하나의 모델 대신 작업별로 나누면 비용과 품질 관리가 쉬워진다

모든 작업에 맞는 하나의 완벽한 인공지능 모델을 찾기는 어렵다. 빠른 반복 작업, 간단한 코드 틀 만들기, 일회성 스크립트에는 Flash V4처럼 비용이 낮은 모델을 쓰면 부담이 줄어든다. 실제 제품 개발에 가까운 백엔드 작업은 glm-5.1이 주로 쓰이며, 긴 작업을 이어갈 때 넉넉한 사용 한도가 도움이 된다.

다만 glm-5.1은 오류를 고칠 때 생각을 너무 길게 끌고 가는 느낌이 있어 답답할 수 있다. 복잡하게 얽힌 여러 파일을 함께 봐야 하거나 오래 막힌 운영 문제에는 Opus 4.6이 더 강하게 느껴진다. Kimi 2.6은 간단한 질문에 빠르게 답하고 쉬운 문제에서 불필요하게 반복하지 않는 용도로 맞다.

단점은 여러 구독을 따로 관리해야 하고, 모델 사이에 문맥이 자동으로 이어지지 않아 시작 전에 어떤 모델을 쓸지 골라야 한다는 점이다.