추론형 AI 모델, ‘한 방 프롬프트’가 필요한 이유
시간과 비용을 절약하는 프롬프트 엔지니어링
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최근 주목을 받는 오픈AI의 o1 & o3, 딥시크의 R1 등과 같은 추론형 모델은 일반적인 대화용이 아닌 대량 텍스트 생성에 특화된 모델입니다. 이런 모델의 효과적인 사용을 위해서는 다음과 같은 사항이 중요합니다.
최대한 많은 맥락을 한 번에 제공해야 함
구체적인 목표를 명확히 제시해야 함
단계적 대화보다는 한 번에 상세한 정보를 제공하는 것이 효과적임
한 번에 완벽한 답을 얻기 위한 프롬프트 설계
일반 챗봇의 경우 점진적으로 정보를 제공하며 답을 얻어내는 게 괜찮은 방법일 수 있지만, 추론 모델은 그러한 방식으로는 충분한 성능을 끌어내기 어렵다는 의견이 많습니다. 즉, 기존의 대화형 AI처럼 반복적으로 질문하고 답을 쌓아가는 방식보다는 초반부터 구체적이고 풍부한 맥락을 한꺼번에 제시하는 전략이 필요합니다.
이는 마치 직장에서 상사가 업무를 맡길 때, 해야 할 일을 미리 구체적으로 설명해 주지 않고 필요할 때마다 “이것도 좀 해 달라, 저것도 좀 해 달라”고 토막토막 지시만 내리는 방식보다, 첫 지시를 줄 때 해야 할 일과 제한 사항, 주의해야 할 부분 등을 한꺼번에 명확히 전달하는 방식이 더 효율적인 것과 같은 이치입니다.
특히 추론형 모델은 방대한 컴퓨팅 자원을 소모하고, 답변을 생성하는 데 시간이 꽤 걸릴 수 있다는 점을 고려해야 합니다. 더욱이 메시지 개수의 제한이 있습니다. 현재 챗GPT 플러스 유료 가입자의 경우 o1이나 o3 mini-high 모델은 일주일에 메시지 50개로, o3-mini 모델은 하루 50개로 메시지가 제한됩니다(2025년 2월 3일 기준).
이를 감안하면, 여러 번 질문하기보다는 한 번의 요청에서 원하는 목표와 배경을 가능한 한 자세하게 전달해야 합니다. 즉, 처음부터 “이 작업의 최종 목표는 무엇인지, 어떤 정보를 이미 갖고 있고, 산출물은 어떤 형태여야 하는지” 등을 명확히 제시하는 편이 훨씬 효과적입니다.
예컨대, 프로젝트 업무 관련 요청을 할 때 회사에서 진행 중인 프로젝트의 맥락, 이미 시도해 본 방법, 팀원 구성 등 가능한 정보를 모두 전달하면, 모델이 ‘처음부터 끝까지’ 필요한 요소를 갖추어 답을 제시해 줄 가능성이 훨씬 높아집니다.
우리는 직장 상사가 되어 부하직원인 AI에 일을 ‘제대로’ 시켜야 합니다. 각종 맥락과 구체적인 요구사항을 처음부터 확실히 제공하면, 모델은 그 정보를 바탕으로 상당히 높은 완성도의 결과물을 산출할 것입니다.
정리하면, 추론형 모델의 사용 제약(메시지 제한, 긴 연산 시간 등)과 높은 비용을 고려할 때, 우리는 가능한 한 질문 한 번으로 최선의 결과를 얻도록 노력해야 합니다. 최근 들어 개발자 커뮤니티는 물론 일반 사용자들 사이에서도 프롬프트 작성에 대한 활발한 논의가 이어지고 있습니다. 앞으로 추론형 모델을 제대로 활용하기 위해, 사용자 스스로 ‘효과적 프롬프트’를 설계하는 능력을 갖추는 일이 더욱 중요해질 것입니다.
프롬프트 엔지니어링이 곧 전략이다
이제 우리는 AI를 단지 사용하는 것을 넘어, AI와의 소통을 통해 더 큰 가치를 창출할 수 있는 시대를 맞이하고 있습니다.
이미 제가 작성한 프롬프트 엔지니어링 브런치북이 시즌3입니다. 시즌1과 시즌2를 포함해 많은 내용이 정리되어 있습니다. 일반 사용자를 대상으로 패턴과 프레임워크를 다루었는데, 질과 양적인 면에서 국내뿐만 아니라 글로벌하게 보아도 최상위 수준이라고 생각합니다.
실제로 저는 프롬프트 엔지니어링 기술로 지난해 장관상 수상을 비롯해 적지 않은 성과와 수익을 올렸습니다. 제가 다른 창작 활동 때문에 몇 개월간 새 글을 올리지 않았는데, 다시금 매주 글을 올리려고 합니다.
제 글이 누군가에게 작은 도움이 되어 내려앉기를 바라며.
AI 시대의 무기는 프롬프트입니다.
프롬프트는 단순한 명령이 아니라, 가능성의 문을 여는 열쇠입니다.
