모델 선택 가이드
에이전트 채팅 입력창의 모델 메뉴에서 어떤 모드로 답하게 할지 고를 수 있어요. Lite → Plus → Pro → Max 순으로 더 똑똑한 모델이 더 오래 생각하는 대신, 답변까지 시간이 더 걸리고 사용량을 더 많이 씁니다.

네 가지 모드
| 모드 | 어떤 모델이 | 얼마나 생각하나 | 이런 작업에 |
|---|---|---|---|
| Lite | 기본 모델 | 짧게 | 지표 하나 확인, 리소스 조회처럼 답이 명확한 간단한 질문 |
| Plus | 기본 모델 | 충분히 | 대부분의 작업 — 캠페인·시나리오·오디언스 만들기, 일반적인 분석 (기본값) |
| Pro | 고성능 모델 | 충분히 | 여러 데이터를 엮어 판단해야 하는 분석, 실수 여지가 적어야 하는 정교한 설정 작업 |
| Max | 고성능 모델 | 최대로 | 원인을 끝까지 파고들어야 하는 어려운 분석, 한 번에 여러 리소스를 구성하는 큰 작업 |
각 모드는 어떤 모델이 답하는지와 얼마나 생각하고 답하는지, 두 가지로 정해져요. Lite에서 Max로 갈수록 둘 다 올라갑니다.
- 모델 — Lite·Plus는 기본 모델, Pro·Max는 한 단계 위의 고성능 모델을 써요. 고성능 모델은 같은 질문에도 더 정확하게 판단하고 스스로 되짚어 고치는 일이 적어, 여러 단계를 거치는 작업일수록 차이가 커집니다.
- 생각하는 양 — 답하기 전에 스스로 따져보는 시간이에요. Lite는 짧게, Plus·Pro는 충분히, Max는 가장 오래 생각합니다. 오래 생각할수록 시행착오가 줄지만 첫 답변까지 시간이 더 걸려요.
고민되면 Plus로 시작하세요. 답이 얕다고 느껴지면 모드를 Pro로 올려 같은 대화에서 다시 질문하고, 그래도 부족하면 Max로 올려보는 순서가 가장 효율적이에요.
Lite와 Plus는 무엇이 다른가요
둘 다 같은 기본 모델이고, 생각하는 양만 달라요.
- Lite는 바로 답하는 쪽에 가까워서 첫 응답이 빠르고 사용량도 적어요.
- Plus는 답하기 전에 충분히 계획하고 시작해요. 그래서 대부분의 실무 작업에서 결과가 안정적이고, 이 때문에 기본값으로 두었어요.
간단한 확인이나 조회처럼 답이 한 번에 나오는 질문이면 Lite가 가볍고, 그 외에는 Plus가 낫습니다.
Pro와 Max는 무엇이 다른가요
둘 다 고성능 모델이고, 역시 생각하는 양이 달라요.
- Pro는 고성능 모델이 Plus와 같은 정도로 생각해요. 같은 작업을 더 정확하게 처리하는 데 초점이 있고, 응답 속도는 Plus와 비슷합니다. 판단이 중요한 분석이나 설정 작업의 기본 선택이에요.
- Max는 고성능 모델이 가장 오래 생각해요. 지표가 왜 움직였는지 세그먼트를 바꿔가며 끝까지 파고드는 분석, 오디언스·캠페인·시나리오를 한 번에 짜는 큰 작업처럼 한 번의 답변에 많은 판단이 들어가는 일에 맞습니다. 응답 시간이 가장 길어요.
고성능 모델은 왜 토큰이 2배로 차감되나요
Pro·Max가 쓰는 고성능 모델은 기본 모델보다 실제 이용 요금이 정확히 2배예요. 블럭스는 모델별 요금 차이를 사용량 계산에 그대로 반영하기 때문에, 같은 양의 대화라도 Pro·Max에서는 사용량 게이지가 2배 속도로 차감됩니다.
- 메뉴의 고성능 모델 · 토큰 2배 차감 구분선 아래 항목이 여기에 해당해요.
- 기본 제공량과 추가 사용 한도의 기준은 그대로이고, 차감되는 속도만 달라져요.
Max는 오래 생각하는 만큼 답변당 사용하는 토큰 자체도 많아져요. 즉 Max는 "고성능 모델 2배"에 더해 생각하는 양까지 늘어난 조합이라, 네 모드 중 사용량을 가장 많이 씁니다.
모드는 대화 중에도 바꿀 수 있어요
모드는 새 대화를 시작할 때는 물론, 진행 중인 대화에서도 언제든 바꿀 수 있어요. 바꾼 모드는 다음에 보내는 메시지부터 적용됩니다.
- 간단한 확인은 Plus로 주고받다가 어려운 분석 차례에만 Max로 올리는 식으로, 질문 성격에 따라 한 대화 안에서 오가며 쓸 수 있어요.
- 이전 대화를 다시 열면 그 대화에서 마지막으로 쓰던 모드가 표시돼요.
모드를 바꾸면 바로 다음 답변은 대화 내용을 처음부터 다시 읽고 시작해요. 그래서 그 답변에 한해 첫 반응이 평소보다 조금 느릴 수 있고, 사용량도 조금 더 차감됩니다. 같은 모드로 이어가는 동안에는 다시 원래대로 돌아와요.