Reasoning best practices — 언제 추론 모델을 쓸까
Reasoning best practices — 언제 추론 모델을 쓸까
추론 모델과 일반 GPT 모델은 동작이 달라요. OpenAI는 두 모델군의 차이와 언제 어떤 모델을 쓸지를 명확히 정리해요.
플래너와 워크호스
- 추론 모델(o-series): 수학·과학·공학·금융·법률처럼 전문 지식이 필요한 고정밀 태스크의 '플래너'.
- GPT 모델: 잘 정의된 실행 태스크의 빠르고 비용 효율적인 '워크호스'.
전형적 아키텍처는 추론 모델이 전략을 세우고 GPT 모델이 실행하는 혼합 구성이에요.
선택 기준
- 속도·비용 우선 → GPT.
- 잘 정의된 태스크 실행 → GPT.
- 정확성·신뢰성 → 추론 모델.
- 복잡하고 모호한 문제 → 추론 모델.
프롬프팅
추론 모델은 단순·직접적인 프롬프트가 좋아요. '단계별로 생각하라'는 오히려 방해가 될 수 있어요(추론이 내부적으로 일어나니까요). 모호한 지시에서 정보 격차를 스스로 메우고, 필요하면 명확화 질문을 하기도 해요.