작업에 적합한 AI 모델 선택

GitHub Copilot의 AI 모델 비교

GitHub Copilot은 다양한 기능을 갖춘 여러 AI 모델을 지원합니다. 선택한 모델은 Copilot Chat 및 코드 완성에서 응답의 품질과 관련성에 영향을 미칩니다. 일부 모델은 대기 시간이 더 짧고, 또 다른 모델은 환각이 적거나 또는 특정 작업에서 성능 향상을 제공합니다.

이 문서는 사용 가능한 모델을 비교하고, 각 모델의 강점을 이해하고, 작업에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 실제 작업을 사용하는 다양한 모델에 대한 지침은 다른 작업을 사용하여 AI 모델 비교을(를) 참조하세요.

가장 적합한 모델은 사용 사례에 따라 달라집니다.

• 비용과 성능 간의 균형을 맞추기 위해 GPT-4.1 또는 Claude 3.7 Sonnet을 사용해 보세요.
• 기본 작업을 위한 빠르고 저렴한 지원을 위해o3-mini 또는 Claude 3.5 Sonnet를 사용해 보세요.
• 심층적인 추론 또는 복잡한 코딩 문제를 해결하려면 o1, GPT-4.5 또는 Claude 3.7 Sonnet를 사용해 보세요.
• 다중 모드 입력 및 실시간 성능을 위해 Gemini 2.0 Flash 또는 GPT-4o를 사용해 보세요.

아래 목록에서 모델 이름을 클릭하면 해당 모델의 강점 및 사용 사례에 대한 자세한 개요를 확인할 수 있습니다.

• GPT-4o
• GPT-4.1
• GPT-4.5
• o1
• o3-mini
• Claude 3.5 Sonnet
• Claude 3.7 Sonnet
• Gemini 2.0 Flash
• Gemini 2.5 Pro

GPT-4o

OpenAI GPT-4o는 텍스트 및 이미지를 지원하는 다중 모달 모델입니다. 실시간 반응이 가능하며, Copilot Chat에서 간단한 개발 작업이나 대화형 프롬프트에 적합합니다.

이전 모델과 비교했을 때, GPT-4o는 다국어 컨텍스트에서의 성능이 향상되었고, 시각적 콘텐츠 해석 기능도 보다 강력해졌습니다. 또한, 더 낮은 대기 시간과 비용으로 GPT-4 Turbo 수준의 성능을 제공하므로 많은 일반적인 개발자 작업에 적합한 기본 선택입니다.

GPT-4o에 대한 자세한 내용은 OpenAI의 설명서를 참조하세요.

사용 사례

GPT-4o는 속도, 응답성, 범용 추론을 활용하는 일반적인 개발 작업을 위한 강력한 기본 선택입니다. 광범위한 지식, 빠른 반복 또는 기본적인 코드 이해가 필요한 작업을 수행하는 경우 GPT-4o가 가장 적합한 모델일 수 있습니다.

강점

다음 표에서는 GPT-4o의 강점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

GPT-4.1

OpenAI의 최신 모델인 GPT-4.1이 이제 GitHub Copilot 및 GitHub Models에 제공되어 OpenAI의 최신 모델을 코딩 워크플로에 적용할 수 있습니다. 이 모델은 코딩, 지시 사항 이해, 긴 컨텍스트 등 모든 측면에서 GPT-4o를 능가하는 성능을 보여 줍니다. 이 모델은 더 넓은 규모의 컨텍스트 창을 제공하며, 2024년 6월까지의 최신 정보를 반영하고 있습니다.

OpenAI는 프런트 엔드 코딩, 불필요한 편집 횟수 감소, 형식 준수, 응답 구조 및 순서 유지, 일관된 도구 사용 등에 대한 직접적인 개발자의 피드백을 기반으로 실제 사용을 위해 GPT-4.1을 최적화했습니다. 이 모델은 속도, 응답성, 범용 추론을 활용하는 일반적인 개발 작업을 위한 강력한 기본 선택입니다.

사용 사례

GPT-4.1은 OpenAI의 GPT-4o 모델을 개선한 버전입니다. 이 모델은 속도, 응답성, 범용 추론을 활용하는 일반적인 개발 작업을 위한 강력한 기본 선택입니다. 광범위한 지식, 빠른 반복 또는 기본적인 코드 이해가 필요한 작업을 수행하는 경우, GPT-4.1은 GPT-4o보다 크게 향상되었습니다.

강점

다음 표에서는 GPT-4.1의 장점을 요약합니다.

대체 옵션

Task	설명	다른 모델이 더 나은 이유
다단계 추론 또는 알고리즘	복잡한 논리를 설계하거나 여러 단계 문제를 분석합니다.	GPT-4.5 또는 Claude 3.7 Sonnet는 더 나은 단계별 사고를 제공합니다.
복잡한 리팩터링	대규모 코드베이스를 리팩터링하거나 여러 개의 상호 종속된 파일을 업데이트합니다.	GPT-4.5는 컨텍스트 및 코드 종속성을 보다 강력하게 처리합니다.
시스템 검토 또는 아키텍처	구조, 패턴 또는 아키텍처 결정을 심층적으로 분석합니다.	Claude 3.7 Sonnet 또는 GPT-4.5는 심층적인 분석을 제공합니다.

GPT-4.5

OpenAI GPT-4.5는 추론, 안정성, 컨텍스트 이해를 향상시킵니다. 복잡한 논리, 고품질 코드 생성 또는 미묘한 의도 해석을 포함하는 개발 작업에 적합합니다.

GPT-4o에 비해 GPT-4.5는 다단계 추론, 긴 형식 콘텐츠, 복잡한 문제 해결을 위해 보다 일관된 결과를 생성합니다. GPT-4o 및 기타 더 작은 모델보다 대기 시간과 비용이 약간 더 높을 수는 있습니다.

GPT-4.5에 대한 자세한 내용은 OpenAI의 설명서를 참조하세요.

사용 사례

GPT-4.5는 여러 단계를 포함하거나, 더 심층적인 코드 이해가 필요하거나, 뉘앙스를 잘 처리하는 대화형 모델을 활용하는 작업에 적합한 선택입니다.

강점

다음 표에서는 GPT-4.5의 강점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

o1

OpenAI o1은 복잡하고 여러 단계를 거치는 작업이나 깊이 있는 논리적 추론을 지원하여 최상의 해결책을 찾는 고급 추론 모델입니다.

o1에 대한 자세한 내용은 OpenAI의 설명서를 참조하세요.

사용 사례

o1은 심도 깊은 논리적 추론이 필요한 작업에 적합합니다. 복잡한 논리를 추론하는 능력을 통해 Copilot에서 문제를 명확하고 실행 가능한 단계로 분석할 수 있습니다. 따라서 o1은 디버깅에 특히 적합합니다. 내부 추론은 원래 프롬프트를 넘어 문제의 광범위한 컨텍스트를 탐색할 수 있으며 명시적으로 언급되지 않은 예외 사례나 근본 원인을 발견할 수 있습니다.

강점

다음 표에서는 o1의 강점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

o3-mini

OpenAI o3-mini는 짧은 대기 시간과 리소스 사용량을 유지하면서 코딩 성능을 제공하도록 설계된 빠르고 비용 효율적인 추론 모델입니다. o3-mini는 코딩 벤치마크에서 o1-mini와 비슷한 응답 시간으로 o1을 능가합니다. Copilot은 OpenAI의 "중간" 추론 노력을 사용하도록 구성되어 있습니다.

o1에 대한 자세한 내용은 OpenAI의 설명서를 참조하세요.

사용 사례

o3-mini는 간단하거나 반복적인 코딩 질문에 대한 빠르고 신뢰할 수 있는 답변이 필요한 개발자에게 적합합니다. 빠른 속도와 효율성이라는 이점은 간단한 개발 작업에 매우 이상적입니다.

강점

다음 표에서는 o3-mini의 강점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet는 일상적인 개발자 작업을 위해 설계된 빠르고 비용 효율적인 모델입니다. Claude 3.7 Sonnet의 심층적인 추론 기능은 없지만 빠른 응답, 명확한 요약, 기본 논리가 필요한 코딩 작업에서 여전히 좋은 성능을 보여 줍니다.

Claude 3.5 Sonnet에 대한 자세한 내용은 Anthropic의 설명서를 참조하세요. Copilot에서 Claude를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Copilot Chat에서 Claude Sonnet 사용을(를) 참조하세요.

사용 사례

Claude 3.5 Sonnet는 문서 작성, 언어별 질문에 대한 답변, 상용구 코드 생성 등 일상적인 코딩 지원에 적합한 선택입니다. 작업을 지나치게 복잡하게 만들지 않고도 유용하고 직접적인 답변을 제공합니다. 비용 제약 내에서 작업하는 경우 Claude 3.5 Sonnet를 사용하는 것이 좋습니다. 이 솔루션은 Claude 3.7 Sonnet와 동일한 여러 작업에서 견고한 성능을 제공하면서도 리소스 사용량은 훨씬 낮습니다.

강점

다음 표에서는 Claude 3.5 Sonnet의 장점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet는 현재까지 Anthropic의 가장 고급 모델입니다. Claude 3.7 Sonnet는 크고 복잡한 코드베이스에서 구조화된 추론이 필요한 개발 작업에서 뛰어난 능력을 발휘하는 강력한 모델입니다. 추론에 대한 하이브리드 접근 방식은 필요할 때 빠르게 반응하면서도 더 깊은 작업에 대한 단계별 분석을 비교적 느리게 지원합니다.

Claude 3.7 Sonnet에 대한 자세한 내용은 Anthropic의 설명서를 참조하세요. Copilot에서 Claude를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Copilot Chat에서 Claude Sonnet 사용을(를) 참조하세요.

사용 사례

Claude 3.7 Sonnet는 초기 설계부터 버그 수정, 유지 관리, 최적화에 이르기까지 전체 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 탁월합니다. 구성 요소 간 컨텍스트를 이해하는 것이 중요한 다중 파일 리팩터링 또는 아키텍처 계획에 특히 적합합니다.

강점

다음 표에서는 Claude 3.7 Sonnet의 장점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash는 시각적 입력 및 에이전트 추론을 활용하는 실시간 대화형 애플리케이션에 최적화된 Google의 고속 멀티모달 모델입니다. Copilot Chat에서 Gemini 2.0 Flash는 빠른 응답과 모달 간 이해를 가능하게 합니다.

Gemini 2.0 Flash에 대한 자세한 내용은 Google의 설명서를 참조하세요. Copilot의 Gemini 사용에 대한 자세한 내용은 Copilot Chat에서 Gemini 사용을(를) 참조하세요.

사용 사례

Gemini 2.0 Flash는 개발자가 UI 검사, 다이어그램 분석, 레이아웃 디버깅과 같은 작업에 시각적 컨텍스트를 가져올 수 있도록 이미지 입력을 지원합니다. 이를 통해 Gemini 2.0 Flash는 Copilot에게 접근성 문제에 대한 UI 스크린샷을 분석하거나 레이아웃의 시각적 버그를 이해하도록 요청하는 등 이미지 기반 입력이 문제 해결을 향상시키는 시나리오에 특히 유용합니다.

강점

다음 표에서는 Gemini 2.0 Flash의 장점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro는 고급 추론 및 코딩 기능을 통해 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 Google의 최신 AI 모델입니다. 또한 긴 컨텍스트 이해 및 분석이 필요한 복잡한 연구 워크플로에도 적합합니다.

Gemini 2.5 Pro에 대한 자세한 내용은 Google의 설명서를 참조하세요. Copilot의 Gemini 사용에 대한 자세한 내용은 Copilot Chat에서 Gemini 사용을(를) 참조하세요.

사용 사례

Gemini 2.5 Pro는 복잡한 알고리즘을 개발하거나 복잡한 코드베이스를 디버깅과 같은 고급 코딩 작업에 적합합니다. 데이터를 분석하고 광범위한 분야에 걸쳐 인사이트를 생성하여 과학적 연구에 도움을 줄 수 있습니다. 긴 컨텍스트 기능을 통해 광범위한 문서 또는 데이터 세트를 효과적으로 관리하고 이해할 수 있습니다. Gemini 2.5 Pro는 강력한 모델이 필요한 개발자를 위한 강력한 선택입니다.

강점

다음 표에서는 Gemini 2.5 Pro의 장점을 요약합니다.

대체 옵션

다음 표에서는 대체 모델이 더 나은 선택이 될 수 있는 경우를 요약합니다.

추가 참고 자료

• 다른 작업을 사용하여 AI 모델 비교
• Copilot Chat에 대한 AI 모델 변경
• Copilot 코드 완성을 위한 AI 모델 변경