[모델선택기준]LLM과 Chat 모델 어떤 것을 선택할까?

LLM 모델과 Chat 모델 차이를 알고 선택하자!

AI 시대, 우리는 점점 더 다양한 인공지능 모델들을 활용하게 되고 있습니다. 특히 자연어처리(NLP) 분야에서는 "LLM"과 "Chat 모델"이라는 용어를 자주 접하게 되죠. 하지만 단순히 ChatGPT 웹사이트에서 질문을 던지는 수준을 넘어, 이제는 이러한 모델들을 실제 서비스에 통합하거나, 애플리케이션의 핵심 기능으로 활용하려는 움직임이 많아졌습니다.

예를 들어,

• 기업 내부 문서를 요약하거나 질의응답할 수 있는 지식 검색 시스템을 구축하거나,
• 고객센터에서 실시간 문의에 대응하는 AI 챗봇을 개발하거나,
• 뉴스, 블로그, 상품 리뷰 데이터를 분석해 요약/분류하는 시스템을 만들고자 할 때,
• 또는 코드 작성, 자동화된 보고서 생성 같은 생성형 AI 서비스를 개발할 때,

우리는 단순히 "프롬프트를 어떻게 쓰지?"를 고민하는 것이 아니라, 어떤 AI 모델을 선택해서 시스템에 적용할 것인가라는 더 큰 의사결정에 직면하게 됩니다.

이때 흔히 등장하는 용어가 바로 LLM(Large Language Model)과 Chat 모델입니다. 이 둘은 얼핏 비슷해 보이지만, 적용 목적, 동작 방식, 응답 구조, API 사용법 등에서 분명한 차이가 있고, 서비스 아키텍처 설계나 비용 전략에도 큰 영향을 미치게 됩니다.

그래서 오늘은 “LLM과 Chat 모델, 무엇이 다르고 언제 어떤 모델을 선택해야 하는가?”에 대해 정리해보려 합니다. 특히, 실제 서비스를 구축하거나 프로토타입을 만들려는 개발자, 기획자, 스타트업 팀에게 현실적인 기준을 제공할 수 있도록 구성했습니다.

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1. LLM과 Chat 모델, 무엇이 다를까?

"LLM (Large Language Model)"은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 훈련된 언어 모델입니다. 문장 생성, 문서 요약, 번역, 질의응답 등 광범위한 자연어 작업에 사용됩니다.

반면, Chat 모델은 LLM을 기반으로 하되 대화형 인터페이스에 최적화된 버전입니다. 사용자와의 대화를 기억하고, 맥락에 맞게 이어가는 능력이 강조됩니다.

구분	LLM 모델	Chat 모델
목적	일반적인 언어 작업	대화형 응답에 특화
예시	문서 생성, 코드 생성, 번역 등	ChatGPT, Claude, Gemini 등
특징	대량의 데이터로 학습된 범용 모델	역할 기반 메시지 형식, 대화 히스토리 사용
입력 포맷	단순 텍스트 입력	시스템/유저/어시스턴트 역할 구조 (role-based)

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2. 주요 LLM 모델 종류

현재도 다양한 LLM이 존재하며, 계속해서 새로운 모델들이 소개되고 있습니다. 사용자 입장에서 각각의 목적과 특성에 따라 선택할 수 있습니다.

• GPT 시리즈 (OpenAI) – 범용 언어 생성 능력이 뛰어난 대표적인 LLM
• LLaMA (Meta) – 오픈소스 친화적인 대형 모델, 경량화와 유연성
• Gemma (Google) – 경량화와 효율성에 중점을 둔 연구 친화 모델
• Mistral / Mixtral (Mistral AI) – MoE 기반 고성능 모델, 성능 대비 속도 우수
• Claude (Anthropic) – 안전성과 대화 일관성에 강점
• Command R+ (Cohere) – 문서 검색 및 RAG 최적화 모델
• 등등등

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3. 주요 Chat 모델 종류

Chat 모델은 LLM 기반 위에 대화형 fine-tuning이 더해진 버전입니다. Chat 모델 또한 하루가 다르게 새로운 모델들이 선보이고 기존 모델들도 더 많은 기능들을 학습하여 업그래이드 되고 있습니다.

• ChatGPT (OpenAI) – GPT-3.5/4-turbo 기반, 사용자 경험 중심으로 설계됨
• Claude (Anthropic) – 문맥 유지와 길이 제한이 유연한 대화형 AI
• Gemini (Google) – 멀티모달 처리 능력을 갖춘 강력한 챗봇
• Mistral Chat – 오픈소스 기반의 빠르고 가벼운 챗봇
• Command R+ (Cohere) – 실시간 문서 기반 질문 응답에 강력
• 등등등

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4. 모델 제공 기업 및 요약

상세한 정보는 각 기업에서 확인해야 하지만 조사된 대로 모델 특징과 사용하는데 가장 부담과 관심이 되는 요금제를 간략해 요약해봅니다.

 

기업	제공	모델 특징	요금제
OpenAI	GPT-3.5, GPT-4, ChatGPT	강력한 성능, 다양한 API 지원	GPT-3.5 무료 / GPT-4는 유료 ($0.01~0.03/1k tokens)
Anthropic	Claude 2, Claude 3( 'Haiku', 'Sonnet', 'Opus')	안전성과 자연스러운 대화	무료 체험 있음 / Claude 3 Pro 플랜 유료
Google DeepMind	Gemini 1.5	멀티모달, 문서 기반 처리 강점	일부 기능 무료 / API 사용 유료
Meta	LLaMA 2/3	오픈소스 사용 가능, 커스터마이징 용이	무료 (자체 호스팅 필요)
Mistral AI	Mistral, Mixtral	성능/속도 균형, 경량 구조	오픈소스 (무료, Hugging Face에서 사용 가능)
Cohere	Command R+	검색 연동 응답, 요약에 강점	API 기반 유료 플랜 존재

※ 유료 가격은 토큰 기준으로 과금되며, 실제 사용량에 따라 달라질 수 있습니다.

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5. 어떤 모델을 선택해야 할까? 

목적에 따라 아래와 같이 선택해볼 수 있습니다. 물론 개인의 선택에 따라 달라질 수 있으며 다음 선택 기준은 모델들이 만들어진 처음 목적을 기반으로 작성되었습니다. 실제 선택할 때 다음 내용을 참고로 한 후 각자의 모델을 사용하거나 제공사의 사이트에서 구체적인 스팩을 확인한 후 선택하길 추천합니다. 또한 일시적인 용도가 아니라 계속 이용되는 용도 개발이라면 모델 사용료를 고려하지 않을 수 없습니다. 따라서 구체적인 용도를 결정하고 이용될 방향을 설계 한 후 비용을 비롯한 사항들을 비교한 후 선택합니다.

✅ 간단한 질문 응답, 챗봇 구현

→ ChatGPT 3.5 (무료), Claude( 'Haiku', 'Sonnet', 'Opus') , Gemini 등

✅ 문서 요약, 분석, 정보 추출

→ GPT-4, Claude 3 ( 'Haiku', 'Sonnet', 'Opus') , Command R+, Gemini 모두 우수
→ 특히 GPT-4는 코드 기반 분석이나 복잡한 요약에 강력

✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축

→ GPT-4, Command R+, Claude 3 ( 'Haiku', 'Sonnet', 'Opus') 모두 적합
→ Command R+는 RAG 전용으로 최적화
→ GPT-4는 RAG에 강한 API 생태계와 문서처리 기능 제공

✅ 비용이 중요하거나 자체 서버에 배포해야 할 때

→ LLaMA, Mistral (오픈소스 모델 사용)
→ 성능 조절 및 커스터마이징 가능