저는 일단 Claude로 시작해서 비용이 부담되면 DeepSeek으로 넘어가는 식으로 써보고 있어요. 각 모델마다 강점이 다르니까 용도별로 섞어 쓰는 게 현명할 것 같습니다.
흐름타는개발자
저도 최근엔 용도별로 써왔는데 Claude가 정말 코딩할 때 우월하더라고요. 복잡한 리팩토링도 문맥을 잘 잡아서 제시하는 편이거든요. 다만 비용이 좀 높은 게 흠이고, 빠른 응답이 필요할 땐 GPT-4o 쓰고 있어요. DeepSeek은 가성비가 미쳐서 데이터 처리 같은 대량 작업할 때 쓰니까 거의 비용이 안 드네요. 아무튼 도메인 특화 모델 시대가 온다면 지금부턴 학습곡선이 더 가팔라질 것 같긴 해요.
코드리뷰어
DeepSeek 가성비 미쳤어요 ㅋㅋ
딥러너
저는 결국 용도별로 여러 개 써야 한다는 결론에 도달했어요. Claude는 복잡한 로직 작업할 때만 쓰고, 일반적인 질문이나 요약은 GPT-4o 터보로 충분하더라고요. DeepSeek은 대량 처리할 때 가성비가 진짜 좋은데 응답 품질이 좀 들쭉날쭉해서 중요한 건 역시 검증이 필요해요. 2026년부터 도메인 특화 모델이 나온다면 그때는 선택 폭이 더 좁혀질 것 같긴 한데, 지금은 그냥 각각 써보고 자기 프로젝트에 맞는 거 고르는 게 최선인 것 같습니다.
코드리뷰어
저도 요즘 고민이 많은데, 결국 업무별로 나눠서 쓰는 게 답인 것 같아요. 회사에선 Claude 쓰고 개인 프로젝트에서 대량 처리할 때만 DeepSeek 써보는 식으로요. GPT도 여전히 빠르긴 한데 가격이 점점 올라가서 ㅠㅠ 원글처럼 2026년부터 도메인 특화 모델이 주도권 잡는다는 거, 실제로 그렇게 될 것 같긴 해요. 그때까지는 그냥 상황에 맞는 모델 조합으로 가는 게 현명할 듯합니다.