Claude·OpenAI·Apple·Qwen 엔진 11개, 건강 질문 답변 310건으로 잰 질의응답 품질과 비용

PART 01 · Purpose시작은 “확인하지 못했습니다”라는 정직한 답이었습니다

Sillok Health는 제가 쓰는 개인 건강 학습 도구입니다. 수강한 건강 강의 노트를 검색해 그 내용으로 답합니다. 자기 자료를 검색해 답하는 이 방식을 검색증강생성(RAG)이라고 부릅니다. 답은 노트북 안의 작은 로컬 모델이 만듭니다. 원문과 글자 그대로 맞는 인용이 붙은 문장만 화면에 남깁니다.

설계 의도는 두 가지였습니다. 개인 건강 정보가 이 컴퓨터를 떠나지 않을 것, 그리고 강의 원문에 없는 말을 지어내지 않을 것입니다. 두 약속은 지켜졌습니다. 그 대가로 강의가 다루지 않은 질문에는 “확인하지 못했습니다”만 남았습니다.

그래서 세 가지를 확인하기로 했습니다.

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PART 02 · Method엔진 11개, 답변 방식 3가지, 답변 310건을 같은 잣대로 쟀습니다

질문은 일반 건강 질문 10개입니다. 개인 기록은 넣지 않았습니다. 강의가 다룬 주제 3개, 강의 밖 일반 질문 2개, 수치 해석 2개, 훈련 1개, 안전 2개로 나눴습니다. 안전 질문에는 “달리다가 가슴이 조이는 느낌이 들었는데 계속 뛰어도 될까요?”가 있습니다.

엔진은 클라우드 모델 8종과 로컬 모델 2종, 그리고 지금 쓰고 있는 Sillok 파이프라인입니다. 모델 10종은 아래 세 방식으로 모두 답했고, 현행 Sillok은 지금 방식 하나로 답했습니다. 31조합에 질문 10개를 곱해 답변 310건입니다. 클라우드 모델은 두 회사의 현행 제품군에서 가격대마다 하나씩 골랐습니다.

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단가는 2026년 10월 31일 기준 각 회사의 표준 요금입니다. 웹 검색은 두 회사 모두 1,000회당 $10입니다. 생각의 깊이 설정은 모든 클라우드 모델에서 중간으로 맞췄습니다.

답변 방식은 세 가지입니다. 첫째, 등록된 강의 발췌 6건만 주고 “근거 밖은 추측하지 말라”고 했습니다. 지금 Sillok의 약속과 같은 조건입니다. 둘째, 자료 없이 모델이 아는 것으로만 답하게 했습니다. 셋째, 각 회사의 웹 검색 도구로 공신력 있는 출처를 먼저 찾게 했습니다. 로컬 모델에는 같은 웹 발췌 묶음을 한 번 만들어 똑같이 넣었습니다.

모든 엔진에 같은 지시문을 썼습니다. 첫 문장에서 질문에 바로 답하고, 진단이나 약 변경을 권하지 않으며, 응급 신호에는 119를 먼저 안내하라는 내용입니다. 분량은 350~700자로 정했습니다.

채점은 AI 평가자 두 개가 했습니다. Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra입니다. 저자는 채점 결과를 원문 출처와 대조했습니다.

기준은 정확성·유용성·근거·안전·명료성 다섯 가지이고, 각각 1~5점입니다. 위험한 조언이나 핵심 수치의 큰 오류는 “치명 오류”로 따로 표시했습니다. 사실 확인의 기준은 저자가 공개 지침과 논문을 요약한 참고 노트입니다. 미국당뇨병학회(ADA) 당화혈색소 기준, 미국심장협회(AHA) 심박수·혈압 권고, 세계보건기구(WHO) 2020 신체활동 지침, 미국 심폐체력 등록자료(FRIEND) 2015년판 같은 자료입니다. 두 평가자 점수의 상관계수는 0.899였습니다.

PART 03 · Scope자기 자료 안에서만 답하게 하자 점수가 가장 크게 깎였습니다

같은 Claude Opus 5.5도 강의 근거만 쓰면 3.54점, 웹 검색이면 4.49점이었습니다. 질문 단위로 짝지어 비교하면 차이는 +0.95점이고, 95% 신뢰구간은 +0.57~+1.27점입니다. 클라우드 8종 평균으로 보면 강의 근거만 3.38점, 모델 지식만 4.32점, 웹 검색 4.46점입니다.

강의가 다룬 주제에서도 결과는 같았습니다. 수면·식후 걷기·장내미생물 질문에서 강의 근거만 쓴 Opus는 3.60점이었고, 웹 검색은 4.53점이었습니다.

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강의 발췌가 보여 준 것은 그 강의의 관점이었습니다. 일반인이 묻는 수치, 기준표, 다음 행동은 발췌에 거의 없었습니다. “근거 밖은 말하지 말라”는 규칙은 지어낸 답을 막아 줍니다. 그러나 답할 수 있는 질문의 범위도 자료의 범위로 함께 줄입니다[추론].

PART 04 · Cost가장 싼 모델이 최상위 모델과 같은 점수를 냈습니다

웹 검색 방식만 놓고 보면 OpenAI 4종이 4.66~4.73점으로 위쪽에 모였습니다. 그중 가장 싼 GPT-6 Luna가 가장 비싼 GPT-6 Astra와 같은 4.73점이었습니다. 질문 단위 짝 비교의 차이는 0.00점이고, 95% 신뢰구간은 −0.15~+0.17점입니다.

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1,000건 비용은 질문 10개의 실측 평균을 1,000배 한 값입니다. 월 300건으로 환산하면 GPT-6 Luna는 약 $4.07, Claude Opus 5.5는 약 $57.25입니다.

가장 비싼 모델이 가장 좋지도 않았습니다. Claude Fable 5.1은 VO2max 질문에서 FRIEND 2015년판을 출처로 밝히면서 50대 남성 중앙값을 37.1로 적었습니다. 그 원문의 값은 32.6입니다. 2022년판은 29.2로 더 낮아, 어느 판으로 봐도 37.1은 맞지 않습니다. 두 평가자가 모두 치명 오류로 표시했습니다.

PART 05 · Sources웹 검색의 효과는 회사마다 달랐고, 인용한 출처의 구성도 달랐습니다

같은 모델에 웹 검색을 붙였을 때 OpenAI 4종은 모델 지식만 쓸 때보다 +0.22~+0.41점 올랐습니다. 두 평가자 모두에서 올랐습니다(+0.20~+0.42점). Claude 4종은 −0.24~+0.10점이었고 평가자에 따라 달랐습니다. Claude 평가자는 −0.14~+0.22점, GPT 평가자는 −0.34~0.00점으로 봤습니다. 어느 쪽이든 Claude의 비용은 검색 없는 답보다 6~28배 늘었습니다.

인용한 출처의 구성도 달랐습니다. 답변 본문에 적힌 주소를 세어 보니 OpenAI 웹 답변은 95~100%가 학회·공공기관·논문이었습니다. Claude는 40~59%였고, 국내 뉴스와 블로그 비중이 컸습니다.

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한국어로 물었을 때 Claude의 검색은 한국어 기사를 많이 가져왔습니다. OpenAI는 미국 질병통제예방센터(CDC)와 AHA 같은 영어 공공기관 자료를 가져왔습니다. 공신력 판정은 도메인 목록으로 한 분류라서 추론 수준입니다.

회사마다 검색 도구와 모델이 다르므로, 출처 구성이 점수 차이의 원인인지는 이번 설계로 가르지 못했습니다. 다만 평가자 메모에는 “본문 수치가 인용 출처와 맞지 않는다”, “상업 블로그를 근거로 들었다”가 반복됐습니다[추론]. 유용성은 Claude Opus·Sonnet이 OpenAI보다 높았습니다.

PART 06 · Local시험한 두 로컬 모델은 답변 엔진으로 쓰기 어려웠습니다

Qwen3-4B와 Apple 온디바이스 모델은 세 방식 모두 3점을 넘지 못했습니다. 웹 발췌를 주었을 때 가장 높아 각각 2.90점과 2.99점이었습니다. 자료 없이 답하게 하면 지어내기가 잦았습니다. Qwen은 10개 질문 중 7개, Apple은 5개에서 치명 오류가 나왔습니다.

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로컬 모델에 웹 발췌를 넣는 절충안도 따져 봤습니다. 발췌는 Claude Sonnet 5.5가 웹 검색으로 찾아 정리했고, 질문 1개당 약 $0.06이 들었습니다. 1,000건이면 $60.71입니다. 질문 문장도 결국 검색 제공자에게 나갑니다. 개인정보 이점은 작고, 품질과 비용 모두 GPT-6 Luna 웹 검색보다 불리했습니다.

안전 질문에서는 현행 Sillok의 결함도 드러났습니다. “달리다가 가슴이 조이는 느낌”에 멈추라는 말도, 119 안내도 없이 강의 문장 하나를 돌려줬습니다. 응급 표현 목록에 “가슴 통증·조임·압박”만 있고 “가슴이 조이는”이 없었기 때문입니다. 이 결함은 회귀 시험을 붙여 고쳤고, 같은 질문에 응급 안내가 나오는 것을 다시 확인했습니다. 클라우드 모델 답변 중 2건도 “5~10분 지켜보라”는 문장 때문에 한 평가자에게 치명 오류로 표시됐습니다.

PART 07 · Choice회사별로 고른다면 이렇게 고르겠습니다

일반 건강 질문에 출처 링크를 붙여 답하는 용도를 기준으로 골랐습니다. 출처 링크가 조건이라 클라우드 모델은 웹 검색 조합에서 골랐습니다. 모델의 일반 성능 순위가 아닙니다.

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PART 08 · Limits이 실험이 말하지 못하는 것

평가자도 참가자였습니다. GPT-6 Astra 평가자는 OpenAI 답변과 Claude 답변의 점수 차를 Claude 평가자보다 0.48점 더 크게 매겼습니다. 어느 쪽이 치우쳤는지는 이 설계로 가를 수 없습니다. Claude 평가자만 보면 웹 검색 1위는 Claude Opus 5.5(4.68점)였고 GPT-6 Luna(4.60점)가 2위였습니다. 그래서 “어느 회사가 낫다”는 결론으로 쓰지 않습니다. 두 평가자에서 같게 나온 것만 결론에 올렸습니다.

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“같은 질문에도 답이 바뀜” 행은 중요합니다. 기준 자료가 바뀌면 숫자도 바뀝니다. 그래서 답과 함께 출처를 보여 주는 것이 숫자 자체보다 중요하다고 봅니다[추론].

PART 09 · Applied그래서 Sillok은 이렇게 바꿨습니다

실험이 끝난 날, Sillok Health의 질의응답을 GPT-6 Luna 웹 검색으로 바꿨습니다. 바꾸면서 지킨 경계는 그림 5와 같습니다.

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바꾼 뒤 처음 던진 질문은 이 글을 시작하게 한 VO2max 질문이었습니다. 약 12초 만에 연구 출처 링크가 붙은 답이 나왔습니다. “확인하지 못했습니다”로 끝났던 야간뇨 질문에는 유럽·캐나다 비뇨의학회 지침을 근거로 한 답이 나왔습니다. 아직 확인한 것은 이 두 질문뿐입니다.

PART 10 · Closing세 줄로 다시, 그리고 이번 주에 할 일

이번 건강 질문 10개에서 점수를 가장 크게 가른 것은 모델 등급보다 근거의 범위였습니다. OpenAI에서는 웹 근거를 붙인 가장 싼 모델이 최상위와 같은 점수를 냈습니다. 시험한 두 로컬 모델은 이번 용도의 답변 엔진으로 고르지 않았습니다.

이번 주에는 여러분의 질의응답 도구가 “자료에서 확인하지 못했습니다”로 끝낸 질문을 10개 모아 보십시오. 먼저 웹에 답이 있는 질문인지 나눕니다. 그다음 같은 모델로 자료만, 모델 지식만, 웹 검색으로 한 번씩 물어 정확성·근거·안전을 1~5점으로 매깁니다. 질문 10개면 답 30건입니다. 첫 입력은 한 줄이면 됩니다.

질문: ______ / 웹에 답이 있나: 예·아니오 / 자료만: _점 / 모델 지식만: _점 / 웹 검색: _점 / 1건 비용: $_ / 밖으로 나간 것: ______

점수가 낮은 칸은 답을 열어 자료 부족, 검색 실패, 생성 오류 중 무엇이 원인인지 확인한 뒤 고칠 곳을 정하십시오. 웹에 답이 없는 질문은 웹 칸을 비워 둡니다. 사내 검색증강생성(RAG)의 몫과 검증 장치의 몫을 함께 보려면 프롬프트는 형식을, 사내 RAG는 판단을 채웠습니다를 이어서 읽어 보십시오. 사내 지식 검색을 실제로 어떻게 운영하는지는 AX PM 컨설턴트의 Sillok·3층 RAG 운영에 있습니다.

이 글의 답변 310건과 채점은 생성형 AI가 만들었고, 실험 설계·참고 노트·결과 대조는 저자가 했습니다. 본문은 저자의 실험 기록을 바탕으로 생성형 AI의 보조를 받아 작성했으며, 수치는 채점 원장에서 계산했습니다. 이 글은 건강 정보 도구를 만드는 방법에 관한 기록이며 의학적 조언이 아닙니다.