모델 선택 가이드

최종 업데이트: 2025년 2월 5일.

컨텍스트 창 이해하기

컨텍스트 창은 컴퓨터의 RAM과 유사하게 AI 어시스턴트의 작업 메모리라고 생각하면 됩니다. 대화 중에 모델이 한 번에 “기억”하고 처리할 수 있는 정보의 양을 결정합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 코드 파일 및 대화
• 어시스턴트의 응답
• 제공된 모든 문서 또는 추가 컨텍스트

컨텍스트 창은 토큰(영어 단어의 약 3/4)으로 측정됩니다. 모델마다 컨텍스트 창 크기가 다릅니다.

• Claude 3.5 Sonnet: 200K 토큰
• DeepSeek 모델: 128K 토큰
• Gemini Flash 2.0: 1M 토큰
• Gemini 1.5 Pro: 2M 토큰

컨텍스트 창의 한계에 도달하면 새 프로그램을 실행하기 위해 RAM을 비우는 것처럼 새 정보를 위한 공간을 만들기 위해 이전 정보를 제거해야 합니다. 이것이 때때로 AI 어시스턴트가 대화의 이전 부분을 “잊어버리는” 것처럼 보이는 이유입니다.

Cline은 다음을 보여주는 컨텍스트 창 진행률 표시줄을 통해 이 제한 사항을 관리하는 데 도움을 줍니다.

• 입력 토큰(모델로 보낸 내용)
• 출력 토큰(모델이 생성한 내용)
• 사용한 컨텍스트 창의 양을 시각적으로 표현
• 선택한 모델의 총 용량

Cline의 컨텍스트 창 사용량 시각적 표현

이 가시성은 새로 시작하거나 작업을 더 작은 단위로 나누어야 할 시기를 알려줌으로써 Cline을 더 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.

모델 비교

Cline용 LLM 모델 비교 (2025년 2월)

모델	입력 비용*	출력 비용*	컨텍스트 창	최적 용도
Claude 3.5 Sonnet	$3.00	$15.00	200K	최상의 코드 구현 및 도구 사용
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	128K	계획 및 추론 챔피언
DeepSeek V3	$0.14	$0.28	128K	가치 있는 코드 구현
o3-mini	$1.10	$4.40	200K	유연한 사용, 강력한 계획
Gemini Flash 2.0	$0.00	$0.00	1M	강력한 만능형
Gemini 1.5 Pro	$0.00	$0.00	2M	대규모 컨텍스트 처리

*백만 토큰당 비용

2025년 최고의 선택

1. Claude 3.5 Sonnet
   • 최고의 전체 코드 구현
   • 가장 신뢰할 수 있는 도구 사용
   • 비싸지만 중요한 코드에는 그만한 가치가 있음
2. DeepSeek R1
   • 뛰어난 계획 및 추론 능력
   • 훌륭한 가치 가격 책정
3. o3-mini
   • 조정 가능한 추론으로 계획에 강력함
   • 다양한 요구에 맞는 세 가지 추론 모드
   • OpenAI Tier 3 API 액세스 필요
   • 200K 컨텍스트 창
4. DeepSeek V3
   • 신뢰할 수 있는 코드 구현
   • 일상적인 코딩에 적합
   • 구현에 비용 효율적
5. Gemini Flash 2.0
   • 방대한 1M 컨텍스트 창
   • 향상된 속도 및 성능
   • 전반적으로 우수한 기능

모드별 최고의 모델 (계획 또는 실행)

계획

1. DeepSeek R1
   • 동급 최고의 추론 능력
   • 복잡한 작업을 세분화하는 데 탁월함
   • 강력한 수학/알고리즘 계획
   • MoE 아키텍처가 추론에 도움을 줌
2. o3-mini (높은 추론)
   • 세 가지 추론 수준:
     • 높음: 복잡한 계획
     • 중간: 일상적인 작업
     • 낮음: 빠른 아이디어
   • 200K 컨텍스트는 대규모 프로젝트에 도움이 됨
3. Gemini Flash 2.0
   • 복잡한 계획을 위한 방대한 컨텍스트 창
   • 강력한 추론 능력
   • 다단계 작업에 능숙함

실행 (코딩)

1. Claude 3.5 Sonnet
   • 최고의 코드 품질
   • Cline 도구와 가장 신뢰할 수 있음
   • 중요한 코드에는 프리미엄 가치가 있음
2. DeepSeek V3
   • 거의 Sonnet 수준의 코드 품질
   • R1보다 나은 API 안정성
   • 일상적인 코딩에 적합
   • 강력한 도구 사용
3. Gemini 1.5 Pro
   • 2M 컨텍스트 창
   • 복잡한 코드베이스에 능숙함
   • 신뢰할 수 있는 API
   • 강력한 다중 파일 이해

로컬 모델에 대한 참고 사항

비용 절감을 위해 로컬에서 모델을 실행하는 것이 매력적으로 보일 수 있지만 현재 Cline과 함께 사용할 로컬 모델은 권장하지 않습니다. 로컬 모델은 Cline의 필수 도구를 사용하는 데 훨씬 덜 신뢰할 수 있으며 일반적으로 원래 모델 기능의 1~26%만 유지합니다. 예를 들어 DeepSeek-R1의 전체 클라우드 버전은 671B 매개변수입니다. 로컬 버전은 복잡한 작업과 도구 사용에 어려움을 겪는 대폭 단순화된 복사본입니다. 고급 하드웨어(RTX 3070+ 이상, 32GB+ RAM)를 사용하더라도 응답 속도가 느리고 도구 실행이 덜 안정적이며 기능이 저하됩니다. 최상의 개발 환경을 위해서는 위에 나열된 클라우드 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

주요 시사점

1. 계획 대 실행 중요: 작업 유형에 따라 모델 선택
2. 벤치마크보다 실제 성능: 실제 Cline 성능에 집중
3. 혼합 및 일치: 계획 및 구현에 다른 모델 사용
4. 비용 대 품질: 중요한 코드에는 프리미엄 모델이 가치가 있음
5. 백업 유지: API 문제에 대비하여 대안 준비

*참고: 벤치마크뿐만 아니라 실제 사용 패턴 및 커뮤니티 피드백을 기반으로 합니다. 경험은 다를 수 있습니다. 이것은 Cline 내에서 사용할 수 있는 모든 모델의 전체 목록이 아닙니다.