# 250804 LLM 멀티 모델 테스트

## 오후 9시 54분

### LLM API 통합 테스트

**문제상황**:
- 로빙 프로젝트에서 Gemini 외에 다른 LLM 모델들을 백업으로 사용하기 위해 테스트 필요
- Mistral, OpenAI, Claude, xAI(Grok) API 키 획득 및 테스트

**해결과정**:

1. **API 키 환경변수 설정**
   ```
   # .env 파일에 추가
   MISTRAL_API_KEY=(Mistral API 키)
   OPENAI_API_KEY=(OpenAI API 키)
   ANTHROPIC_API_KEY=(Anthropic API 키)
   XAI_API_KEY=(xAI API 키)
   ```

2. **개별 테스트 스크립트 작성**
   - test_mistral.py: Mistral Small 3.1 테스트
   - test_openai.py: GPT-4o-mini 테스트  
   - test_claude.py: Claude 3.5 Haiku 테스트
   - test_grok.py: Grok 3 테스트

3. **통합 비교 테스트 (test_all_for_ro-being.py)**
   - 로빙 시스템 프롬프트 적용
   - 한국어 감정 지원 시나리오로 테스트
   - 응답 시간, 토큰 사용량, 품질 비교

**테스트 결과**:
```
모델                 응답시간    상태       토큰사용
Gemini 2.5 Flash     2.36초     ✅ 성공    N/A
Mistral Small 3.1    2.12초     ✅ 성공    223
GPT-4o-mini          1.78초     ✅ 성공    256
Claude 3.5 Haiku     3.80초     ✅ 성공    459
Grok 3               2.41초     ✅ 성공    298
```

**분석**:
- **가장 빠른 응답**: GPT-4o-mini (1.78초)
- **가장 토큰 효율적**: Mistral Small 3.1 (223 토큰)
- **가장 품질 높은 응답**: Claude 3.5 Haiku (상세하고 공감적)
- **균형잡힌 선택**: Gemini 2.5 Flash (기존 주력)

**최종 모델 선택**:
1. **메인**: Gemini Pro (기존 사용 중)
2. **백업**: GPT-4o-mini (효율적, 빠른 응답)
3. **보조**: Mistral Small 3.1 (한국어 자연스러움)

**교훈**:
- 멀티 LLM 전략으로 안정성 확보
- 각 모델의 장단점을 파악하여 상황별 활용
- API 키는 반드시 .env 파일로 관리
- 통합 테스트로 객관적 비교 가능

## 오후 10시 30분

### Grok 모델 추가 테스트 및 Gemini 2.5 Flash-Lite 발견

**추가 테스트**:

1. **Grok 모델 정식 이름 확인**
   - grok-4-0709, grok-3, grok-3-mini, grok-2-1212 등
   - grok-3-mini와 grok-4는 빈 응답 반환 문제 발생
   - 실제 작동 모델: grok-3 ($3/$15), grok-2-1212 ($2/$10)

2. **Gemini 2.5 Flash-Lite 테스트**
   - 2025년 8월 1일 정식 출시된 최신 경량 모델
   - 가격: $0.10/$0.40 (가장 저렴!)
   - 성능: 2.04초~2.76초로 안정적

3. **토큰 제한 조정**
   - 초기 200토큰 제한으로 답변 잘림 현상 발생
   - 500토큰으로 증가 후 전체 답변 확인

**최종 비용 효율적 모델 추천**:
1. **메인**: Gemini 2.5 Flash-Lite ($0.10/$0.40) ⭐ 가장 저렴!
2. **백업**: GPT-4o-mini ($0.15/$0.60)
3. **보조**: Mistral Small 3.1 ($0.75/$4)

**Grok 제외 이유**:
- 너무 비싼 가격 (최소 $2/$10)
- grok-3-mini ($0.30/$0.50)는 빈 응답 문제
- X/Twitter 실시간 데이터가 필요한 경우에만 고려

**기술적 발견**:
- 모델별 응답 품질 차이 확인
- Mistral: 가장 상세하고 체계적 (이모지 포함)
- GPT-4o-mini: 균형잡힌 구조적 답변
- Gemini: 간결하면서도 핵심 포착
- Claude: 대화형 응답, 과부하 시 불안정