OpenAI, Anthropic, Google: 당신의 에이전트에 어떤 LLM이 어울리는가

프로덕션 AI 에이전트는 한 번의 작업에서 수십~수백 번의 LLM 호출을 순차적으로 실행합니다. 각 호출은 이전 호출들의 컨텍스트를 함께 가지고 갑니다. 에이전트는 도구 호출용 스키마를 따르며 모델이 파싱 가능한 구조화된 출력을 돌려준다는 가정하에 동작합니다. 긴 실행에서는 사소한 일탈이 쌓입니다 — 도구 스키마의 한 필드를 가끔 빠뜨리거나, 요청하지 않은 대화체 부연을 끼워 넣는 모델은 디버깅이 까다로운 방식으로 다운스트림 로직을 망가뜨립니다.

에이전트 선택에서 중요한 여섯 가지 차원은 챗봇 선택에서 중요한 차원과 다릅니다. 일반 추론 점수와 글쓰기 품질은 생각만큼 결정적이지 않으며, 도구 호출 스키마 준수, 긴 트레이스에서의 컨텍스트 유지, 사람이 다시 프롬프트를 줄 수 없는 자동 파이프라인에서의 거절 행동이 더 중요합니다.

Anthropic은 2026년 엔터프라이즈 LLM 지출의 약 40%를 차지하며, OpenAI의 27%보다 앞섭니다. 이러한 엔터프라이즈 선호는 Claude의 안전 행동 우위와 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 반영합니다. 1M 윈도우는 긴 에이전트 트레이스의 경제성을 실질적으로 바꿉니다 — 대화 이력과 검색 문서를 공격적으로 잘라내지 않고 그대로 넘길 수 있습니다.

2026년에 프로덕션 agentic AI 시스템을 만드는 대부분의 팀은 두세 개의 모델을 함께 씁니다. 오케스트레이션과 복잡한 추론에는 강력한 모델(GPT-5.4 또는 Claude Sonnet 4.6), 대용량 분류와 라우팅 단계에는 Gemini 2.5 Flash, 코드 생성 서브태스크에는 가끔 특화된 코드 모델을 쓰는 식입니다. 단일 모델 아키텍처는 비용과 품질에서 적지 않은 손해를 보는 셈입니다.