추론 모델
답하기 전에 ‘생각’하도록 학습된 LLM으로, 내부 단계별 추론에 추가 연산을 투입해 어려운 수학·코딩·논리 문제를 풉니다.
추론 모델은 속도와 비용을 내주고 복잡한 작업의 정확도를 얻습니다. 계획 수립, 까다로운 디버깅, 분석에 쓰고, 단순한 대량 호출에는 빠른 일반 모델을 쓰세요. 이런 모델에는 사고 연쇄 프롬프트가 따로 필요 없는 경우가 많습니다.
답하기 전에 ‘생각’하도록 학습된 LLM으로, 내부 단계별 추론에 추가 연산을 투입해 어려운 수학·코딩·논리 문제를 풉니다.
추론 모델은 속도와 비용을 내주고 복잡한 작업의 정확도를 얻습니다. 계획 수립, 까다로운 디버깅, 분석에 쓰고, 단순한 대량 호출에는 빠른 일반 모델을 쓰세요. 이런 모델에는 사고 연쇄 프롬프트가 따로 필요 없는 경우가 많습니다.