GPT-4o에서 제미니로 바꿨더니… 기업들 LLM 교체에 '멘붕'

대규모 언어모델(LLM)을 교체하는 작업이 API 키만 바꾸면 끝나는 간단한 작업처럼 보일 수 있지만, 실제로는 기술적 복잡성과 예기치 못한 성능 변화가 수반되는 까다로운 과정이다. 겉보기에는 비슷한 자연어 처리 능력을 갖춘 GPT-4o, 클로드(Claude), 제미니(Gemini) 사이의 전환도, 기업 입장에서는 입력 형식, 응답 구조, 비용 구조에서 큰 혼란을 야기할 수 있다.

우선, 각 모델은 동일한 텍스트 입력을 해도 이를 해석하고 응답하는 방식이 다르다. 예를 들어 GPT-4o에서 정상 작동하던 프롬프트가 클로드로 넘어가면 의미가 변질되거나 응답 형식이 무너지게 된다. 이는 토크나이저(tokenizer) 차이, 맥락 창(context window) 처리 범위, 명령어 해석 방식, 출력 형식 등 복합적인 요소가 얽혀 있기 때문이다.

모델 간의 토큰 처리 비용도 실무에서 중요한 변수다. 일반적으로 모델 제공업체들은 토큰 당 비용을 낮게 제시하지만, 실제로는 같은 문장을 더 많은 토큰으로 분해하는 모델일수록 총 비용이 높아질 수 있다. 특히, Anthropic의 클로드는 토큰 분해 수준이 높아 OpenAI 모델 대비 비용과 불필요한 처리량이 많아질 수 있다.

문맥 창도 중요한 차별화 요소다. 대부분의 대표 모델이 최대 128K 토큰 입력을 지원하지만, 클로드 3.5는 최대 200K, 제미니는 최대 2백만 토큰까지 처리할 수 있다. 그러나 긴 문맥을 잘 받아들인다고 해도, 실제 성능 저하 없이 효율적으로 처리하는 모델은 GPT-4가 가장 안정적으로 평가받고 있다. 클로드는 긴 문맥에서 일관성이 떨어지는 반면, 짧은 문맥에선 양호한 성능을 보인다.

또한, LLM은 입력 형식에도 민감하다. OpenAI의 GPT 계열은 마크다운(markdown) 형식을 선호하고, Anthropic의 모델은 XML 태그 기반의 정의된 영역 구분을 더 잘 이해하는 경향이 있다. 간단한 목록이나 강조 표시 유무만으로도 모델 응답 구성에 큰 차이를 불러온다. 따라서 프롬프트 마이그레이션 시에는 각 모델의 포맷 코드에 맞게 구조를 다듬는 과정이 필수적이다.

모델의 응답 방식도 다르다. GPT-4o는 JSON 구조에 맞춰 응답하는 경향이 강한 반면, 클로드는 사용자 요청에 따라 JSON이나 XML 형식을 비교적 유연하게 따른다. 그러나 구조화된 출력과 자유 형식 응답 중 어떤 것이 더 나은 성능을 발휘하는지는 과제 특성에 따라 달라진다. 마이그레이션 시에는 후처리 로직까지 대응하도록 출력 형식을 조정해야 한다.

이러한 복잡성 때문에 최근 대기업들은 여러 모델을 동시에 운영하거나 손쉽게 교체하기 위한 솔루션 개발에 집중하고 있다. 구글의 Vertex AI, 마이크로소프트의 Azure AI Studio, 아마존의 Bedrock은 공통 API, 모델 비교 툴, 프롬프트 관리 기능 등을 제공하며 ‘모델 무중단 전환’에 초점을 맞추고 있다. 구글은 최근 AutoSxS 기능을 통해 모델 간 응답을 직접 비교하며 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 지원하고 있다.

결국 여러 LLM을 전략적으로 활용하려면 프롬프트와 모델 간 호환성을 정교하게 설계하고 반복 테스트를 거쳐 결과를 최적화하는 작업이 요구된다. 이를 위해서는 평가 프레임워크 구축, 사내 문서화 체계, 제품팀과의 협업 등 기업 내부의 역량도 함께 강화돼야 한다.

AI 모델과 프롬프트 마이그레이션을 체계화하면, 새로운 모델이 등장할 때마다 손쉽게 성능 향상 기회를 포착할 수 있다. 이를 통해 기업은 더 높은 정확도, 비용 효율성, 사용자 경험을 제공하는 AI 애플리케이션을 실현할 수 있을 것이다.