AI 모델 선택 그만 묻기: 작업을 Haiku, Sonnet, Opus 계층으로 라우팅하세요

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: May 5, 2026🔗 Source
AI 모델 선택 그만 묻기: 작업을 Haiku, Sonnet, Opus 계층으로 라우팅하세요
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Reddit 사용자 u/spencer_kw는 매일 올라오는 "어떤 모델을 써야 하나요?" 게시물을 지적하며, 한 달 동안 작업 유형별로 라우팅한 구체적인 답변을 제시합니다. 핵심 통찰: 모든 작업에 최적인 단일 모델은 없으며, 최소 세 가지 등급으로 작업을 라우팅해야 합니다.

작업별 모델 등급

  • 파일 읽기, 요약, 코드 질문 답변: 가장 저렴한 모델 사용 — Haiku, Qwen 3.6 via Ollama, Gemma 4. 파일 읽기에 Opus를 사용하는 것은 돈 낭비입니다.
  • 코드, 테스트, 보일러플레이트 작성: Sonnet 등급 — GPT-5.5 mini, DeepSeek v4. 최고 성능 모델 비용의 일부로 견고한 생성 능력.
  • 다중 파일 리팩터, 아키텍처, 복잡한 비동기 디버깅: Opus나 GPT-5.5가 필요한 유일한 경우. 이는 업무의 약 15-20%를 차지합니다.

실용적인 라우팅 설정

u/spencer_kw의 현재 분포:

  • ~40% 작업 → Haiku 등급 (저렴한 읽기)
  • ~35% → Sonnet 등급 (생성)
  • ~25% → Opus 등급 (복잡한 추론)

월 총 지출: $30–40 (작업량에 따라 다름).

"데일리 드라이버"라는 접근 방식은 잘못되었습니다. 모든 것을 담당할 하나의 모델을 찾는 것은 화물 운송과 출퇴근을 모두 하는 하나의 차량을 찾는 것과 같습니다. 여러 모델을 사용하고 작업별로 라우팅하세요.

📖 전체 출처 읽기: r/openclaw

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