연구일지
작은 요청에도 큰 AI가 필요할까? 앱 작업의 라우팅 경로를 줄이다
앱 작업을 먼저 분류해 바로 적합한 모델로 보냈습니다. 중간 판단을 줄인 20개 실행 경로에서 시간·비용·출력 구조를 함께 확인했습니다.
읽기모든 연구
- 연구 계획글을 넘어 이미지·음악·음성으로: 다음 비교 실험에서 확인할 것이미지 생성, 음악 생성, TTS를 일의 흐름에 연결하기 위한 연구 계획입니다. 결과 품질뿐 아니라 수정 가능성, 한국어 표현, 지연과 비용을 함께 살필 예정입니다.도구 비교와 연결 경험을 준비합니다
- Gemini · 모델 선택Gemini를 어디에 연결할까? 작업 능력과 라우터 적합성은 따로 검사했습니다번역·요약·추출 작업과 경로 선택을 분리해 평가했습니다. 답을 잘 만드는 모델이 작업 배정 규칙도 잘 지키는지 확인했습니다.업무 24개 + 라우팅 경계 12개
- 벤치마크 · 업무 모델7개 AI에 같은 업무를 맡겼습니다. 정답·시간·비용을 함께 보면24개 업무를 두 번씩, 7개 모델에 맡긴 336회 비교. 가장 비싼 모델, 가장 빠른 모델, 내 작업에 맞는 모델이 같은지 살폈습니다.7개 모델 · 336회 비교
- Jev · 라우팅Jev가 고르고, 어려우면 다시 판단한다: 라우터의 경계를 시험하다빠른 분류기가 언제 바로 선택하고 언제 상위 모델에 넘겨야 할지 검사했습니다. 정확도만큼 재판단 횟수와 그 비용도 살폈습니다.분류 72/72 · 고정 검증 84/84
- 문맥 · 토큰 효율대화를 전부 보내지 않아도 될까? 비용보다 먼저 지켜야 할 문맥전체 대화, Jev 선별, 검색 후 선별, 최근 두 메시지 전달을 비교했습니다. 비용이 줄어도 마지막 정정이나 중요한 조건이 빠지면 좋은 최적화가 아닙니다.모델 호출 1,087회 · 실제 결과 352개
- 브라우저 · 도구 조작브라우저에 Jev를 붙이면 빨라질까? 빨라진 일과 느려진 일을 모두 기록했습니다브라우저 작업 8종을 3번씩, 기존 경로와 Jev 보조 경로로 비교했습니다. 폼 입력에서는 빨라졌지만 모든 작업에서 이득이 나지는 않았습니다.8종 × 3회 × 두 경로 = 48회
벤치마크
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| 실험 당시 모델 | 통과 / 48회 | 중앙 시간 | 느린 쪽 95% 지점 | 48회 추정 비용 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 44 / 48 | 10.3초 | 31.0초 | $0.0199 |
| GPT-5.6 Terra | 47 / 48 | 11.1초 | 29.8초 | $0.5288 |
| GPT-6 Sol | 48 / 48 | 11.9초 | 29.4초 | $0.4918 |
| Claude Sonnet 5.5 | 48 / 48 | 3.5초 | 9.6초 | $0.4163 |
| Claude Opus 5.5 | 48 / 48 | 5.2초 | 15.7초 | $0.8964 |
| Claude Fable 5.1 | 45 / 48 | 5.7초 | 16.8초 | $2.1092 |
| GPT-6 Astra | 48 / 48 | 12.9초 | 33.3초 | $2.7944 |
AI 발표 기록
연구와 관련된 주요 발표를 공식 발표일 기준으로 모았습니다. 발표일은 마토의 도입일과 다릅니다. 2026-10-12 확인.
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Gemini 3.8 Flash TTS · Flash Lite TTS
텍스트를 음성으로 바꾸는 새 모델 발표. 한국어와 지연 시간 비교의 후속 검토 대상으로 기록합니다.
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