LLM 마이그레이션 결정, 끝까지 계산해서.
각 리포트는 현실적인 워크로드 하나를 잡고 단 하나의 질문 — 이 팀은 갈아타야 하는가, 무엇으로? — 에 답합니다. 같은 검증 가격 데이터로 모든 후보를 비용 비교하고, 각 전환에 실제로 드는 엔지니어링 공수까지 따집니다. 마이그레이션 ROI 시뮬레이터가 당신의 수치로 만들어내는 분석의 무료 완성 샘플입니다.
90초 데모 — 토큰 카운터 → 워크로드 시뮬레이터 → 아래와 똑같은 리포트.
GO — OpenAI 잔류
RAG 스타트업이 GPT-5.5에 연 $360k를 쓰는 중 — 갈아탈까?
실전 결정 메모: 프롬프트 캐싱, OpenAI 내부 다운그레이드(GPT-5.4), 그리고 Claude Sonnet 4.6로의 제공사 전환을 나란히 비용 비교. 가장 싸고 위험 낮은 답은 의외입니다.
값싼 소형 모델 > 프런티어 배치
GPT-5.4로 월 500만 분류 호출 — 배치할까, 모델을 바꿀까?
대량·단순 작업에서 가장 큰 레버는 보통 배치 API가 아니라 모델입니다. 배치, GPT-5.4 mini, Claude Haiku, Gemini Flash-Lite, DeepSeek V4 Flash를 같은 워크로드로 모두 비용 비교.
비용 목적이면 Sonnet 4.6
코딩 어시스턴트 OpenAI → Anthropic — 마이그레이션할 가치가?
GPT-5.5에 연 $528k 쓰는 코딩 어시스턴트를 Claude Sonnet 4.6·Opus 4.7과 프롬프트 캐싱까지 적용해 비교 — 전환에 드는 실제 SDK·프롬프트 재작성 엔지니어링 비용까지.
모든 수치는 모델 비용 비교 계산기와 동일한 가격 데이터셋에서 계산되며, 2026-05-27에 공식 공급자 가격 페이지 기준으로 검증했습니다. 표시된 절감액은 명시된 워크로드에 대한 정가 기준 계산으로, 계획용이며 보장된 청구서가 아닙니다. 전환 전 반드시 자체 평가(eval) 세트로 모델 품질을 검증하세요.