GLOSSARY
사고 연쇄(추론)
모델이 답하기 전에 문제를 단계별로 풀게 하는 방식. 수학·논리·계획에서 크게 향상되지만 시간과 토큰이 추가로 듭니다.
어려운 질문을 바로 던지면 모델은 즉시 답에 커밋해야 합니다. '한 단계씩 생각해보라'고 하면 정확도가 올라갑니다 — 중간 단계를 적어내면 각 단계가 다음을 조건화하기 때문이죠. 수학 시간의 풀이 과정 제시와 같습니다. 현대의 '추론 모델'(DeepSeek-R1, OpenAI o 시리즈)은 이를 네이티브로 하도록 학습되어, 보이는 답 전에 긴 내부 숙고를 거칩니다.
대가는 지연과 비용입니다. 추론 모델은 표준 모델이 즉답하는 질문에 수천 토큰을 태울 수 있습니다. 실무 경험칙 — 어려운 분석·계획·디버깅은 추론 모델, 채팅·추출·일상 생성은 표준 모델.