공개 AI 모델, 직접 써보면 왜 성능이 제각각일까? API 선택이 결과를 좌우하는 진짜 이유

최근 공개된 대형 AI 모델들이 뛰어난 성능을 내세우며 등장하고 있습니다. 직접 설치해서 테스트해보고 싶지만, 수백억~수천억 파라미터 규모의 모델은 일반 PC에서는 구동이 어렵습니다. 그렇다보니 외부 API 서비스를 통해 사용하게 되는데, 막상 써보면 홍보된 능력과는 거리가 먼 결과를 경험하는 경우가 많습니다. 궁극적으로 모델의 진짜 성능은 API 제공자에 따라 천차만별이라는 점을 실감하게 됩니다.

같은 모델인데 왜 다르게 작동하는가?

공개된 AI 모델 중 GLM이나 GROC, 또는 최근 K2 같은 모델들은 누구나 이용할 수 있도록 여러 API 사업자가 호스팅하고 있습니다. 하지만 실제 결과물은 API마다 차이가 큽니다. 예를 들어 OpenAI OSS 모델을 여러 서드파티에 연결해 벤치마크를 돌렸을 때, 동일한 기준(EM 2025)에서 최고 93%, 최저 80%로 무려 13%p 이상의 격차가 발생한 것으로 나타났습니다.

이처럼 성능 차이는 모델 자체의 한계가 아니라, API 공급자의 운영 환경과 세부 설정에서 비롯됩니다. 이는 단순히 비용이나 처리 속도 문제가 아니라, 핵심적인 정확도와 활용도에서도 영향을 미칩니다.

성능을 가르는 주요 원인 3가지

API마다 결과가 달라지는 이유를 조금 더 구체적으로 짚어보면 다음과 같습니다.

프롬프트 템플릿 적용 방식 모델마다 요구하는 입력 형식이 다릅니다. 최근에는 표준화가 많이 진행됐지만, 새로운 템플릿이 나오면 적용 과정에서 오작동이 생기기도 합니다. Harmony 프롬프트처럼 최신 템플릿이 각 호스팅 서비스에 제대로 반영되지 않으면, 동일 모델이라도 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
양자화(Quantization) 설정 AI 모델의 부동소수점(연산 정밀도) 설정은 결과에 직접적인 영향을 줍니다. 특히 16비트, 8비트, 4비트 등 각 공급자가 선택한 양자화 방식에 따라 처리 속도와 정답률이 달라집니다. 최근은 주로 8비트가 쓰이고 있지만, 일부는 4비트로 운영하기도 합니다. 작은 모델에서는 4비트로 내렸을 때 성능 저하가 뚜렷해집니다.
운영 환경 설정 및 샘플링 방식 API마다 활용하는 프레임워크(VLLM, llama.cpp, transformers 등)와 백엔드 설정이 다릅니다. 최적화가 부족하거나 각 모델에 맞는 샘플링, 토큰 제한 등 사양을 맞추지 않으면, 동일 모델이어도 답변 품질이 크게 떨어질 수 있습니다.

실사용 현장에서 겪는 큰 차이

실제 서비스 구축 단계에서 이 차이는 더욱 명확하게 드러납니다. 예를 들어 KIMI의 K2 모델은 코드 에이전트와 툴 콜(함수 호출) 능력에 주안점을 둔 구조입니다. 공식 깃허브에서도 다양한 공개 벤더(서드파티)들의 Tool Calling 성능 차이가 컸다는 점을 적시하고 있습니다. 가격이나 응답 속도만 보고 선택하면, 실제 정확도와 일관성에서 큰 문제가 생길 수 있다는 점을 경고합니다.

이를 해결하기 위해 KIMI에서는 자체적으로 꾸준한 벤더 성능 검증을 실시하고, 활용 사례에 맞는 API를 안내하고 있습니다. 공식 API (예: Moonshot AI 기준)와 서드파티 API 중 최하위의 성능 차이가 약 50%에 달하는 경우도 있었습니다.

툴 콜, 에이전트 시스템에서 놓치기 쉬운 체크포인트

요즘 많은 개발자들이 백엔드와 에이전트 시스템 자동화에 관심이 많습니다. 툴 콜(예: 파이썬 코드 실행, 계산기, 웹검색 등)을 AI가 스스로 선택해 처리하는 구조가 늘고 있습니다. 이 과정에서 중요한 체크포인트는 아래와 같습니다.

모델이 툴 콜을 선택/실행하는 성공률
올바른 스키마(입력 규격)를 생성하는 오류율
실제 작동에 성공한 툴 콜의 빈도
공식 API 대비 베타 API 성능 거리 (우키디안 거리 등)

특이점은 출력값 자체의 품질보다는, 내부적으로 에이전트가 얼마나 성공적으로 외부 툴과 연동하는지가 더 중요한 평가 기준이라는 점입니다. 실제로 Moonshot과 Grock처럼 공식 API 기반 모델은 스키마 오류가 거의 없지만, 일부 서드파티 API 서비스에서는 오류가 많아 제대로 작동하지 못하는 경우가 있습니다.

개발자용 백엔드 연동 서비스 선택 팁

최근 부상한 'BaaS(Backend as a Service)' 솔루션의 예로 Superbase가 있습니다. Postgres 기반의 안정적 DB 구조에 인증, 저장소, 실시간 분석 등 기능을 하나의 API로 제공하여 에이전트 시스템 구축을 쉽게 만듭니다. 이런 서비스와 MCP 서버 연동은 툴 콜 기능 평가 시에도 필수적으로 등장합니다.

KIMI의 벤더 검증 사례에서 얻을 수 있는 실전 기준

KIMI가 개발한 벤더 벤치마킹 방식은 실제 AI 에이전트 시스템을 구축하는 개발자들에게 큰 참고가 될 수 있습니다. Tool Call 평가에서 정확히 측정해야 할 항목은 다음과 같습니다.

필요한 명령을 모델이 끝까지 수행하는 횟수(Stop)
툴 콜 실행 빈도 및 실제 성공률
입력 스키마 오류 발생률
공식 API와의 결과값 차이를 수치화한 거리 비교

정확도가 떨어지는 API는 툴 콜 회수는 많지만 성공률은 낮고, 잘못된 입력 스키마 때문에 연동 자체가 실패하는 경우가 늘어납니다. 이런 차이를 꾸준히 측정하고 비교할 수 있다면, 단순히 '모델 성능이 떨어진다'고 오해하지 않고, 실제 원인을 체계적으로 분석해 더 나은 선택을 할 수 있습니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

공개 모델의 평가와 실제 서비스 적용 경험을 종합하면, API 공급자마다 성능이 크게 다를 수 있다는 점은 반드시 고려해야 하는 핵심 포인트입니다. 공식 벤치마크 수치를 그대로 믿고 API를 선택했다가, 현장에서는 활용 불가 수준으로 성능이 저하되는 사례도 찾을 수 있습니다.

특히 에이전트 시스템이나 툴 콜처럼, 정확성과 안정성이 필수인 기능을 도입할 경우에는 비용과 속도 외에, 실제 툴 연동 성공률·스키마 오류율 등 세부 수치를 꼼꼼히 확인할 필요가 있습니다.

모델 개발사는 활용 지침과 최적화 방법을 제공하고 있지만, 실제 서드파티 사업자가 이를 제대로 반영할지는 미지수입니다. 벤더 레벨에서 정기적으로 성능 검증·비교 자료를 확보하는 것이 점점 중요해지고 있습니다.

결국 일반적인 API 선택 기준(가격, 응답속도)에만 집중하면, 기대와 전혀 다른 결과를 맞닥뜨릴 수 있습니다. 에이전트 자동화나 복잡한 툴 연동이 필요한 환경에서는, 공개된 벤치마크와 더불어 실제 API별 신뢰성과 일관된 성공률을 직접 살펴보고 선택하는 노력이 요구됩니다. 단순히 '더 좋은 모델'만 찾는 접근보다, 내 목적에 맞는 API 공급자를 제대로 고르는 과정이 필요해지는 시점입니다.

출처 및 참고 :