량에 연결하기 때문에 token 가격을 개별적으로 읽는 것보다 최종 후보를 선정하는 데 더 유용합니다.

사용자가 경험하는 지표를 비교하세요

대화형 어시스턴트의 경우, 첫 번째 token까지의 시간이 중요하지만, 이는 종단 간 완료 시간을 대체하지는 않습니다. 백그라운드 추출 작업의 경우, 검증된 완료와 총 비용이 텍스트가 처음 나타나는 속도보다 더 중요할 수 있습니다.

• 용도: 애플리케이션 테스트 전에 기능, 비용, 속도 간의 절충점을 파악합니다.
• 사용하지 마세요: 벤치마크 선두 주자가 귀하의 프롬프트나 언어에서 승리할 것이라고 가정하는 데.
• 접근 유의사항: 일부 데이터셋 또는 기능은 계정 또는 유료 접근이 필요할 수 있습니다.

성공적인 작업당 비용을 비교하세요. 단순히 요청당 비용이 아니라. 재시도와 거부된 출력도 자체 평가에 포함하세요.

[LLM 가격 지수](https://uberllm.dev/reports/llm-price-index)는 최종 후보를 선정할 때 또 다른 가격 참조를 제공합니다. 어떤 지수를 비교할 때든 작업량 가정을 명확히 하세요.

인공 분석은 모든 모델을 다운로드하거나 애플리케이션을 배포하는 곳이 아닙니다. 그 역할은 최종 후보를 개선하는 것이며, 해당 후보들이 프로덕션 요구 사항을 충족하는지 여부는 귀하의 자체 테스트 환경에서 결정하도록 합니다.

5. Replicate Explore

비디오 모델을 테스트하려면 언어 모델 순위표를 읽는 것 이상이 필요합니다. 허용된 입력, 출력 예시, 생성 제어 방식, 그리고 애플리케이션이 완성된 결과를 검색하는 방법을 검사해야 합니다.

Replicate Explore는 특히 이미지, 비디오, 오디오 생성 전반에 걸쳐 이러한 실질적인 탐색에 유용합니다. 모델 페이지는 호스팅된 실행 경로와 함께 예시, 입력 정의, 사용 지침 및 가격 정보를 제공할 수 있습니다.

나만의 소스 자료로 테스트하기

이미지-비디오 변환의 경우, 모델의 세련된 예시뿐만 아니라 애플리케이션을 대표하는 이미지를 사용하세요. 피사체 일관성, 움직임, 구도, 그리고 출력이 지시 사항을 따르는지 확인하세요. 음성 변환의 경우, 이름, 구두점, 그리고 사용자가 제출하는 언어를 테스트하세요.

• 장점: 로컬 추론을 먼저 설정하지 않고도 실험할 수 있습니다.
• 유연성: 사용자 지정 배포는 Replicate의 패키징 도구인 Cog를 사용할 수 있습니다.
• 한계: 커뮤니티에서 게시된 모델은 유지 관리, 문서화 및 지원 면에서 다를 수 있습니다.

모델을 기반으로 구축하기 전에 해당 목록이 공식적이고 활발하게 유지 관리되는지 확인하세요. 또한 모델 가격은 텍스트 스타일의 token 계산보다는 런타임 또는 생성된 출력에 따라 달라질 수 있으므로 청구 단위를 주의 깊게 읽으세요.

Replicate는 생성 모델이 허용 가능한 미디어를 생성할 수 있는지 확인해야 할 때 강력한 선택입니다. 관련 없는 모달리티(양식) 전반에 걸쳐 단일 정규화된 순위로서는 덜 유용합니다. 음성 모델과 비디오 모델은 서로 다른 허용 기준이 필요하기 때문입니다.

6. Microsoft Foundry Models

Azure 기반 애플리케이션의 경우, 모델 기능만큼이나 배포 적합성이 중요할 수 있습니다. 유망한 후보 모델이라도 사용 가능한 배포 방식이 아키텍처나 운영 지역에 맞지 않으면 소용이 없습니다.

Microsoft Foundry Models는 모델 검색을 Microsoft 클라우드 환경과 연결합니다. 이 카탈로그에는 Microsoft, 파트너 및 커뮤니티에서 제공하는 모델이 포함되어 있으며, 작업, 기능, 라이선스 및 배포 선택에 대한 관련 정보를 제공합니다.

모델과 함께 배포 경로를 선택하세요

적합한 모델은 API 기반, 배치, 프로비저닝 또는 관리형 컴퓨팅 등 다양한 옵션을 가질 수 있습니다. 카탈로그에서 모델을 찾았다고 해서 모든 호스팅 및 청구 방식이 해당 모델에 대해 사용 가능하다고 가정하지 마세요.

• 적합한 대상: Azure 배포 결정에 맞춰 모델을 선택해야 하는 팀.
• 유용한 정보: 모델별 배포 정보 및 선별된 벤치마크 결과.
• 제약 사항: 가용성, 배포 방식 및 가격은 모델과 지역에 따라 다를 수 있습니다.

문서 분석 팀은 모델의 입력 지원과 배포할 엔드포인트 구성을 모두 조사해야 합니다. 프로덕션 환경에서 실질적으로 다른 서비스 구성을 사용할 경우, 데모 엔드포인트 테스트만으로는 충분하지 않습니다.

따라서 이 카탈로그는 검색 도구일 뿐만 아니라 아키텍처 리소스이기도 합니다. 원하는 모델이 우연히 거기에 나타났기 때문이 아니라, Azure 통합이 실제 요구 사항일 때 사용하세요.

공급업체 중립적인 탐색을 위해서는 일반적으로 공급업체 간 비교 도구가 더 깔끔한 시작점입니다. 실제 클라우드 배포 경로를 설정할 준비가 되면 Foundry로 돌아오세요.

7. Amazon Bedrock 모델 카탈로그

프로토타입을 구축하기 전에 지역별 가용성을 확인하세요. 이는 AWS 애플리케이션에 Amazon Bedrock 모델 카탈로그를 사용할 때 가장 유용한 습관입니다.

이 카탈로그는 지원되는 파운데이션 모델과 그 기능을 식별합니다. 팀은 AWS 기반 애플리케이션에 통합하기 전에 Bedrock 콘솔 플레이그라운드에서 지역별 가용성을 검사하고 적격 모델을 테스트할 수 있습니다.

조달 및 액세스는 선택의 일부입니다

Bedrock은 애플리케이션이 이미 AWS 인프라 내에서 운영될 때 특히 관련성이 높습니다. 하지만 계정 설정 및 지역별 액세스는 원하는 모델이 의도한 환경에서 사용 가능한지 여부에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 작동하는 것: 지원되는 모델 발견에서 AWS 배포로 이동하는 것.
• 확인할 사항: 계정 액세스, 의도한 지역, 지원되는 입력 및 호출 요구 사항.
• 아닌 것: 모든 다운로드 가능하거나 상업적으로 이용 가능한 AI 모델의 중립적인 목록.

지원 어시스턴트의 경우, 프로덕션에서 보낼 예정인 것과 동일한 검색 구절과 지침을 테스트하세요. 플레이그라운드에서의 성공은 요청이 작동할 수 있음을 입증하지만, 검색 파이프라인, 오류 처리 및 출력 파서가 올바르다는 것을 입증하지는 않습니다.

Bedrock의 강점은 AWS 애플리케이션 스택과의 연결입니다. 이러한 동일한 지향점은 클라우드별 통합에 전념하지 않고 단순히 광범위한 모델 옵션을 조사하려는 팀에게는 한계가 됩니다.

평가에 사용된 정확한 모델 및 액세스 구성을 기록해 두세요. 알려진 모델 제품군 이름만으로는 배포 결정을 재현하기에 충분하지 않습니다.

8. Google Cloud Model Garden

Google Cloud에서 개발하는 팀은 모델과 해당 서비스 구성을 함께 평가해야 합니다. 올바른 모델 제품군을 찾는 것은 시작에 불과하며, 배포 구성이 애플리케이션에 어떻게 적합한지 결정합니다.

Google Cloud Model Garden은 Google Cloud의 AI 환경 내에서 Google, 타사 및 오픈 모델 제품에 대한 검색 기능을 제공합니다. 관련 없는 로컬 런타임을 위해 모델을 다운로드하는 것보다 다음 단계가 클라우드 기반 개발일 때 가장 유용합니다.

배포 가정과 검색을 분리하세요

비용이나 구현 노력을 추정하기 전에 개별 제품을 검토하세요. 가용성과 가격은 모델, 지역 및 서비스 구성에 따라 달라지므로, 카탈로그 항목만으로는 프로덕션 적합성을 확립할 수 없습니다.

• 최적의 사용 사례: Google Cloud 애플리케이션용 모델 탐색.
• 장점: Google 및 엄선된 외부 제품이 동일한 클라우드 지향 검색 워크플로 내에 나타납니다.
• 제한 사항: 공급업체 중립적인 조사나 오프라인 실험에는 덜 편리합니다.

이미지 분석 서비스를 위해 허용되는 입력 형식을 확인하고 애플리케이션이 수행하는 정확한 전처리 과정을 테스트하세요. 크기 조정, 자르기 및 문서 변환은 최종 배포뿐만 아니라 평가에도 포함되어야 합니다.

Model Garden을 더 좁은 Gemini API 모델 목록과 혼동하지 마세요. 전자는 더 광범위한 클라우드 모델 검색에 도움이 되며, 후자는 특정 API 생태계를 위한 자체 세부 정보를 제공합니다.

팀이 Google Cloud가 배포 계획의 일부임을 알게 되면 Model Garden을 사용하세요. 그렇지 않으면 모델 요구 사항부터 시작하고 기존 클라우드 콘솔이 조기에 최종 후보 목록을 정의하도록 두지 마세요.

9. Ollama 라이브러리

모델을 자신의 머신에서 실행해야 하는 경우, 호스팅된 API 마켓플레이스 대신 런타임 지향 카탈로그부터 시작하세요. Ollama 라이브러리는 사용자가 Ollama의 로컬 워크플로우에 지원되는 모델, 크기, 변형 및 기능을 찾는 데 도움을 줍니다.

모델 크기는 유용한 초기 필터이지만 완전한 하드웨어 추정치는 아닙니다. 컨텍스트 사용량, 런타임 오버헤드, 메모리를 놓고 경쟁하는 다른 애플리케이션 또한 구성이 원활하게 실행되는지 여부에 영향을 미칩니다.

실제 머신 테스트

하드웨어에 맞는 후보를 선택한 다음 대표적인 입력 길이로 테스트하세요. 짧은 채팅 프롬프트를 처리하는 모델도 검색된 문서나 긴 대화를 추가하면 비실용적이 될 수 있습니다.

스탠포드 AI 인덱스 효율성 토론은 Phi-3-mini가 3.8억 개의 매개변수로 이전에 PaLM의 540억 개의 매개변수가 필요했던 동일한 MMLU 임계값에 도달했다고 보고합니다. 이 비교는 실용적인 교훈을 뒷받침합니다. 즉, 매개변수 수만으로는 품질 순위를 매길 수 없다는 것입니다.

• 장점: 로컬에서 실행 가능한 모델로 쉽게 실험할 수 있습니다.
• 비용 차이: 로컬 실행은 호스팅된 API 사용 요금을 피할 수 있지만, 하드웨어 및 운영에는 여전히 비용이 듭니다.
• 제한 사항: 사용자의 머신과 지원되는 형식이 후보 목록을 제한합니다.

로컬 실행이 자동으로 완전한 오프라인 시스템이 되는 것은 아닙니다. 검색, 로깅, 도구 및 기타 애플리케이션 구성 요소도 로컬에 유지되는지 확인하세요.

Ollama는 오프라인 프로토타입 및 하드웨어 제약이 있는 실험을 위한 유용한 시작점입니다. 하지만 품질, 메모리 사용량 또는 종단 간 지연 시간을 검증해야 할 필요성을 없애지는 않습니다.

10. Google Gemini API 모델 목록

때로는 가장 정확한 정보가 가장 구체적인 곳에 있습니다. Gemini API를 이미 선택했다면, 공식 Gemini API 모델 목록을 사용하여 모델 식별자, 설명 및 지원되는 기능을 확인하세요.

이 문서는 제공자 간 비교 서비스가 아닌, 공식 구현 문서입니다. 모델 검색을 API documentation 및 Google AI Studio와 연결하여, 선택한 모델 제품군을 작동하는 요청으로 전환해야 할 때 유용합니다.

정확한 식별자 확인

비교 문서에서 복사한 모델 제품군 이름에 의존하여 개발하지 마세요. 통합하기 전에 특정 식별자를 확인하고 지원되는 입력, 출력 및 접근 조건을 검토하세요.

• 장점: Gemini API를 사용하는 개발자를 위한 직접적인 모델 정보.
• 범위 제한: 모든 경쟁 제공자를 비교하는 데 도움이 되지는 않습니다.
• 상업적 주의사항: 선택한 모델의 현재 가격, 접근 등급 및 자격 조건을 확인하세요.

오디오 관련 애플리케이션의 경우, 모든 Gemini 모델이 동일한 기능을 제공한다고 가정하기보다는 특정 모델이 필요한 오디오 워크플로우를 지원하는지 확인하세요. 멀티모달 입력 및 도구 사용에도 동일한 주의를 기울이세요.

유지보수 프로세스에도 수명 주기 확인을 포함하세요. Veo 및 Gemini API 종료 가이드는 endpoint 종속성 및 마이그레이션 작업을 검토할 때 관련이 있습니다.

공식 목록은 최종 후보를 선정한 후 구현 참조 자료로 가장 잘 활용됩니다. 유효한 요청을 만드는 데 필요한 세부 정보를 제공하며, 반환된 결과가 제품의 요구 사항을 충족하는지 여부는 자체 평가를 통해 결정됩니다.

10개 모델 카탈로그가 액세스, 가격 투명성 및 제한 사항별로 어떻게 다른지

최종 후보 목록을 작동하는 통합으로 전환하기

모달리티당 두세 개의 그럴듯한 모델을 확보했다면 더 이상 찾아보지 마세요. 팀에서 허용 가능한 결과가 어떤 모습인지 정의하지 않았다면 더 많은 후보는 도움이 되지 않습니다. 비교를 실행하기 전에 필요한 컨텍스트 길이, 출력 제한, 도구 지원, 입력 형식 및 배포 제약 조건을 기록해 두세요.

그런 다음 각 후보에게 동일한 프롬프트 또는 생성 작업을 보내세요. 텍스트 추출의 경우, 반환된 스키마를 검증하고 추출된 값을 예상 답변과 비교하세요. 코딩의 경우, 생성된 변경 사항에 대해 테스트를 실행하세요. 미디어의 경우, 가장 인상적으로 보이는 샘플을 선택하기보다는 일관된 브리핑에 따라 출력을 검토하세요.

전체 애플리케이션 경로 평가하기

추론을 둘러싼 작업을 포함하세요. 문서 변환, 검색, 도구 실행, 폴링, 재시도 및 출력 검증은 모두 다른 면에서 유능한 모델이 사용 가능한지 여부를 결정할 수 있습니다.

• 품질: 단순히 완료된 요청이 아닌, 승인된 결과를 기록하세요.
• 지연 시간: 관련성이 있는 경우 초기 응답과 종단 간 완료를 모두 측정하세요.
• 비용: 재시도, 거부된 생성 및 필요한 후속 호출을 포함하세요.
• 신뢰성: 타임아웃, 잘못된 형식의 출력 및 사용 불가능한 endpoint를 테스트하세요.

AI 모델 평가에 대한 브루킹스 토론은 벤치마크 점수가 지연 시간, 컴퓨팅 요구 사항, 비용 및 안전과 같은 실제적인 우려 사항을 왜 간과할 수 있는지 설명합니다. 귀하의 평가는 공개 리더보드를 프로덕션 승인 테스트로 취급하는 대신 이러한 우려 사항을 명시적으로 다루어야 합니다.

텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 워크플로 전반에 걸쳐 하나의 endpoint를 원하는 팀의 경우, 기존 OpenAI 또는 Anthropic SDK 구성에서 base URL을 호환 가능한 API endpoint로 설정하여 UberLLM 통합을 시작하세요. UberLLM key를 사용하고 기존 SDK 인터페이스와 주변 코드를 유지한 다음, 모델 식별자를 변경하여 후보를 전환하세요. 각 후보가 지원하는 파라미터를 검증하고, 모든 모달리티가 streaming chat 응답처럼 작동한다고 가정하기보다는 미디어에 적합한 비동기 작업 워크플로를 사용하세요.

결정을 재현 가능하게 유지하기

모델 식별자, 프롬프트 버전, 생성 설정, 평가 입력 및 승인 결과를 함께 저장하세요. 이 기록을 통해 다른 엔지니어가 테스트를 반복할 수 있으며, 나중에 모델 변경 사항을 더 쉽게 평가할 수 있습니다. 버전이 지정되지 않은 스크린샷이나 기억에 의존한 출력 품질 인상에 의존하지 마세요.

기본 모델을 선택하고 애플리케이션이 언제 에스컬레이션하거나 안전하게 실패해야 하는지 정의하세요. 대체 모델은 개인 정보 보호 제약 조건 및 도구 지원을 포함하여 동일한 필수 요구 사항을 충족하는 경우에만 유용합니다. 최고의 AI 모델 목록은 방어 가능한 통합 결정을 내리는 데 도움이 되고, 그 다음 반복 가능한 테스트로 이어지는 목록입니다.

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UberLLM은 통합 API와 선불 잔액을 통해 개발자를 타사 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 및 음성 모델에 연결합니다. UberLLM을 방문하여 모델 제한 및 실시간 가격을 비교하고, 플레이그라운드에서 최종 후보 목록을 테스트하며, 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 후보를 통합하세요.