최근 LangChain과 AI Coding의 기초를 한 달 정도 집중적으로 공부해보기로 했다.
공부를 시작하기 전에 먼저 정해야 할 것이 있었다.
실습용 기본 LLM 모델을 무엇으로 할 것인가?
현재 코드와 예제들을 확인해보니 주로 사용 중인 모델은 gpt-5.4-mini였다.
OpenAI 직접 호출 방식인 client.responses.create뿐 아니라 LangChain의 ChatOpenAI, create_agent 쪽에서도 사용되고 있었다.
예제, 노트북, 테스트 코드까지 포함하면 약 20여 개 이상의 호출 지점이 있었기 때문에, 이번 학습의 기본 모델도 gpt-5.4-mini로 유지하기로 했다.
결론: 기본 모델은 gpt-5.4-mini
결론부터 말하면, 이번 한 달 공부용 기본 모델은 gpt-5.4-mini로 정했다.
이유는 다음과 같다.
- 현재 코드와 가장 잘 맞는다.
- LangChain, Tool Calling, AI Coding 실습에 충분한 성능을 제공한다.
- 비용이 과하지 않다.
- 최신 최고급 모델을 매번 쓸 필요는 없다.
- 필요할 때만 더 저렴한 모델이나 더 강한 모델로 비교하면 된다.
공식 문서 기준 최신 모델은 gpt-5.5지만, 공부 목적이라면 무조건 최신 모델을 쓸 필요는 없다고 판단했다.
후보 모델 비교
| 모델 | 주요 용도 | 입력 / 1M tokens | 출력 / 1M tokens | 공부용 판단 |
|---|---|---|---|---|
gpt-5.4-mini |
코드, Tool Calling, LangChain 학습 | $0.75 | $4.50 | 현재 코드에 가장 적합 |
gpt-5.4-nano |
단순 분류, 추출, 짧은 실습 | $0.20 | $1.25 | 저렴하지만 품질은 낮음 |
gpt-5-mini |
구형 mini 계열, 저비용 | $0.25 | $2.00 | 가능하지만 새 작업은 gpt-5.4-mini 권장 |
gpt-5.4 |
복잡한 코딩, 전문 작업 | $2.50 | $15.00 | 학습용으로는 다소 과함 |
gpt-5.5 |
최신 frontier 모델, 고난도 작업 | $5.00 | $30.00 | 비교 학습 때만 일부 사용 |
gpt-5.5가 최신 모델이긴 하지만, 모든 예제에 사용하기에는 비용이 부담될 수 있다.
반대로 gpt-5.4-nano는 매우 저렴하지만, agent나 tool calling, 코드 생성 실습에서는 품질 차이가 날 수 있다.
그래서 기본값으로는 성능과 비용의 균형이 좋은 gpt-5.4-mini가 가장 적당하다고 봤다.
비용 예상
짧은 실습 예제 1회 호출을 다음처럼 가정했다.
- 입력: 1,000 tokens
- 출력: 500 tokens
이 기준으로 계산하면 모델별 1회 호출 비용은 대략 다음과 같다.
| 모델 | 1회 호출 예상 비용 |
|---|---|
gpt-5.4-nano |
약 $0.000825 |
gpt-5-mini |
약 $0.00125 |
gpt-5.4-mini |
약 $0.003 |
gpt-5.4 |
약 $0.010 |
gpt-5.5 |
약 $0.020 |
gpt-5.4-mini 기준으로는 1회 호출에 약 $0.003 정도다.
짧은 예제를 반복 실행하는 수준에서는 부담이 크지 않다.
현재 저장소의 실습 흐름을 전부 한 번씩 실행한다고 가정해 25회 호출 정도로 계산하면 다음과 같다.
| 모델 | 전체 1회 순회 예상 비용 |
|---|---|
gpt-5.4-nano |
약 $0.02 |
gpt-5-mini |
약 $0.03 |
gpt-5.4-mini |
약 $0.08 |
gpt-5.4 |
약 $0.25 |
gpt-5.5 |
약 $0.50 |
gpt-5.4-mini를 사용하면 전체 예제를 한 번 순회하는 데 약 $0.08 정도로 예상된다.
노트북을 여러 번 다시 실행하고, 프롬프트를 수정하면서 반복 실습하더라도 일반적인 기초 학습 범위에서는 큰 부담이 없을 것으로 보인다.
다만 web_search, file_search, code_interpreter 같은 hosted tool을 함께 사용하면 별도 도구 비용이 추가될 수 있으므로 이 부분은 따로 확인해야 한다.
실제 사용 전략
이번 한 달 동안은 다음 기준으로 모델을 사용할 예정이다.
| 상황 | 사용할 모델 |
|---|---|
| 기본 LangChain 예제 | gpt-5.4-mini |
| AI Coding 기초 실습 | gpt-5.4-mini |
| Tool Calling 실습 | gpt-5.4-mini |
| RAG 기본 예제 | gpt-5.4-mini |
| 단순 분류, 요약, 추출 테스트 | gpt-5.4-nano |
| 답변 품질 비교 | gpt-5.5 |
즉, 기본값은 gpt-5.4-mini로 두고, 단순한 예제는 gpt-5.4-nano, 품질 비교가 필요한 경우에는 gpt-5.5를 일부 사용해볼 생각이다.
최종 정리
이번 LangChain과 AI Coding 기초 학습의 기본 모델은 gpt-5.4-mini로 정했다.
선택 이유는 간단하다.
- 현재 코드와 가장 잘 맞고
- 실습에 충분한 성능을 제공하며
- 비용 부담이 크지 않고
- 모델 비교 실험의 기준점으로도 적당하기 때문이다.
앞으로 한 달 동안은 gpt-5.4-mini를 기본으로 사용하면서, 간단한 예제는 gpt-5.4-nano, 품질 비교가 필요한 경우에는 gpt-5.5를 일부 사용해볼 예정이다.
이 글의 가격 정보는 작성일 기준이며, 실제 비용은 OpenAI 공식 가격 페이지에서 다시 확인하는 것이 좋다.
참고 자료:
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