들어가며
AI 도구를 하나만 쓰고 있다면, 아마 특정 작업에서 불필요하게 시간을 쓰고 있을 가능성이 크다. 세 모델은 잘하는 게 확실히 다르고, 그걸 알고 나면 작업마다 선택이 달라진다.
직접 써보면서 정리한 기준을 공유한다.
Gemini — 보는 능력이 확실히 다르다
Gemini의 가장 두드러지는 점은 이미지와 영상 분석이다. 사진 속 텍스트를 읽거나, 차트가 무엇을 의미하는지 파악하거나, 영상을 통째로 넣고 요약을 받는 작업에서 다른 모델보다 결과가 좋았다.
컨텍스트 윈도우가 100만 토큰이라 긴 문서를 한 번에 처리할 수 있다는 것도 실용적이다. 100페이지짜리 pdf 문서를 올려서 핵심만 뽑아달라고 하면 꽤 잘 된다.
정리하면 이미지 인식, 영상 분석, 대량 문서 처리에서는 Gemini가 제일 잘했다.
Claude — 시킨 대로 한다
Claude는 지시를 정확하게 따르는 편이다. 조건을 여러 개 걸어도 빠뜨리는 경우가 적고, 특히 글쓰기 결과물이 자연스럽다. 이메일, 보고서, 기획서처럼 사람이 읽을 텍스트를 써야 할 때 Claude를 쓰는 게 좋을것 같다.
그리고 Claude Sonnet 모델은 도구를 사용하는 능력이 좋다. "이 파일 읽고 분석해서, 저 사이트 데이터랑 비교해서 정리해줘" 같은 여러 단계짜리 작업을 시키면 순서를 스스로 잡고 처리한다. 복잡한 작업을 자동화할 때 이 점이 유용하다.
GPT — 일단 시작하기엔 편하다
GPT는 특출난 영역은 없지만 어떤 작업을 시켜도 어느 정도는 나온다. 뭘 시켜야 할지 모를 때, 또는 빠르게 초안이 필요할 때 시작점으로 쓰기 좋다.
생태계가 넓다는 것도 장점이다. 플러그인이나 연동 서비스가 많고, GPT 스토어에서 특정 용도로 만들어진 커스텀 모델도 쓸 수 있다.
저가 모델도 쓸 만한 게 있다
각 회사마다 저렴한 모델이 있는데, 작업에 따라 충분히 대체가 된다.
GPT-4o mini(nano) — 이메일 초안, 간단한 요약, 분류 작업 같은 반복적이고 단순한 작업에는 비싼 모델을 쓸 이유가 없다. 속도도 빠르고 비용이 확 줄어든다.
Claude Haiku — Sonnet 대비 성능은 90% 수준이지만 가격은 1/3, 속도는 두 배 이상 빠르다. Sonnet이 전체 흐름을 관리하고 세부 작업은 Haiku에 나눠주는 구조로 쓰면 비용과 속도를 둘 다 잡을 수 있다. 팀장-팀원 구조라고 생각하면 이해하기 쉽다.
Gemini Flash Lite — 속도는 빠른데 정밀한 작업에는 오류가 나는 경우가 있다. PDF나 문서를 빠르게 훑는 용도로는 쓸 만하지만, 정확도가 중요한 작업에는 맞지 않는다.
상황별 정리
상황 추천
| 이미지, 영상 분석 | Gemini |
| 긴 문서 요약 | Gemini |
| 글쓰기 (보고서, 이메일 등) | Claude |
| 여러 단계 자동화 작업 | Claude Sonnet |
| 뭘 시킬지 모를 때 | GPT |
| 반복적인 단순 작업 | GPT mini / Claude Haiku |
세 모델을 다 쓴다고 해서 복잡한 게 아니다. 어떤 작업이냐에 따라 선택이 달라질 뿐이고, 그 기준을 한 번 잡아두면 그다음부터는 자연스럽게 손이 간다.