CrewAI의 LLM 선택 접근 방식

처방적인 모델 추천보다는, 사고 프레임워크를 제안하여 특정 사용 사례, 제약 조건, 요구 사항에 따라 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕고자 합니다. LLM 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 새로운 모델이 정기적으로 등장하고 기존 모델도 자주 업데이트되고 있습니다. 가장 중요한 것은 어떤 특정 모델이 제공되는지와 상관없이 평가를 위한 체계적인 접근법을 개발하는 것입니다.
이 가이드는 LLM 환경이 빠르게 변화하고 있기 때문에 특정 모델 추천보다는 전략적 사고에 초점을 맞추고 있습니다.

빠른 결정 프레임워크

1

작업 분석

먼저, 작업이 실제로 무엇을 요구하는지 깊이 이해하세요. 필요한 인지 복잡성, 요구되는 추론의 깊이, 기대되는 출력 형식, 모델이 처리해야 할 맥락의 양을 고려합니다. 이러한 기본 분석이 이후의 모든 결정을 안내할 것입니다.
2

모델 역량 매핑

요구 사항을 이해한 후, 이를 모델의 강점에 매핑하세요. 서로 다른 모델 계열은 작업 유형에 따라 특화되어 있습니다. 일부는 추론 및 분석에 최적화되어 있고, 일부는 창의성이나 콘텐츠 생성, 또 다른 일부는 속도와 효율성에 최적화되어 있습니다.
3

제약 조건 고려

예산 제한, 지연 시간 요구사항, 데이터 프라이버시 필요성, 인프라 역량 등 실제 운영상의 제약 조건을 반영하세요. 이론적으로 가장 좋은 모델이 실제로는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.
4

테스트 및 반복

신뢰할 수 있고 잘 이해된 모델로 시작하여, 특정 사용 사례에서 실제 성능을 바탕으로 최적화하세요. 실제 결과는 이론적 벤치마크와 다를 수 있으므로, 경험적 테스트가 매우 중요합니다.

코어 선택 프레임워크

a. Task-First Thinking

LLM을 선택할 때 가장 중요한 단계는 실제로 여러분의 작업이 무엇을 요구하는지 이해하는 것입니다. 너무 자주 팀들은 특정 요구 사항을 면밀하게 분석하지 않고, 일반적인 평판이나 벤치마크 점수를 기반으로 모델을 선택합니다. 이런 접근 방식은 단순한 작업에 비싸고 복잡한 모델을 과도하게 적용하거나, 정교한 업무에 필요한 기능이 부족한 모델을 선택하게 만들어 결과적으로 과소 성능 문제를 야기합니다.
  • Simple Tasks는 대부분의 일상적인 AI 작업을 대표하며, 기본 명령 수행, 간단한 데이터 처리, 단순한 포맷팅 작업 등을 포함합니다. 이러한 작업은 일반적으로 명확한 입력과 출력을 가지고 있으며 모호성이 거의 없습니다. 인지적 부하는 낮고, 모델은 복잡한 추론보다는 명확한 지시에 따라 움직이면 됩니다.
  • Complex Tasks는 다단계 추론, 전략적 사고, 모호하거나 불완전한 정보를 처리하는 능력을 필요로 합니다. 여러 데이터 소스를 분석하거나, 포괄적 전략을 개발하거나, 더 작은 구성 요소로 분해해야 하는 문제 해결 작업 등이 이에 해당합니다. 모델은 여러 추론 단계를 거치는 동안 맥락을 유지해야 하며, 명시적으로 언급되지 않은 내용을 추론해야 할 때가 많습니다.
  • Creative Tasks는 새롭고, 흥미로우며, 맥락에 적합한 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 새로운 인지적 능력을 요구합니다. 여기에는 스토리텔링, 마케팅 카피 작성, 창의적 문제 해결이 포함됩니다. 모델은 뉘앙스, 톤, 대상 청중을 이해하고, 공식적이지 않고 진정성 있고 흥미로운 콘텐츠를 제작해야 합니다.

b. 모델 역량 매핑

모델 역량을 이해하기 위해서는 마케팅 주장이나 벤치마크 점수 너머를 바라보고, 다양한 모델 구조와 학습 접근법의 근본적인 강점과 한계를 파악해야 합니다.

전략적 구성 패턴

a. 멀티-모델 접근 방식

동일 crew 내에서 다양한 목적에 맞는 서로 다른 모델을 사용해 성능과 비용을 모두 최적화할 수 있습니다.
가장 정교하게 구현된 CrewAI의 경우, 여러 개의 모델을 전략적으로 활용하여 각 agent의 역할과 요구 사항에 맞는 모델을 지정합니다. 이 접근 방식은 각 작업 유형에 가장 적합한 모델을 사용함으로써 성능과 비용을 모두 최적화할 수 있게 해줍니다. planning agent는 복잡한 전략적 사고와 다단계 분석을 처리할 수 있는 reasoning 모델을 활용할 때 이점을 얻습니다. 이 agent들은 운영의 “두뇌” 역할을 하며, 전략 수립과 다른 agent들의 작업을 조정합니다. 반면 content agent는 글의 품질과 독자 참여에 뛰어난 creative 모델을 통해 최고의 성능을 발휘합니다. 일상적인 작업과 운영을 담당하는 processing agent는 속도와 비용 효율을 우선시하는 효율적인 모델을 사용할 수 있습니다. 예시: Research and Analysis Crew
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM

# High-capability reasoning model for strategic planning
manager_llm = LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20", temperature=0.1)

# Creative model for content generation
content_llm = LLM(model="claude-3-5-sonnet-20241022", temperature=0.7)

# Efficient model for data processing
processing_llm = LLM(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

research_manager = Agent(
    role="Research Strategy Manager",
    goal="Develop comprehensive research strategies and coordinate team efforts",
    backstory="Expert research strategist with deep analytical capabilities",
    llm=manager_llm,  # High-capability model for complex reasoning
    verbose=True
)

content_writer = Agent(
    role="Research Content Writer",
    goal="Transform research findings into compelling, well-structured reports",
    backstory="Skilled writer who excels at making complex topics accessible",
    llm=content_llm,  # Creative model for engaging content
    verbose=True
)

data_processor = Agent(
    role="Data Analysis Specialist", 
    goal="Extract and organize key data points from research sources",
    backstory="Detail-oriented analyst focused on accuracy and efficiency",
    llm=processing_llm,  # Fast, cost-effective model for routine tasks
    verbose=True
)

crew = Crew(
    agents=[research_manager, content_writer, data_processor],
    tasks=[...],  # Your specific tasks
    manager_llm=manager_llm,  # Manager uses the reasoning model
    verbose=True
)
성공적인 멀티-모델 구현의 핵심은 서로 다른 agent들이 어떻게 상호작용하는지를 이해하고, 모델의 역량이 agent의 책임에 부합하는지 확인하는 것입니다. 이를 위해 신중한 기획이 필요하지만, 그 결과로 산출물의 품질과 운영 효율성 모두에서 큰 개선을 이끌어낼 수 있습니다.

b. 구성요소별 선택

Manager LLM은 계층적 CrewAI 프로세스에서 중요한 역할을 하며, 여러 에이전트와 작업을 조정하는 중심점으로 작동합니다. 이 모델은 위임, 작업 우선순위 지정, 여러 동시 작업 간의 컨텍스트 유지에 뛰어나야 합니다.효과적인 Manager LLM은 올바른 위임 결정을 내리기 위한 강력한 추론 능력, 예측 가능한 조정을 보장하는 일관된 성능, 여러 에이전트의 상태를 동시에 추적하기 위한 탁월한 컨텍스트 관리가 필요합니다. 이 모델은 다양한 에이전트의 역량과 한계를 이해하고, 효율성과 품질을 최적화하기 위해 작업 할당을 최적화해야 합니다.Manager LLM은 모든 작업에 관여하기 때문에 비용 고려가 특히 중요합니다. 모델은 효과적인 조정을 위한 충분한 역량을 제공하면서도, 잦은 사용에도 비용 효율적이어야 합니다. 이는 종종 가장 정교한 모델의 높은 가격 없이도 충분한 추론 능력을 제공하는 모델을 찾는 것을 의미합니다.

작업 정의 프레임워크

a. 복잡성보다 명확성에 집중하기

CrewAI 출력의 품질을 결정하는 데 있어 모델 선택보다 효과적인 작업 정의가 더 중요한 경우가 많습니다. 잘 정의된 작업은 명확한 방향과 맥락을 제공하여 심지어 보통 수준의 모델도 좋은 성능을 낼 수 있게 해주지만, 잘못 정의된 작업은 고도화된 모델조차 만족스럽지 않은 결과를 만들 수 있습니다.

b. 작업 순서 지정 전략

작업이 이전 산출물에 기반을 두거나, 정보가 한 작업에서 다른 작업으로 흐르거나, 품질이 선행 작업의 완료에 의존할 때 순차적 작업 의존성이 필수적입니다. 이 접근 방식은 각 작업이 성공적으로 수행되는 데 필요한 정보와 맥락에 접근할 수 있도록 보장합니다.순차적 의존성을 효과적으로 구현하기 위해서는 context 파라미터를 사용하여 관련 작업을 연쇄시키고, 작업의 진행을 통해 점진적으로 복잡성을 구축하며, 각 작업이 다음 작업에 의미 있는 입력값이 될 수 있는 산출물을 생성하도록 해야 합니다. 목표는 의존된 작업 간의 논리적 흐름을 유지하면서 불필요한 병목을 피하는 것입니다.순차적 의존성은 한 작업에서 다른 작업으로 명확한 논리적 진행이 있고, 한 작업의 산출물이 다음 작업의 품질이나 실행 가능성을 실제로 향상시킬 때 가장 효과적입니다. 그러나 적절히 관리되지 않을 경우 병목 현상이 발생할 수 있으니, 반드시 진정으로 필요한 의존성과 단순히 편의상 설정된 의존성을 구분해야 합니다.

LLM 성능을 위한 에이전트 구성 최적화

a. 역할 기반 LLM 선택

일반적인 에이전트 역할은 올바른 LLM을 선택할 수 없게 만듭니다. 구체적인 역할은 목표에 맞춘 모델 최적화를 가능하게 합니다.
에이전트 역할의 구체성은 최적의 성능을 위해 어떤 LLM의 능력이 가장 중요한지를 직접적으로 결정합니다. 이는 에이전트의 책임에 정확히 맞는 모델 강점을 연결할 수 있는 전략적 기회를 만듭니다. 일반 역할 vs. 구체적 역할이 LLM 선택에 미치는 영향: 역할을 정의할 때 에이전트가 다룰 작업에 가장 가치 있는 특정 도메인 지식, 작업 방식, 의사결정 프레임워크를 고려하세요. 역할 정의가 더 구체적이고 상황에 맞을수록 모델이 그 역할을 효과적으로 구현할 수 있습니다.
# ✅ 특정 역할 - 명확한 LLM 요구
specific_agent = Agent(
    role="SaaS Revenue Operations Analyst",  # 명확한 도메인 전문성 필요
    goal="Analyze recurring revenue metrics and identify growth opportunities",
    backstory="Specialist in SaaS business models with deep understanding of ARR, churn, and expansion revenue",
    llm=LLM(model="gpt-4o")  # 복잡한 분석에 적합한 reasoning 모델
)
역할-모델 매핑 전략:
  • “Research Analyst” → 복잡한 분석을 위한 reasoning 모델 (GPT-4o, Claude Sonnet)
  • “Content Editor” → 작문 품질을 위한 creative 모델 (Claude, GPT-4o)
  • “Data Processor” → 구조화된 태스크를 위한 효율적인 모델 (GPT-4o-mini, Gemini Flash)
  • “API Coordinator” → 도구 사용을 위한 function-calling 최적화 모델 (GPT-4o, Claude)

b. 모델 컨텍스트 증폭기로서의 백스토리

전략적으로 구성된 백스토리는 도메인 특화 컨텍스트를 제공하여 일반적인 프롬프트로는 달성할 수 없는 수준으로 선택한 LLM의 효율성을 획기적으로 높여줍니다.
잘 설계된 백스토리는 LLM을 단순한 범용 모델에서 전문적인 전문가로 탈바꿈시켜 줍니다. 이는 비용 최적화 관점에서 특히 중요합니다. 효율적인 모델이라도 컨텍스트가 잘 구축되면, 적절한 컨텍스트 없이 고가의 모델보다 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 컨텍스트 기반 퍼포먼스 예시:
# Context amplifies model effectiveness
domain_expert = Agent(
    role="B2B SaaS Marketing Strategist",
    goal="Develop comprehensive go-to-market strategies for enterprise software",
    backstory="""
    You have 10+ years of experience scaling B2B SaaS companies from Series A to IPO. 
    You understand the nuances of enterprise sales cycles, the importance of product-market 
    fit in different verticals, and how to balance growth metrics with unit economics. 
    You've worked with companies like Salesforce, HubSpot, and emerging unicorns, giving 
    you perspective on both established and disruptive go-to-market strategies.
    """,
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet", temperature=0.3)  # Balanced creativity with domain knowledge
)

# This context enables Claude to perform like a domain expert
# Without it, even it would produce generic marketing advice
LLM 성능을 높여주는 백스토리 요소:
  • 도메인 경험: “10년 이상의 엔터프라이즈 SaaS 영업 경력”
  • 특정 전문성: “시리즈 B+ 라운드의 기술 실사 전문”
  • 업무 스타일: “명확한 문서화와 데이터 기반 의사결정을 선호”
  • 품질 기준: “출처 인용과 분석 근거 제시를 중시”

c. 총체적 Agent-LLM 최적화

가장 효과적인 agent 구성은 역할 특이성, 백스토리 깊이, 그리고 LLM 선택 간의 시너지를 창출합니다. 각 요소는 서로를 강화하여 모델 성능을 극대화합니다. 최적화 프레임워크:
# Example: Technical Documentation Agent
tech_writer = Agent(
    role="API Documentation Specialist",  # Specific role for clear LLM requirements
    goal="Create comprehensive, developer-friendly API documentation",
    backstory="""
    You're a technical writer with 8+ years documenting REST APIs, GraphQL endpoints, 
    and SDK integration guides. You've worked with developer tools companies and 
    understand what developers need: clear examples, comprehensive error handling, 
    and practical use cases. You prioritize accuracy and usability over marketing fluff.
    """,
    llm=LLM(
        model="claude-3-5-sonnet",  # Excellent for technical writing
        temperature=0.1  # Low temperature for accuracy
    ),
    tools=[code_analyzer_tool, api_scanner_tool],
    verbose=True 
)
정렬 체크리스트:
  • 역할 특이성: 명확한 도메인과 책임
  • LLM 적합도: 모델의 강점이 역할 요구사항과 일치
  • 백스토리 깊이: LLM이 활용할 수 있는 도메인 맥락 제공
  • 도구 통합: 도구가 agent의 특수 기능을 지원
  • 파라미터 튜닝: 온도 및 설정이 역할에 최적화
핵심은 모든 구성 선택이 LLM 선택 전략을 강화하여 성능을 극대화하면서 비용을 최적화하는 agent를 만드는 것입니다.

실무 구현 체크리스트

전략적 프레임워크를 반복하는 대신, CrewAI에서 LLM 선택 결정을 실행하는 데 사용할 수 있는 전술적 체크리스트를 제공합니다:

현재 셋업 점검

검토할 사항:
  • 모든 agent가 기본적으로 동일한 LLM을 사용하고 있습니까?
  • 어떤 agent가 가장 복잡한 reasoning 작업을 처리합니까?
  • 어떤 agent가 주로 데이터 처리 또는 포매팅을 담당합니까?
  • 도구에 크게 의존하는 agent가 있습니까?
Action: 현재 agent 역할을 문서화하고 최적화 기회를 식별하세요.

Crew 수준 전략 구현

기본값 설정:
# crew에 신뢰할 수 있는 기본값으로 시작합니다
default_crew_llm = LLM(model="gpt-4o-mini")  # 비용 효율적인 기준점

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    memory=True
)
Action: 개별 agent 최적화 전에 crew의 기본 LLM을 설정하세요.

고임팩트 agent 최적화

핵심 agent 식별 및 업그레이드:
# Manager 또는 coordination agent
manager_agent = Agent(
    role="Project Manager",
    llm=LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20"),  # 조율을 위한 프리미엄
    # ... 나머지 설정
)

# Creative 또는 고객 대응 agent  
content_agent = Agent(
    role="Content Creator",
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet"),  # 글쓰기에 최적
    # ... 나머지 설정
)
Action: 복잡도의 80%를 처리하는 agent 20%를 업그레이드하세요.

엔터프라이즈 테스트로 검증

agent를 프로덕션에 배포한 후:
  • CrewAI Enterprise platform을 활용하여 모델 선택을 A/B 테스트하세요
  • 실제 입력으로 여러 번 반복 테스트하여 일관성과 성능을 측정하세요
  • 최적화된 셋업 전반의 비용과 성능을 비교하세요
  • 팀과 결과를 공유하여 협업 의사결정을 지원하세요
Action: 테스트 플랫폼을 활용해 추측이 아닌 데이터 기반 검증을 실행하세요.

다양한 모델 유형을 사용할 시기

reasoning 모델은 진정한 다단계 논리적 사고, 전략적 계획 수립, 또는 체계적인 분석이 필요한 고수준의 의사결정이 요구되는 작업에서 필수적입니다. 이러한 모델은 문제를 구성 요소로 분해하고 체계적으로 분석해야 할 때, 단순한 패턴 매칭이나 지시 사항 이행만으로는 해결할 수 없는 경우에 뛰어난 성능을 발휘합니다.예를 들어, 비즈니스 전략 개발, 여러 출처에서 인사이트를 도출해야 하는 복잡한 데이터 분석, 각 단계가 이전 분석을 기반으로 해야 하는 다단계 문제 해결, 다양한 변수 및 이들의 상호작용을 고려해야 하는 전략적 계획 수립 업무에 reasoning 모델을 고려해 보세요.그러나 reasoning 모델은 일반적으로 더 높은 비용과 느린 응답 시간을 수반하므로, 복잡한 사고가 필요한 작업에서 실질적인 가치를 제공할 때에만 사용하는 것이 좋으며, 복잡한 reasoning이 필요하지 않은 단순한 작업에는 권장되지 않습니다.

CrewAI 모델 선택에서 흔히 발생하는 실수

테스트 및 반복 전략

간단하게 시작하기

신뢰할 수 있고, 잘 알려져 있으며, 널리 지원되는 범용 모델로 시작하세요. 이것은 최적화된 특수한 필요에 집중하기 전에 귀하의 특정 요구사항과 성능 기대치를 이해할 수 있는 안정적인 기초를 제공합니다.

중요한 것 측정하기

일반적인 벤치마크에만 의존하지 말고, 귀하의 특정 사용 사례와 비즈니스 요구에 부합하는 지표를 개발하세요. 이론적 성능 지표가 아니라 성공에 직접적으로 영향을 미치는 결과 측정에 집중하세요.

결과에 기반한 반복

이론적 고려사항이나 일반적인 권장사항이 아니라, 귀하의 특정 상황에서 관찰된 성능에 따라 모델을 변경하세요. 실제 성능은 벤치마크 결과나 일반적인 평판과는 크게 다를 수 있습니다.

총 비용 고려하기

모델 비용, 개발 시간, 유지 보수 오버헤드, 운영 복잡성 등 소유에 드는 전체 비용을 평가하세요. 토큰당 가장 저렴한 모델이 모든 요소를 고려했을 때 반드시 가장 비용 효율적이지는 않을 수 있습니다.
먼저 귀하의 요구사항을 이해하는 데 집중한 후, 그 요구와 가장 잘 맞는 모델을 선택하세요. 최상의 LLM 선택은 운영상의 제약 조건 내에서 꾸준히 원하는 결과를 제공하는 것입니다.

엔터프라이즈급 모델 검증

LLM 선택을 최적화하고자 하는 팀을 위해 CrewAI Enterprise 플랫폼은 기본적인 CLI 테스트를 훨씬 능가하는 정교한 테스트 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 기반의 LLM 전략 의사결정을 지원하는 종합적인 모델 평가를 가능하게 합니다.
엔터프라이즈 테스트 인터페이스
고급 테스트 기능:
  • 다중 모델 비교: 동일한 작업과 입력에 대해 여러 LLM을 동시에 테스트할 수 있습니다. GPT-4o, Claude, Llama, Groq, Cerebras 및 기타 선도적인 모델의 성능을 병렬로 비교하여 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 식별할 수 있습니다.
  • 통계적 엄밀성: 일관된 입력값으로 여러 번 테스트를 구성하여 신뢰성과 성능 편차를 측정할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 잘하는 모델이 아닌, 여러 번 실행해도 안정적으로 동작하는 모델을 식별할 수 있습니다.
  • 실제 환경 검증: 합성 벤치마크가 아닌 실제 crew 입력값과 시나리오를 사용할 수 있습니다. 플랫폼을 통해 산업 환경, 회사 정보, 실제 사용 사례 등 특정 맥락에 맞는 테스트가 가능하여 보다 정확한 평가가 이뤄집니다.
  • 종합 분석 도구: 테스트한 모든 모델의 세부 성능 지표, 실행 시간, 비용 분석을 확인할 수 있습니다. 이로써 모델의 일반적인 평판이나 이론적 능력에 기대지 않고 데이터 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
  • 팀 협업: 팀 내에서 테스트 결과와 모델 성능 데이터를 공유할 수 있어, 협업적 의사결정과 프로젝트 전반에서 일관된 모델 선택 전략을 수립할 수 있습니다.
지금 app.crewai.com에서 시작하세요!
Enterprise 플랫폼은 모델 선택을 단순한 추측이 아닌 데이터 기반 프로세스로 혁신하여, 본 가이드의 원칙을 실제 사용 사례와 요구 사항에 맞게 검증할 수 있도록 해줍니다.

주요 원칙 요약

작업 중심 선택

이론적 능력이나 일반적인 평판이 아니라, 작업에 실제로 필요한 것에 따라 모델을 선택하세요.

능력 일치

최적의 성능을 위해 모델의 강점을 agent의 역할 및 책임과 일치시키세요.

전략적 일관성

관련 구성 요소와 워크플로 전반에 걸쳐 일관된 모델 선택 전략을 유지하세요.

실용적 테스트

벤치마크에만 의존하지 말고 실제 사용을 통해 선택을 검증하세요.

반복적 개선

단순하게 시작하고 실제 성능과 필요에 따라 최적화하세요.

운영적 균형

성능 요구사항과 비용 및 복잡성 제약을 균형 있게 맞추세요.
기억하세요: 최고의 LLM 선택이란 운영상의 제약 내에서 일관되게 필요한 결과를 제공하는 모델입니다. 먼저 요구사항을 정확히 이해하는 데 집중한 후, 그에 가장 잘 맞는 모델을 선택하세요.

현재 모델 현황 (2025년 6월)

특정 시점의 스냅샷: 아래 모델 순위는 2025년 6월 기준으로, LMSys Arena, Artificial Analysis 및 기타 주요 벤치마크에서 집계된 최신 리더보드 결과입니다. LLM의 성능, 가용성, 가격은 빠르게 변동됩니다. 항상 귀하의 특정 사용 사례와 데이터로 직접 평가를 진행하시기 바랍니다.

카테고리별 주요 모델

아래 표는 다양한 카테고리에서 현재 최고의 성능을 보이는 대표적인 모델들을 보여주며, CrewAI 에이전트에 적합한 모델 선택에 대한 가이드를 제공합니다:
이 표와 지표는 각 카테고리에서 선별된 주요 모델을 보여주기 위한 것으로, 전체를 포괄하지 않습니다. 여기 소개되지 않은 훌륭한 모델들도 많이 존재합니다. 이 표의 목적은 완전한 목록을 제공하는 것이 아니라, 어떤 능력을 갖춘 모델을 찾아야 하는지 예시를 제시하는 것입니다.
매니저 LLM 및 복잡한 분석에 최적
ModelIntelligence ScoreCost ($/M tokens)SpeedBest Use in CrewAI
o370$17.50빠름복잡한 멀티 에이전트 조정용 매니저 LLM
Gemini 2.5 Pro69$3.44빠름전략 기획 에이전트, 연구 조정
DeepSeek R168$0.96보통예산을 중시하는 팀을 위한 비용 효율적 reasoning
Claude 4 Sonnet53$6.00빠름세밀한 이해가 필요한 분석 에이전트
Qwen3 235B (Reasoning)62$2.63보통reasoning 작업을 위한 오픈소스 대안
이 모델들은 다단계 reasoning에 뛰어나며, 전략을 개발하거나 다른 에이전트를 조정하거나 복잡한 정보를 분석해야 하는 에이전트에 이상적입니다.

현재 모델을 위한 선택 프레임워크

모델 선택을 위한 주요 고려사항

  • 성능 동향: 현재 시장에서는 reasoning에 초점을 맞춘 모델(o3, Gemini 2.5 Pro)과 균형 잡힌 모델(Claude 4, GPT-4.1) 간의 치열한 경쟁이 있습니다. DeepSeek R1과 같은 특화 모델은 우수한 비용-성능 비율을 제공합니다.
  • 속도와 지능 간의 트레이드오프: Llama 4 Scout와 같은 모델은 합리적인 지능을 유지하면서도 빠른 속도(2,600 tokens/s)를 우선시하며, o3와 같은 모델은 속도와 가격을 희생해 reasoning 능력을 극대화합니다.
  • 오픈 소스의 실효성: 오픈 소스와 독점 모델 간의 격차가 계속 좁혀지고 있으며, Llama 4 Maverick 및 DeepSeek V3와 같은 모델이 매력적인 가격대에서 경쟁력 있는 성능을 제공합니다. 특히 빠른 추론을 제공하는 업체들은 오픈 소스 모델과 함께 탁월한 속도-비용 비율을 제공하는 경우가 많아 독점 모델보다 우위에 서기도 합니다.
테스트는 필수입니다: 리더보드 순위는 일반적인 가이드라인을 제공하지만, 귀하의 특정 사용 사례, 프롬프트 스타일, 평가 기준에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 최종 결정을 내리기 전에 반드시 실제 작업과 데이터로 후보 모델을 테스트해 보세요.

실질적인 구현 전략

1

검증된 모델로 시작하기

여러 차원에서 우수한 성능을 제공하며 실제 환경에서 광범위하게 검증된 GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flash와 같은 잘 알려진 모델부터 시작하십시오.
2

특화된 요구 사항 식별

crew에 코드 작성, reasoning, 속도 등 특정 요구가 있는지 확인하고, 이러한 요구에 부합하는 Claude 4 Sonnet(개발용) 또는 o3(복잡한 분석용)과 같은 특화 모델을 고려하십시오. 속도가 중요한 애플리케이션의 경우, 모델 선택과 더불어 Groq와 같은 빠른 추론 제공자를 고려할 수 있습니다.
3

다중 모델 전략 구현

각 에이전트의 역할에 따라 다양한 모델을 사용하세요. 관리자와 복잡한 작업에는 고성능 모델을, 일상적 운영에는 효율적인 모델을 적용합니다.
4

모니터링 및 최적화

사용 사례와 관련된 성능 지표를 추적하고, 새로운 모델이 출시되거나 가격이 변동될 때 모델 선택을 조정할 준비를 하십시오.