대표 LLM 서비스 비교: GPT, Claude, Gemini, Command R 등 [AI도입 실전 가이드 #4]

2024년 현재, 기업들이 선택할 수 있는 LLM 서비스는 GPT 시리즈(OpenAI) 외에도 Claude(Anthropic), Gemini(Google), Command R(Cohere) 등 다양해지고 있다. 이들 모델은 성능, 활용 영역, 보안성, 비용 구조 면에서 큰 차이를 보인다.

이번 글에서는 대표 LLM 서비스를 실무 관점에서 비교해보고, 기업이 어떤 기준으로 선택해야 하는지 정리해본다.

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1. 주요 LLM 서비스 요약

모델	제공사	특징	최신버전('24년 기준)
GPT	OpenAI	범용, 생성성 뛰어남	GPT-4-turbo
Claude	Anthropic	문서 처리, 긴 맥락	Claude 3
Gemini	Google	멀티모달, 검색 강화	Gemini 1.5 Pro
Command R	Cohere	RAG 특화, 오픈성 강조	Command R+

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2. 성능 및 특화 영역 비교

항목	GPT-4-turbo	Claude 3	Gemini 1.5	Command R+
텍스트 생성	◎	◎	◎	△
코드 생성	◎	△	○	△
문서 요약	○	◎	◎	○
멀티모달 (이미지 등)	○	X	◎	X
긴 문서 처리 (context)	128K	200K+	1M	128K

요약:

• Claude 3: 문서 요약 및 장문 응답에 강점
• Gemini: 멀티모달(이미지+텍스트) 처리에 최적화
• Command R+: RAG 기반 답변 최적화, 검색 기반 AI에 적합
• GPT-4-turbo: 범용성과 코드 생성에서 강세

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3. 요금 구조 및 사용 방식 비교 (2024년 기준)

항목	GPT-4-turbo	Claude 3	Gemini 1.5	Command R+
과금 방식	토큰 기반	토큰 기반	토큰 기반	API 호출 횟수 기반
입력 토큰 단가	$0.01/1K	$0.008/1K	$0.007/1K	약 $0.002~0.005
출력 토큰 단가	$0.03/1K	$0.024/1K	$0.021/1K	동일
기업 전용 플랜	있음	있음	있음	있음 (Bespoke API 가능)

참고: 가격은 베타 또는 프로모션 정책에 따라 변동 가능. 최신 가격은 각사 문서 참조.

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4. 기업 도입 시 고려 요소

✅ 보안 및 사내 데이터 연동

• GPT, Gemini: 사내 정보 연동은 RAG 구조 따로 구현해야 함
• Command R+: API 기반으로 사내 DB 연동이 쉬움
• Claude 3: 대용량 문서 업로드에 유리해 문서기반 대응에 적합

✅ 한국어 처리 성능

• GPT-4 및 Gemini는 한국어 성능 우수
• Claude는 한국어 응답은 안정적이나, 문화적 맥락 처리력은 상대적 약세

✅ 클라우드 환경 통합 여부

• GPT: Azure 기반 통합 가능 (MS Copilot 등)
• Gemini: GCP 고객에게 통합 지원 강화
• Claude: AWS 기반에 통합 예정
• Command R+: 독립형으로 API만 제공

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5. 선택 가이드: 어떤 모델이 우리 조직에 적합한가?

조건	추천 모델
빠른 테스트와 MVP 구축	GPT-4-turbo or Gemini
내부 문서 자동화 (보고서/매뉴얼)	Claude 3
자체 RAG 연동 필요	Command R+ or GPT-4-turbo
멀티모달 서비스 개발	Gemini 1.5
예산이 한정적인 스타트업	Command R+, Claude 3 (단가 낮음)

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결론: LLM 선택은 ‘모델’이 아니라 ‘목적’부터 정하라

성능은 상향 평준화되고 있지만, 활용 목적은 제각각이다.

• 정형화된 Q&A? 문서 기반 요약? 검색 강화? 코드 작성?

각자의 목적에 맞춰 성능-비용-연동성-보안성을 종합적으로 비교해야 한다.

다음 편에서는 기업이 도입할 수 있는 sLLM/SLM 솔루션과 오픈소스 프로젝트를 소개하겠다.

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📌 참고 자료 및 출처

1. OpenAI 모델 가격: https://openai.com/pricing
2. Anthropic Claude 3 소개: https://www.anthropic.com/news/claude-3
3. Google Gemini Pro 설명: https://deepmind.google/technologies/gemini
4. Cohere Command R+: https://docs.cohere.com/docs/command-r
5. LLM 비교 오픈소스 평가 레포트: https://huggingface.co/blog/llm-leaderboard