클라인 최적 조합: DeepSeek R1을 사용한 계획, 3.5-Sonnet을 사용한 코드 구현

존재 Cline Plan & Act 모델이 출시되던 날, 딥시크는 R1 모델을 도입했습니다. 개발자들이 계획 단계에서는 R1을, 코드 구현에는 3.5-Sonnet을 자발적으로 사용하기 시작한 흥미로운 현상이 이어졌습니다. 이는 사전에 계획된 것이 아니라 두 모델의 장점에 대한 자연스러운 이해에 기반한 것이었습니다.

개발자를 위한 새로운 워크플로

개발자들이 찾은 모범 사례는 다음과 같습니다:

1. 계획 단계: 계획 모드에서 새 작업을 시작하려면 R1 모델($0.55/M 토큰)을 사용하세요.
2. 심도 있는 토론: 아키텍처, 엣지 사례 및 가능한 솔루션에 대해 심도 있는 계획 대화를 나누세요.
3. 코드 구현: 계획이 완료되면 코딩을 위해 3.5-Sonnet 모델로 전환합니다.
4. 반복적 최적화: 요금제를 다시 방문해야 하거나 복잡한 문제가 발생하면 R1 모델로 다시 전환하세요.

비용과 성능을 동시에 잡으세요

이 워크플로우의 장점은 성능뿐 아니라 비용 절감에도 있습니다:

• R1 모델 계획: 비용은 약 $0.55/M 토큰입니다.
• 3.5-소네트 모델 계획: 비용은 약 $16/M 토큰입니다.
• 기획 단계에서의 비용 절감: 최대 97%.

또한, 오스틴 스타크스가 자신의 분석에서 지적했듯이, R1 모델은 추론 능력 측면에서 다른 모델과 동등하거나 더 우수합니다. 3.5-Sonnet 모델의 입증된 코드 구현 능력과 결합하여 개발자는 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

두 모델은 서로를 보완합니다.

이 모델의 성공 비결은 각 모델의 특성을 충분히 활용했다는 점입니다:

R1 모델: 기획 단계에 이상적

• 심층적인 아키텍처 사고: 심층적인 시스템 아키텍처 설계를 수행할 수 있는 능력.
• 엣지 케이스 탐색: 잠재적인 엣지 케이스를 식별하고 처리하는 데 능숙합니다.
• 시스템 설계 결정: 사운드 시스템 설계 결정을 내릴 수 있는 능력.
• 비용 효율적인 추론: 추론 작업에서 비용 이점이 있습니다.

3.5 소네트 모델: 신뢰할 수 있는 코드 시행 보장

• 정확한 코드 생성: 정확하고 신뢰할 수 있는 코드 생성 기능.
• 복잡한 재구성 기능: 복잡한 코드 리팩토링이 가능합니다.
• 빠른 버그 수정: 코드에서 오류를 빠르게 찾아 수정할 수 있습니다.
• 검증된 신뢰성: 실제 애플리케이션에서 높은 신뢰성을 제공합니다.

이 워크플로를 적용하는 방법

1. 요금제 모드가 활성화됩니다: R1 모델을 사용하여 Cline에서 계획 모드를 시작합니다.
2. 대화를 위한 계획: 프로그램의 세부 사항을 정의하기 위해 전체 계획 대화에 참여하세요.
3. 소네트로 전환합니다: 계획을 완료한 후 3.5-Sonnet 모델로 전환하여 코드를 작성합니다.
4. 반복적 최적화: 요금제를 수정해야 하는 경우 R1 모델로 다시 전환하여 조정하세요.

요약

R1 대 o1 또는 3.5-Sonnet의 문제가 아니라 적절한 단계에서 적절한 도구를 사용하는 것이 중요합니다. AI 개발의 미래는 만능 모델을 찾는 것이 아니라 작업의 필요에 따라 다양한 모델을 활용할 수 있는 유연성을 갖추는 것이 중요합니다.

이 모범 사례는 미리 설계된 것이 아니라 실제 사용 환경에서 Cline 개발자들이 자발적으로 탐구한 결과라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 이 발견은 커뮤니티의 지혜를 보여주는 것이며, 그 결과는 이 워크플로우의 가치를 증명하는 것입니다.

이 R1/소넷 워크플로우를 사용해 보셨나요? 어떤 다른 모델 조합이 효과적이라고 생각하시나요?

우리의 목표는 소프트웨어 개발의 각 단계에서 다양한 모델을 활용하고 가장 적합한 도구를 사용하여 더 나은 소프트웨어를 구축하는 것입니다.