Gemini 2.5 Flash

ChatGPT vs Claude vs Gemini: 2025년 어떤 AI를 써야 할까?

## 세 AI, 뭐가 다를까? ChatGPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google)는 2025년 현재 가장 많이 쓰이는 AI 챗봇입니다. 모두 뛰어나지만 각자 강점이 다릅니다. 어느 것이 "최고"냐가 아니라 **어떤 일에 어느 것을 쓰면 되는지**가 핵심입니다. --- ## 한눈에 보는 비교 | 항목 | ChatGPT | Claude | Gemini | |------|---------|--------|--------| | 만든 곳 | OpenAI (MS 투자) | Anthropic (Amazon 투자) | Google | | 무료 버전 | GPT-4o mini | Claude Sonnet (제한) | Gemini 1.5 Flash | | 유료 버전 | $20/월 (Plus) | $20/월 (Pro) | $20/월 (Advanced) | | 컨텍스트 길이 | 128K 토큰 | 200K 토큰 | 1M 토큰 | | 한국어 수준 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | | 이미지 생성 | ✅ (DALL-E 3) | ❌ | ✅ | | 웹 검색 | ✅ | ✅ | ✅ | | 파일 업로드 | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## 업무별 최강자 ### 글쓰기 & 문서 작성 — 🏆 Claude Claude는 자연스러운 문체와 논리적 구성에서 두드러집니다. 긴 보고서, 기획서, 에세이, 블로그 글 등에서 가장 매끄러운 한국어 결과물을 냅니다. "사람이 쓴 것 같다"는 평가를 가장 많이 받는 AI입니다. **시도해볼 것**: 같은 주제로 세 AI에게 블로그 글 초안을 요청해보세요. 차이를 바로 느낄 수 있습니다. ### 코딩 & 개발 — 🏆 ChatGPT (GPT-4o) 개발자 커뮤니티에서 가장 선호하는 코딩 AI입니다. 다양한 언어와 프레임워크에 대한 방대한 학습 데이터, 직접 실행해볼 수 있는 Code Interpreter, GitHub Copilot과의 연동이 강점입니다. Claude도 코딩 실력은 뛰어나지만 ChatGPT의 생태계가 더 풍부합니다. ### 정보 검색 & 최신 정보 — 🏆 Gemini Google 검색 엔진과 연동되어 실시간 정보를 가장 잘 가져옵니다. 뉴스, 주가, 날씨, 최근 이벤트 등 최신 정보가 필요한 작업에 유리합니다. Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets)와의 통합도 강점입니다. ### 긴 문서 분석 — 🏆 Claude 200K 토큰의 컨텍스트 창은 경쟁사 대비 월등합니다. 100페이지 이상의 보고서, 계약서, 논문을 한 번에 넣고 분석 요청이 가능합니다. 법무팀, 연구자, 투자자들이 Claude를 선호하는 이유입니다. ### 창작 & 스토리텔링 — 🏆 Claude 소설, 시나리오, 광고 카피 등 창의적 글쓰기에서 가장 독창적이고 일관성 있는 결과물을 냅니다. 캐릭터 묘사, 대화 구성, 세계관 설정 등에서 타 AI보다 확실히 앞섭니다. ### 멀티모달 (이미지+텍스트) — 🏆 Gemini 이미지를 업로드해 분석하거나, DALL-E 3(ChatGPT)로 이미지를 생성하는 것 모두 가능합니다. 동영상 분석은 현재 Gemini만 지원합니다. --- ## 무료 버전으로 충분할까? **충분한 경우** - 가끔 이메일 초안, 번역, 간단한 질문 - 하루 10회 미만 사용 - 속도보다 비용 절감이 우선 **유료가 필요한 경우** - 매일 업무에 활용 - 긴 문서 분석 (무료는 길이 제한 있음) - 이미지 생성, 파일 업로드 등 고급 기능 - 빠른 응답 속도 필요 유료($20/월)는 스타벅스 커피 7잔 가격입니다. 업무에 실제로 활용한다면 가성비는 압도적입니다. --- ## 상황별 추천 정리 | 상황 | 추천 AI | |------|---------| | 처음 시작, 무료로 써보고 싶다 | Gemini (가장 관대한 무료) | | 한국어 글쓰기, 문서 작성 | Claude | | 코딩, 개발 업무 | ChatGPT | | Google 앱 연동, 최신 정보 | Gemini | | 긴 문서 분석 (계약서, 논문) | Claude | | 이미지 생성 포함 | ChatGPT 또는 Gemini | | 창작, 소설, 시나리오 | Claude | --- ## 한 가지만 선택해야 한다면 **일반 직장인**: Claude (한국어 글쓰기 최강, 문서 분석 우수) **개발자**: ChatGPT (생태계와 도구 가장 풍부) **Google 헤비 유저**: Gemini (Workspace 통합) 사실 세 가지를 모두 무료로 써보고 본인 업무에 맞는 걸 유료로 전환하는 것이 가장 현명한 방법입니다. --- ## Footnotes [^1]: LMSYS Chatbot Arena 2025 기준: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro가 상위권을 번갈아 차지하며 실력 차이가 크지 않음 [^2]: Anthropic에 따르면 Claude의 컨텍스트 200K 토큰은 약 15만 단어, 일반 소설 1권 분량에 해당 [^3]: 2024년 기준 ChatGPT 월간 활성 사용자 2억 명, Claude 약 1,000만 명, Gemini 약 5,000만 명

AI 코드 리뷰 자동화: PR 품질을 10배 높이는 방법

## AI 코드 리뷰가 필요한 이유 수동 코드 리뷰는 리뷰어의 컨디션, 도메인 지식, 가용 시간에 따라 품질이 달라집니다. AI는 지치지 않고 모든 PR에 일관된 기준을 적용합니다. ```mermaid flowchart LR PR[PR 생성] --> GH[GitHub Actions 트리거] GH --> Diff[git diff 추출] Diff --> LLM[LLM 분석] LLM --> Comment[PR 코멘트 게시] LLM --> Labels[라벨 자동 부착] style LLM fill:#7c3aed,color:#fff style Comment fill:#16a34a,color:#fff ``` --- ## 기본 설정: GitHub Actions + Claude ```yaml # .github/workflows/ai-code-review.yml name: AI Code Review on: pull_request: types: [opened, synchronize] jobs: ai-review: runs-on: ubuntu-latest permissions: pull-requests: write contents: read steps: - uses: actions/checkout@v4 with: fetch-depth: 0 - name: Get PR diff id: diff run: | git diff origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > pr_diff.txt echo "diff_size=$(wc -c < pr_diff.txt)" >> $GITHUB_OUTPUT - name: AI Code Review if: steps.diff.outputs.diff_size < '50000' # 50KB 제한 env: ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run: python .github/scripts/ai_review.py ``` --- ## Python 리뷰 스크립트 ```python # .github/scripts/ai_review.py import os import anthropic from github import Github client = anthropic.Anthropic() gh = Github(os.environ["GITHUB_TOKEN"]) def get_pr_diff() -> str: with open("pr_diff.txt") as f: return f.read()[:30000] # 토큰 절약 def review_code(diff: str) -> str: response = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-6-20251001", max_tokens=4096, system='''당신은 시니어 소프트웨어 엔지니어입니다. PR diff를 검토해서 다음 항목을 체크하세요: 1. **보안 취약점**: SQL injection, XSS, 인증 누락, 시크릿 하드코딩 2. **버그**: null 참조, 경계값 오류, 레이스 컨디션 3. **성능**: N+1 쿼리, 불필요한 루프, 메모리 누수 4. **코드 품질**: 중복 코드, 복잡도, 명명 규칙 5. **테스트 누락**: 중요 로직에 테스트가 없는 경우 각 이슈는 심각도(🔴 CRITICAL / 🟡 WARNING / 🔵 INFO)와 함께 파일명:줄번호 형식으로 표시. 이슈가 없으면 ✅ LGTM 이라고만 작성.''', messages=[{ "role": "user", "content": f"다음 PR diff를 리뷰해주세요: ```diff {diff} ```" }] ) return response.content[0].text def post_review(review: str): repo_name = os.environ["GITHUB_REPOSITORY"] pr_number = int(os.environ["PR_NUMBER"]) repo = gh.get_repo(repo_name) pr = repo.get_pull(pr_number) # 기존 봇 코멘트 삭제 (중복 방지) for comment in pr.get_issue_comments(): if comment.user.login == "github-actions[bot]": comment.delete() # 새 리뷰 코멘트 게시 body = f" ## 🤖 AI 코드 리뷰{review} --- *Powered by Claude Sonnet 4.6*" pr.create_issue_comment(body) if __name__ == "__main__": diff = get_pr_diff() review = review_code(diff) post_review(review) print("✅ AI 코드 리뷰 완료") ``` --- ## 특화 리뷰: 보안 집중 검사 ```python SECURITY_REVIEW_PROMPT = '''당신은 보안 전문 코드 리뷰어입니다. OWASP Top 10 기준으로 다음을 반드시 검사하세요: A01 - Broken Access Control: 권한 확인 누락, IDOR 취약점 A02 - Cryptographic Failures: 약한 암호화, 키 하드코딩 A03 - Injection: SQL/NoSQL/OS 인젝션, XSS A04 - Insecure Design: 비즈니스 로직 결함 A05 - Security Misconfiguration: 기본 설정, 불필요한 기능 활성화 A06 - Vulnerable Components: 취약한 의존성 A07 - Auth Failures: 약한 인증, 세션 관리 A08 - Integrity Failures: 검증되지 않은 데이터 A09 - Logging Failures: 로깅 부족, 민감정보 로그 A10 - SSRF: 서버 사이드 요청 위조 발견된 취약점은 CVE 또는 CWE 번호와 함께 수정 방법 제시.''' ``` --- ## 자동 라벨링 및 승인 ```python def auto_label(review: str, pr) -> None: labels_to_add = [] if "🔴 CRITICAL" in review: labels_to_add.append("needs-security-review") # 보안팀 멘션 pr.create_issue_comment("@security-team 보안 리뷰가 필요합니다!") elif "🟡 WARNING" in review: labels_to_add.append("needs-revision") else: labels_to_add.append("ai-approved") # 이슈 없으면 자동 approve pr.create_review(event="APPROVE", body="AI 리뷰 통과: 이슈 없음") for label in labels_to_add: try: pr.add_to_labels(label) except Exception: pass # 라벨이 없으면 무시 ``` --- ## 리뷰 품질 측정 | 지표 | 수동 리뷰 | AI 리뷰 | |------|-----------|---------| | 응답 시간 | 수 시간 ~ 수 일 | 2-3분 | | 보안 이슈 탐지율 | 60-70% | 85-90% | | 일관성 | 리뷰어마다 다름 | 항상 동일 | | 커버리지 | 일부 파일만 | 모든 변경사항 | | 비용 | 엔지니어 시간 | ~$0.02/PR | --- ## 고급: 파일별 인라인 코멘트 ```python def post_inline_comments(diff: str, pr): # 파일별로 분리하여 각각 분석 files = parse_diff_by_file(diff) for filename, file_diff in files.items(): if not is_code_file(filename): continue response = client.messages.create( model="claude-haiku-4-5-20251001", # 저렴한 모델로 파일별 처리 max_tokens=512, messages=[{ "role": "user", "content": f"이 파일 diff에서 가장 심각한 이슈 하나만 알려줘: {file_diff}" }] ) # GitHub Review API로 라인 코멘트 commit = pr.get_commits().reversed[0] pr.create_review_comment( body=response.content[0].text, commit=commit, path=filename, line=get_changed_line(file_diff) ) ``` GitHub Actions에서 `PR_NUMBER` 환경변수는 `${{ github.event.number }}`로 전달하세요.

2025 LLM API 비용 완전 비교: OpenAI, Anthropic, Google

## 2 025년 주요 LLM API 가격표 *(2025년 3월 기준, 1M 토큰 = 약 75만 한국어 글자)* | 모델 | 입력 ($/1M) | 출력 ($/1M) | 컨텍스트 | 특징 | |------|------------|------------|----------|------| | **GPT-4o** | $2.50 | $10.00 | 128K | OpenAI 주력 | | **GPT-4o mini** | $0.15 | $0.60 | 128K | 경량, 빠름 | | **GPT-o3** | $10.00 | $40.00 | 200K | 고추론 | | **Claude Opus 4.5** | $15.00 | $75.00 | 200K | 최고 성능 | | **Claude Sonnet 4.6** | $3.00 | $15.00 | 200K | 균형형 | | **Claude Haiku 4.5** | $0.80 | $4.00 | 200K | 경량, 저비용 | | **Gemini 2.5 Pro** | $1.25 | $10.00 | 1M | 대용량 | | **Gemini 2.5 Flash** | $0.075 | $0.30 | 1M | **최저비용** | | **DeepSeek V3.1** | $0.27 | $1.10 | 128K | 가성비 최상 | --- ## 실제 월 사용료 시뮬레이션 ### 시나리오 A: 개인 개발자 (소규모 챗봇) - 일 1,000회 API 호출, 평균 1,000토큰 입력 + 500토큰 출력 - 월 기준: 입력 30M 토큰, 출력 15M 토큰 | 모델 | 월 비용 | |------|---------| | Gemini 2.5 Flash | **$6.75** | | GPT-4o mini | $10.50 | | Claude Haiku 4.5 | $84 | | GPT-4o | $225 | | Claude Sonnet 4.6 | $315 | → 소규모 앱이라면 **Gemini Flash 압도적 우위** ### 시나리오 B: 스타트업 (문서 분석 서비스) - 일 100개 문서 처리, 문서당 평균 10,000토큰 입력 + 2,000토큰 출력 - 월 기준: 입력 30M 토큰, 출력 6M 토큰 | 모델 | 월 비용 | |------|---------| | Gemini 2.5 Flash | **$4.05** | | DeepSeek V3.1 | $14.7 | | GPT-4o mini | $8.10 | | Claude Haiku 4.5 | $48 | | Claude Sonnet 4.6 | $180 | ### 시나리오 C: 기업 (고품질 추론 필요) - 일 1,000회, 복잡한 분석 태스크. 평균 5,000토큰 입력 + 3,000토큰 출력 - 월 기준: 입력 150M 토큰, 출력 90M 토큰 | 모델 | 월 비용 | |------|---------| | **Claude Opus 4.5** | $9,000 | | GPT-o3 | $5,100 | | Claude Sonnet 4.6 | $1,800 | | GPT-4o | $1,275 | → 고품질 추론이 필요하면 GPT-o3 또는 Claude Sonnet이 Opus 대비 훨씬 합리적 --- ## 비용 절감 전략 ### 1. 모델 라우팅 (가장 효과적) 모든 요청을 같은 모델로 보내지 말고, 복잡도에 따라 라우팅합니다. ```python def route_request(query: str) -> str: if is_simple_query(query): # 간단한 분류, 추출 return "gemini-2.5-flash" elif is_medium_query(query): # 일반 대화, 요약 return "claude-haiku-4-5" else: # 복잡한 추론, 코드 return "claude-sonnet-4-6" ``` ### 2. 캐싱 동일하거나 유사한 요청은 결과를 캐시합니다. Anthropic과 OpenAI 모두 **Prompt Caching** 기능을 제공해 반복되는 시스템 프롬프트 비용을 최대 90% 줄일 수 있습니다. ### 3. 청크 최적화 불필요하게 긴 컨텍스트를 줄이는 것만으로 비용을 50% 이상 줄일 수 있습니다. ### 4. 배치 처리 OpenAI Batch API, Anthropic Batch API를 사용하면 동일 비용으로 2배 처리량, 또는 비용 50% 절감이 가능합니다. --- ## 한국 원화 환산 (참고) $1 ≈ ₩1,350 기준: | 예산 | 가능한 것 (Gemini Flash 기준) | |------|-------------------------------| | 월 1만원 ($7.4) | 약 10만회 API 호출 | | 월 5만원 ($37) | 약 50만회 API 호출 | | 월 10만원 ($74) | 약 100만회 API 호출 | --- ## 결론 2025년 LLM API 비용의 핵심은 **모델 선택과 라우팅**에 있습니다. - **비용 최우선** → Gemini 2.5 Flash 또는 DeepSeek V3.1 - **품질 균형** → Claude Sonnet 4.6 또는 GPT-4o - **최고 성능** → Claude Opus 4.5 또는 GPT-o3 (비용 대비 효과 신중히 검토) - **한국어 대용량** → BGE-M3 임베딩 + Gemini Flash 조합이 가성비 최상 ai.zip 리더보드에서 각 모델의 벤치마크 점수와 가격을 실시간으로 비교하세요.