GPT vs Gemini vs Llama

GPT（3.0）：가격은 중상위 수준이지만, 4o-mini의 가성비가 극히 뛰어납니다($0.15/M 입력). o3의 추론 비용은 높은 편입니다.

Gemini（4.0）：Flash에 무료 사용량이 있고, Flash-Lite는 극히 저렴합니다. 전체적으로 가격 경쟁력이 있습니다.

Llama（5.0）：모델은 완전 무료이지만, 자체 인프라 구축이 필요합니다. 대량 호출 시나리오에서 TCO가 가장 낮습니다.

GPT（4.8）：생태계가 가장 완벽하며, 서드파티 도구와 문서가 가장 많습니다. API 설계가 성숙하고 안정적이며 초보자가 시작하기 가장 쉽습니다.

Gemini（4.0）：Google AI Studio의 사용 경험이 양호하지만, API 사용 복잡도가 OpenAI보다 약간 높습니다.

Llama（3.0）：자체 배포가 필요하여 기술 진입 장벽이 가장 높습니다. 다만 vLLM, llama.cpp 등의 도구가 난이도를 낮추고 있습니다.

GPT（4.3）：영문 글쓰기 능력이 최상급이며, 중국어 글쓰기도 준수합니다. 형식 제어와 문체 전환 능력이 뛰어납니다.

Gemini（3.8）：영문 글쓰기 품질은 양호하지만, 중국어 글쓰기는 중국 모델에 비해 확실히 부족합니다.

Llama（3.5）：영문 글쓰기 능력은 양호하고, 중국어 글쓰기는 약한 편입니다. 파인튜닝을 통해 개선할 수 있습니다.

GPT（4.5）：o3 추론 모델은 수학 및 논리 추론에서 현재 가장 강력하며, IMO 수준의 수학 문제에서 획기적인 성과를 보였습니다.

Gemini（4.3）：Gemini 2.5 Pro의 추론 능력이 눈에 띄게 향상되었으며, 특히 대량의 컨텍스트 정보를 처리하는 추론 작업에서 뛰어납니다.

Llama（3.8）：추론 능력이 중상위 수준으로, 오픈소스 모델 중 가장 우수합니다. 다만 클로즈드소스 최상위 모델과는 여전히 격차가 있습니다.

GPT（4.3）：코딩 능력이 주류 모델 중 상위 3위 안에 듭니다. GPT-4o는 일상적인 코딩 작업에서 안정적이며, o3는 알고리즘 설계에서 더 강력합니다. 생태계가 가장 완벽합니다.

Gemini（4.2）：코딩 능력이 주류 모델 중 중상위 수준입니다. 코드 이해 면에서 양호하지만, 코드 생성 품질이 때때로 불안정합니다.

Llama（3.8）：코딩 능력이 양호하며, Llama 4 Maverick은 GPT-4o 수준에 근접했습니다. 다만 직접 배포가 필요합니다.