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305편 중 193–204
환각(hallucination) — 원인·유형·완화·시스템 설계
모델이 그럴듯하지만 틀린 말을 내놓을 때 왜 그런지, 무엇을 하면 실제로 줄고 무엇은 헛수고인지 찾아볼 때.
멀티모달 입력 실무 — 이미지 토큰 과금과 문서 처리
스크린샷·PDF·차트를 모델에 넣기 전에 연다. "이 이미지가 토큰을 얼마나 먹고, 어떻게 넣어야 안 깨지나"에 답한다.
양자화 (Quantization)
오픈웨이트 모델을 직접 GPU 에 올려 돌릴 때만 여는 문서. GGUF·AWQ·GPTQ·FP8 중 뭘 고르고, 이 모델이 내 VRAM 에 들어가는지 계산할 때.
추론모델 (reasoning models / thinking)
"이 요청에 thinking 을 켜야 하나, 켜면 돈·지연이 얼마나 붙나, 프롬프팅은 뭐가 달라지나" 를 판단할 때 연다.
토큰과 컨텍스트 윈도우
"이 프롬프트/대화가 토큰을 얼마나 먹나", "컨텍스트가 1M 인데 왜 정확도가 떨어지나", "롱컨텍스트 요금이 왜 튀나" 를 실무에서 확인할 때 여는 문서.
Claude 패밀리 — 모델별 선택과 API 함정
Claude 안에서 어떤 모델을 고르고, thinking·effort·캐시 노브를 어떻게 맞출지 판단할 때 연다. 지형도 전체 비교는 models-overview, 여기선 Claude 내부만 깊게 판다.
Google Gemini 패밀리
Gemini 를 실제로 붙이기 직전에 여는 문서 — 어떤 모델 ID 가 진짜 GA 인지, 200K 요율 함정은 어디인지, Claude 대신 언제 Gemini 를 쓰는지.
어떤 모델을 써야 하나?
models-overview 의 표를 "실제 결정"으로 바꾸는 문서. 작업마다 필요한 판단이다. 원칙 하나: 품질 기준을 넘는 가장 싼 티어를 골라라 — 반사적으로 플래그십 집지 마라.
2026 LLM 지형도 — 모델 한눈에
⚠️ 신선도: 이 페이지는 30일마다 재검증 대상. Anthropic 데이터는 first-party 출처 [HIGH]. 나머지 프로바이더는 2026-07 재검증에서 가격을 각 사 공식 페이지로 재확인해 대부분 [official] 로 승격했다…
오픈웨이트 모델 지도
데이터 주권·비용·커스터마이징 때문에 Claude 대신(또는 병행) 오픈웨이트를 검토할 때 연다. 핵심 질문은 "라이선스가 상업적 사용을 허락하나"와 "이걸 내가 셀프호스트할 수 있나".
오픈웨이트로 만든 게 "우리 모델"인가 — 가중치, 만들기의 사다리, 한국의 독자 LLM
업스테이지·SKT 같은 회사들은 라마·큐원 같은 오픈웨이트를 가져다 쓰는가, 처음부터 만드는가. 남의 가중치로 학습한 걸 "우리 모델"이라 불러도 되는가. 애초에 "가중치를 준다/안 준다"는 게 무슨 말인가. 그리고 그걸 학습시킬 데이터센터가…
조건에 맞는 글이 없다. 브루니가 숨었나 보다.