최근 한 개발자가 개인 프로젝트로 선보인 'AI 뭐쓰지?' 웹사이트(llm-pick.pages.dev)가 인공지능(AI) 모델 선택의 복잡성을 해결하며 주목받고 있습니다. 이 서비스는 코딩, 디버깅, 문서 작성 등 다양한 실무 작업 환경에서 사용자가 어떤 대규모 언어모델(LLM)을 어떤 강도로 사용해야 가장 효율적인지 가이드라인을 제시합니다. 수많은 LLM 리더보드와 토큰(token) 가격표 사이에서 헤매는 사용자들에게 실질적인 도움을 제공하는 것이 목표입니다.
'AI 뭐쓰지?'는 사용자가 결제 방식(구독/종량제), 사용 서비스(Cursor Pro, GitHub Copilot, Claude 등), 요금제 등을 선택하면 맞춤형 필터링을 제공합니다. 특히 10가지 실무 작업 유형에 따라 최적의 모델을 추천하며, '가성비', '고성능', '최저가' 등 3가지 우선순위에 맞춰 최적의 조합을 제시합니다. 또한, 사용자가 직접 모델과 추론 강도를 바꿔가며 벤치마크 점수와 비용 변화를 시뮬레이션해볼 수 있는 인터랙티브 기능도 갖췄습니다. 이 서비스는 BenchLM의 벤치마크 점수, Artificial Analysis의 실제 토큰 소비량 및 지능 지수, 그리고 LiteLLM, OpenRouter, 공식 문서의 가격 정보를 12시간마다 자동 갱신하여 최신 데이터를 반영합니다.
이러한 도구의 등장은 AI 활용이 보편화되면서 사용자들이 겪는 'AI 피로도'를 줄여줄 수 있다는 점에서 의미가 큽니다. 특히 개발자나 1인 창업자처럼 제한된 예산으로 AI를 최대한 효율적으로 활용해야 하는 이들에게는 비용 절감과 생산성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡을 기회를 제공합니다. AI 모델의 성능과 비용 효율성을 실시간으로 비교하고 최적의 선택을 돕는 'AI 뭐쓰지?'와 같은 서비스는 앞으로 AI 기술이 더욱 다양한 분야로 확산될수록 그 가치가 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 다만, 작업별 토큰량 추정치, 정액제 구독의 실제 잔여 한도 미반영, 공개 벤치마크와 실무 체감의 괴리 등 일부 한계점은 존재하며, 이는 향후 개선될 여지가 있습니다.