r/OpenAI•약 4시간 전•13•14

왜 OpenAI가 파레토 곡선을 장악하고 있는 걸까?

How come OpenAI controls the pareto curve?

핵심 요약

OpenAI 모델이 파레토 곡선에서 압도적인 효율을 보이는 이유와 그 측정 방식에 대한 의문이 제기되었습니다.

모델 효율성 논쟁 — OpenAI 모델이 타사 대비 토큰 효율이 높다는 의견과 측정 방식에 대한 의구심이 공존함
가격 정책 분석 — Anthropic의 API 비용이 비싸다는 지적과 구독 모델의 가성비에 대한 반론이 제기됨
측정 지표 신뢰도 — 작업 유형에 따라 곡선이 왜곡될 수 있다는 평가가 나옴
사용자 경험 차이 — 속도, 지능, 가격 간의 균형이 모델마다 달라 사용자의 필요에 따라 선택이 갈림

왜 GPT가 파레토 곡선을 이렇게까지 압도하고 있는 거냐?
이 그래프에 나온 상황이 도대체 왜 이런 건지 이해가 안 가서 말이야.

AA의 지능 지수(Intelligence Index)가 편향된 건가?
OpenAI 토큰이 Anthropic보다 보조금을 더 많이 받는 건가?
Claude Code가 뭔가 비밀스러운 제품 전략을 숨기고 있는 건가?

그냥 너희들 생각이 어떤지 궁금해서 물어본다.

수정: 방금 3일 전에 누가 여기 똑같은 그래프 올리면서 똑같은 의문 제기한 거 봤다. 미안하다.

원문

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r/OpenAI•약 4시간 전•13•14

왜 OpenAI가 파레토 곡선을 장악하고 있는 걸까?

How come OpenAI controls the pareto curve?

핵심 요약

OpenAI 모델이 파레토 곡선에서 압도적인 효율을 보이는 이유와 그 측정 방식에 대한 의문이 제기되었습니다.

모델 효율성 논쟁 — OpenAI 모델이 타사 대비 토큰 효율이 높다는 의견과 측정 방식에 대한 의구심이 공존함
가격 정책 분석 — Anthropic의 API 비용이 비싸다는 지적과 구독 모델의 가성비에 대한 반론이 제기됨
측정 지표 신뢰도 — 작업 유형에 따라 곡선이 왜곡될 수 있다는 평가가 나옴
사용자 경험 차이 — 속도, 지능, 가격 간의 균형이 모델마다 달라 사용자의 필요에 따라 선택이 갈림

왜 GPT가 파레토 곡선을 이렇게까지 압도하고 있는 거냐?
이 그래프에 나온 상황이 도대체 왜 이런 건지 이해가 안 가서 말이야.

AA의 지능 지수(Intelligence Index)가 편향된 건가?
OpenAI 토큰이 Anthropic보다 보조금을 더 많이 받는 건가?
Claude Code가 뭔가 비밀스러운 제품 전략을 숨기고 있는 건가?

그냥 너희들 생각이 어떤지 궁금해서 물어본다.

수정: 방금 3일 전에 누가 여기 똑같은 그래프 올리면서 똑같은 의문 제기한 거 봤다. 미안하다.

주요 댓글

r/openai

OpenAI의 파레토 곡선 우위 원인을 두고 가격 정책, 토큰 효율성, 그리고 측정 지표의 공정성에 대해 사용자들 간의 활발한 토론이 이어지고 있습니다.

Anthropic은 다른 곳들에 비해 꽤 비싼 걸로 알려져 있지.

-4

이제는 아님

그림을 똑바로 봐. 더 싼 가격이랑 더 좋은 사용량 제한을 헷갈리고 있네.

API를 통한 사용은 여전히 매우 비싸지만, 개인 구독을 통한 Opus는 매우 저렴함.

OpenAI 모델들이 Sonnet 같은 모델에 비해 토큰 효율이 훨씬 좋은 건 사실임. 다만 OpenAI 모델들은 자주 이중 확인을 하거나 작업에 여러 번의 패스를 수행하는 경향이 있어서 그 이점이 상쇄되는 편이지.

그럼 AA 그래프의 CPT 측정값이 틀렸다는 말임?

이 차트는 모든 모델에 대해 작업 구성이 동일할 때 가장 유용함. 만약 작업들이 특정 작업 스타일에 유리하다면, 곡선은 그 스타일에 맞춰 만들어진 모델을 선호하게 될 거임. 그게 바로 이 차트를 단순한 순위표로 읽기 전에 내가 확인해 볼 부분임.

내 생각엔 모델들이 딱 그 정도 느낌임. 가격 대비 지능 비율은 나쁘지 않다고 봄. 그냥 존나 느리고 Claude만큼 똑똑하지 않을 뿐이지. 반면에 DeepSeek는 덜 똑똑하지만 더 싸고 빠름. 결국 다 본인 필요에 달린 거임.

간단히 설명하자면 OpenAI가 Anthropic보다 요금을 덜 받기 때문임

Is the Intelligene Index of AA biased?

그럼 당연히 편향됐지. 예전엔 이런 벤치마크를 믿었는데, 이제는 특정 기업들한테 유리하게 조작된 것 같아서 다른 걸 찾아봐야겠어.

나는 Haiku 5.5가 여러 세션, 프로젝트, 샌드박스에서 대놓고 거짓말하는 걸 직접 목격했어. 정보를 지어내고는 그걸 사실인 것처럼 밀어붙이더라고. Deepseek는 이 벤치마크상으로는 hallucination 비율이 더 높다고 나오는데도, 이런 식의 대형 사고를 친 적은 한 번도 없었어.

근데 이 웹사이트는 Haiku를 Deepseek보다 높게 평가하네.

Gemini도 엄청 높게 쳐주던데, 난 예전 Gemini 모델들이 무한 루프에 빠져서 토큰만 낭비하는 걸 겪었거든. 이번 신형 모델도 서브 에이전트들을 루프에 빠뜨려서 토큰을 날려 먹었어.

벤치마크가 실제 사용 사례나 성능을 제대로 반영하지 못하면 아무 의미가 없어. 중국 기업들은 벤치마크 점수 올리기에 혈안이 되어 있고, 미국 기업들은 테스트를 조작하는 수준이지.https://www.reddit.com/commentstats/t1_19rtu9sj0o14y

원문r/OpenAI