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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.

입력창의 모델 메뉴 — Lite에서 Max로 갈수록 더 똑똑한 모델이 더 오래 생각해요

네 가지 모드​

모드어떤 모델이얼마나 생각하나이런 작업에
Lite기본 모델짧게지표 하나 확인, 리소스 조회처럼 답이 명확한 간단한 질문
Plus기본 모델충분히대부분의 작업 — 캠페인·시나리오·오디언스 만들기, 일반적인 분석 (기본값)
Pro고성능 모델충분히여러 데이터를 엮어 판단해야 하는 분석, 실수 여지가 적어야 하는 정교한 설정 작업
Max고성능 모델최대로원인을 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.
팁

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.
노트

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.
노트

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.