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date: 2026-03-12
modification_date: 2026-03-12
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# 로빙 LLM API, Agent API, 모델 선정, 비용 비교 리서치

## 1. 목적

이 문서는 로빙의 에이전트 루프를 어떤 모델과 어떤 실행 계층 위에 둘지 판단하기 위한 비교 메모입니다.

정리 대상은 아래 네 가지입니다.

1. LLM API와 Agent API의 차이
2. 로빙이 지금 실제로 쓰는 모델 상태
3. Gemini/OpenAI 계열을 로빙에 붙일 때의 판단 기준
4. 비용 비교 문서를 어디까지 SSOT로 둘지

## 1-1. 2026-03-12 공식 문서 재확인 범위

이 문서는 2026-03-12에 아래 공식 문서를 다시 확인해 보강했습니다.

- Anthropic Skills API 문서
- OpenAI Pricing, Responses API, Tools, Codex 모델 문서
- Google Gemini 모델/가격 문서
- Gemini CLI 문서

따라서 아래 내용 중 가격·모델 라인업은 2026-03-12 시점의 확인값이며, 이후 변경 가능성이 큽니다.

## 2. 현재 로빙의 확인된 상태

### 2.1 rb8001
- [rb8001/README.md](../../../rb8001/README.md) 기준:
  - 기본 LLM 모델은 `Gemini 2.5 Flash-Lite`
  - 보조 모델로 `Claude 3 Haiku`, `GPT-3.5 Turbo`가 문서에 남아 있음
  - `DEFAULT_LLM_MODEL` 환경변수 기반으로 모델을 관리함

### 2.2 skill_news
- [skill_news/README.md](../../../skill_news/README.md) 기준:
  - `GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash-lite`
  - 모델명 SSOT는 `.env` 단일 항목
  - 코드 기본값 폴백 없이 누락 시 fail-fast

### 2.3 현재 상태 해석
- 로빙은 이미 "모델을 갈아 끼울 수 있는 구조"를 부분적으로 갖고 있습니다.
- 하지만 모델 선택 기준, 비용 기준, 작업별 라우팅 기준은 제품 SSOT로 아직 고정되지 않았습니다.

## 3. LLM API와 Agent API의 차이

### 3.1 LLM API
- 모델에게 입력을 보내고 텍스트 또는 구조화 응답을 받는 계층입니다.
- 로빙이 직접 구현해야 하는 것:
  - 프롬프트 조립
  - 구조화 응답 파싱
  - 툴 실행
  - 재시도/중단/완료 판단
  - 권한 및 로그 관리
  - 셸/명령 실행기
  - stdout/stderr/종료 코드 수집기

### 3.2 Agent API 또는 CLI 에이전트 런타임
- 모델 호출 위에 도구 실행, 파일 접근, 셸 실행, 승인 흐름까지 감싼 상위 런타임입니다.
- 장점:
  - 빠르게 프로토타입 가능
  - 도구 호출 및 구조화 출력이 이미 정리된 경우가 많음
- 단점:
  - 로빙 고유 철학과 운영 규칙을 그대로 녹이기 어렵다
  - 플랫폼 정책에 종속될 수 있다
  - 비용은 토큰 외의 실행 오버헤드까지 고려해야 한다

### 3.3 스킬은 CLI 전용이 아니다
- 이것이 이번 재정리의 가장 중요한 수정점입니다.
- Anthropic 공식 문서는 Agent Skills를 API에서 사용하는 방법을 명시하고 있습니다.
- 문서상 Skills는 Messages API에서 `container.skills`와 code execution을 통해 사용됩니다.
- 즉 스킬은 "특정 CLI 전용 기능"이 아니라, API와 에이전트 런타임 모두에서 붙일 수 있는 실행 지식 단위로 보는 편이 맞습니다.

### 3.4 로빙 관점의 판단
- 로빙은 `존재형 에이전트 + 스킬 서비스 생태계`를 지향하므로,
- 핵심 판단 루프는 자체 런타임이 갖고, LLM API는 그 안의 추론 부품으로 두는 쪽이 더 일관적입니다.
- Agent API/CLI 런타임은 참고 구현 또는 벤치마크 대상으로 보는 것이 안전합니다.
- Google 공식 문서도 Gemini CLI를 "터미널에서 Gemini에 접근하는 오픈소스 AI agent"이자 ReAct 루프 기반 도구라고 설명합니다.

## 3-1. 실행 방식 선택: API 소비자 vs CLI 운영자

### 3-1.1 API 방식
- 내부 서비스가 잘 설계된 API를 제공하면, 로빙은 단순히 HTTP 호출만으로 기능을 소비할 수 있습니다.
- 이 구조는 가장 안전하고 단순합니다.

### 3-1.2 CLI 방식
- 로빙이 `docker exec`, `docker compose up`, 로컬 스크립트 실행을 직접 제어하는 구조입니다.
- 이 구조는 더 강한 운영자 역할을 가능하게 하지만, 권한/위험 제어가 반드시 필요합니다.

### 3-1.3 추천
- 안정적 기능은 API 경로로 남기고,
- 복구, 디버깅, 기동 제어가 필요한 경로만 CLI 권한을 주는 방식이 가장 현실적입니다.

## 4. LangGraph, PydanticAI, 자체 루프와 이 문서의 관계

- 이 문서는 "무슨 모델을 쓸까"에 대한 문서이지, "어떤 오케스트레이터가 절대 정답인가"를 확정하는 문서는 아닙니다.
- 특히 [260311_naverworks_briefing_insight_preamble_leak_fix_plan.md](../../plans/260311_naverworks_briefing_insight_preamble_leak_fix_plan.md) 에는 이미 특정 이슈를 `LangGraph를 버리거나 Pydantic AI를 새로 도입해서 닫지 않는다`는 판단이 남아 있습니다.
- 따라서 모델 선택 리서치는 프레임워크 교체 결론과 분리해야 합니다.

## 5. 모델 선택 기준

로빙 관점에서는 모델을 "더 똑똑한가" 하나로 고르기보다 아래 기준으로 봐야 합니다.

### 5.1 추론 품질
- 에러 로그를 보고 다음 액션을 좁힐 수 있는가
- 구조화 출력 형식을 잘 지키는가
- 과한 서론 없이 계약된 형식으로 답할 수 있는가

### 5.2 비용 효율
- 뉴스 요약, 라우팅, 간단 분류처럼 반복 호출이 많은 작업을 감당할 수 있는가
- 고난도 판단과 저난도 분류를 같은 모델로 처리해야 하는가

### 5.3 컨텍스트와 멀티모달
- 긴 문서, 다수 스킬 계약, 히스토리, 로그를 한 번에 넣어야 하는가
- 이미지/오디오/문서 해석이 핵심인가

### 5.4 운영 안정성
- 모델명과 환경변수를 단일 SSOT로 관리하기 쉬운가
- 폴백 없이 fail-fast 구조를 유지할 수 있는가
- 할당량, 쿼터, 응답 형식 변동에 대한 대응이 쉬운가

## 6. 공식 문서로 다시 본 현재 판단

### 6.1 OpenAI
- OpenAI 공식 가격 문서 기준 2026-03-12:
  - `GPT-5.4`: 입력 `$2.50`, 출력 `$15.00` / 1M tokens
  - `GPT-5 mini`: 입력 `$0.25`, 출력 `$2.00` / 1M tokens
- Responses API 문서는 built-in tools와 function calling을 지원하는 상위 인터페이스로 설명합니다.
- OpenAI 가격 문서에는 모델 가격과 built-in tools 가격이 분리돼 있으며, 별도의 "Responses API 호출 수수료" 항목은 찾지 못했습니다.
- 따라서 현재 해석은 `Responses API 자체에 별도 호출료가 붙는다기보다, 모델 토큰 비용 + 사용한 built-in tools 비용` 구조로 보는 것이 타당합니다.
- Built-in tools 예시로 Hosted Shell / Code Interpreter 컨테이너 비용도 별도 표기돼 있습니다.

### 6.2 Codex
- OpenAI Codex 모델 문서상 `gpt-5.2`는 "coding and agentic tasks"용 일반 목적 모델이었고 `GPT-5.4`에 의해 대체됐다고 적혀 있습니다.
- 이 문맥상 Codex는 독립된 "별종 모델 체계"라기보다, 코딩/에이전트 런타임과 모델 계열이 결합된 제품군으로 이해하는 편이 덜 헷갈립니다.
- 즉 "GPT-5.4 모델"과 "Codex 런타임"을 분리해서 보는 것이 현재 문서 해석에 더 가깝습니다.

### 6.3 Google Gemini
- Gemini 2.5 Flash-Lite 공식 모델 문서는 이 모델을 "most cost-efficient multimodal model"이며 "high-frequency, lightweight tasks", "high-volume classification", "simple data extraction", "extremely low-latency applications"에 적합하다고 설명합니다.
- 따라서 현재 사용 중인 `gemini-2.5-flash-lite`를 로빙의 핵심 자가수정 루프에 단독 메인 엔진으로 두는 것은 보수적으로 다시 봐야 합니다.
- Gemini 가격 문서 기준 2026-03-12:
  - `Gemini 2.5 Flash-Lite`: 입력 `$0.10`, 출력 `$0.40`
  - `Gemini 3.1 Flash-Lite Preview`: 입력 `$0.25`, 출력 `$1.50`
  - `Gemini 3 Flash Preview`: 입력 `$0.50`, 출력 `$3.00`
  - 모두 1M tokens 기준
- Gemini 3.1 Flash-Lite Preview는 공식 문서에서 "high-volume agentic tasks" 최적화로 설명됩니다.
- Gemini 3 Flash Preview는 공식 문서에서 "our most intelligent model built for speed"로 설명됩니다.

## 7. 현재 문서 기준 비교 판단

### 6.1 Gemini 계열
- 강점:
  - 로빙 현재 구조와 가장 가깝게 이미 사용 중
  - `rb8001`, `skill_news`에 이미 설정 경로가 정리돼 있음
  - 긴 컨텍스트와 요약/분류 계열 작업에 친화적인 흔적이 문서에 많음
- 약점:
  - 가격/모델 라인업 변화가 빨라 문서가 금방 낡음
  - Flash Lite 계열은 복잡한 자가수정 루프에선 한계가 있을 수 있음

### 6.2 OpenAI 계열
- 강점:
  - 구조화 출력, 툴 호출, 코딩 중심 작업에서 비교 대상으로 의미가 큼
  - CLI/에이전트 런타임 사례와 연결해 보기 쉬움
- 약점:
  - 현재 로빙 운영 경로의 1차 기본값은 아님
  - 비용과 모델 교체 주기가 빠르므로 운영 SSOT로 바로 고정하기엔 변동성이 큼

### 6.3 Anthropic 계열
- 강점:
  - 코딩/도구 사용 관점 비교군으로 자주 언급됨
  - 구조화된 에이전트 UX 참고 대상으로 가치가 있음
  - Skills를 API에서 다루는 공식 패턴이 문서화돼 있어 설계 참고 가치가 큼
- 약점:
  - 현재 로빙 핵심 서비스의 기본 모델로 연결돼 있지는 않음

## 8. 현재 추천 구성

### 8.1 지금 당장 가장 현실적인 구성
- 로빙 메인 루프:
  - `Gemini 2.5 Flash` 또는 `Gemini 3 Flash Preview` 검토
- 고비용 고난도 복구:
  - `GPT-5.4`
- 초경량 반복 작업:
  - `Gemini 2.5 Flash-Lite`

### 8.2 보수적 추천
- 비용과 안정성을 같이 보면,
- `2.5 Flash-Lite`는 뉴스 요약, 단순 분류, 가벼운 추출용 보조 모델로 두고
- 메인 에이전트 루프는 그보다 한 단계 위 모델로 올리는 편이 자연스럽습니다.

### 8.3 왜 CLI 에이전트를 백엔드로 바로 삼지 않나
- Gemini CLI는 공식적으로도 ReAct 루프 기반 오픈소스 AI agent입니다.
- 하지만 로빙이 필요한 것은 `종료 기준`, `재시도 규칙`, `위험 명령 차단`, `기억/성장`, `스킬 서비스 생태계`까지 묶인 자체 루프입니다.
- 그래서 CLI 에이전트는 참고 구현체로 보고, 로빙 본체는 별도로 가져가는 편이 맞습니다.

### 8.4 왜 일반 LLM API만으로도 충분한가
- 일반 LLM API만 써도 로빙이 직접 아래를 구현하면 충분히 에이전트가 됩니다.
  - 명령 실행기
  - 결과 수집기
  - 오류 판단 루프
  - 재시도 정책
  - 위험 명령 차단
- 즉 부족한 것은 모델보다 런타임일 가능성이 큽니다.

## 9. 비용 비교를 문서화할 때의 원칙

### 7.1 가격은 공통 SSOT로 고정하지 않는다
- 가격은 매우 자주 바뀝니다.
- 따라서 이 문서는 "최신 가격표"를 영구 SSOT로 삼지 않습니다.
- 최신 가격은 실제 모델 선정 시점에 공식 문서로 재검증해야 합니다.

### 7.2 문서에는 무엇을 남길까
- 남길 것:
  - 어떤 작업군에 어떤 모델이 적합했는지
  - 왜 그 모델을 골랐는지
  - 호출량과 실패 패턴
  - 비용이 문제였는지 여부
- 고정하지 않을 것:
  - 장기 SSOT처럼 박아두는 숫자 가격표
  - 검증 없는 외부 블로그 기반 최신 가격 단정

### 7.3 가격 문서의 적절한 형태
- `리서치`: 특정 시점의 비교와 판단 근거
- `플랜`: 왜 특정 모델로 전환할지
- `워크로그`: 실제 적용 후 비용/품질 결과

## 10. 구스카운실 계열 흔적과의 연결

- 공통 추출 문서인 [project-essence-extracts.md](/home/admin/0_VALUE/02_Governance/project-essence-extracts.md) 에 따르면 `TheGooseCouncil`은 `접속 기반 에이전트`, `룰베이스 최소화`, `저니 안/밖 분리`를 핵심으로 가집니다.
- 이 관점은 로빙의 모델 선택에도 그대로 적용됩니다.
  - 모델 선택은 철학 문서가 아니라 실행 저니 문서에 남겨야 하고
  - 한 번의 비교 결과를 영구 진리처럼 고정하면 안 되며
  - 고정 규칙보다 반복 검증된 운영 판단이 축적돼야 합니다.

## 11. 로빙에 대한 현재 추천 문서화 방향

### 9.1 지금 유지할 문서
- 구조 아이디어: [260312_로빙_에이전트루프와_스킬훅_구조_아이디어.md](../../ideas/260312_로빙_에이전트루프와_스킬훅_구조_아이디어.md)
- 구조 리서치: [260312_로빙_에이전트루프_스킬훅_LLM실행구조_리서치.md](./260312_로빙_에이전트루프_스킬훅_LLM실행구조_리서치.md)
- 모델/비용 리서치: 이 문서

### 9.2 다음에 추가할 문서
1. `모델 선택 계획`
   - 예: `Gemini Flash Lite 유지 vs 상위 모델 전환`
2. `샘플 워크로그`
   - 동일 작업을 두 모델로 실행했을 때 품질, 실패율, 토큰 비용 비교
3. `스킬별 모델 라우팅 계획`
   - 뉴스 요약, 의도 분류, 자가수정, 슬랙 포맷팅에 서로 다른 모델을 쓸지 결정

## 12. 결론

현재 로빙 기준으로는 `자체 런타임 + LLM API` 구조가 중심이며, Agent API는 참고 대상입니다.  
모델 선택 문서는 구조 문서와 분리해 `실행 저니 리서치`로 남기는 것이 맞고, 가격 숫자는 영구 SSOT가 아니라 시점성 있는 비교 근거로만 다루는 편이 공통 원칙과도 맞습니다.

한 줄 권고로 줄이면 아래와 같습니다.

- 먼저 `로빙의 에이전트 루프와 도구 프로토콜`을 만든다.
- 스킬은 그 위에 얹는 실행 지식으로 본다.
- `gemini-2.5-flash-lite` 단독 메인 루프보다는 상위 모델 + 경량 모델 보조 구성이 더 현실적이다.

## 관련 문서
- [로빙 에이전트 루프와 스킬 훅 구조 아이디어](../../ideas/260312_로빙_에이전트루프와_스킬훅_구조_아이디어.md)
- [로빙 에이전트 루프, 스킬 훅, LLM 실행 구조 리서치](./260312_로빙_에이전트루프_스킬훅_LLM실행구조_리서치.md)
- [NAVER WORKS 브리핑 인사이트 서두 누출 수정 계획](../../plans/260311_naverworks_briefing_insight_preamble_leak_fix_plan.md)
- [rb8001 README](../../../rb8001/README.md)
- [skill_news README](../../../skill_news/README.md)
- [프로젝트 Essence Extracts](/home/admin/0_VALUE/02_Governance/project-essence-extracts.md)

## 외부 참고
- [Anthropic: Using Agent Skills with the API](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide)
- [OpenAI Pricing](https://openai.com/api/pricing/)
- [OpenAI Responses Overview](https://developers.openai.com/api/reference/responses/overview)
- [OpenAI Tools Guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools)
- [OpenAI Codex Models](https://developers.openai.com/codex/models)
- [Google Gemini 2.5 Flash-Lite Model Guide](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash-lite)
- [Google Gemini Developer API Pricing](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)
- [Google Gemini CLI](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/gemini-cli)
