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LLM 컨텍스트 윈도우 늘린다고 해도 실제론 잘 안 쓰이는 거 아닌가요?

현실주의자 2026.09.24 21:52 조회 53 추천 7 댓글 1건
요즘 Claude 200K, GPT-4 Turbo 128K 이렇게 컨텍스트 윈도우가 자꾸 늘어나는데, 실제로 쓰다 보면 그렇게까지 길게 넣을 일이 없더라고요. 토큰 비용도 올라가고요.

혹시 제가 잘못 활용하고 있는 건가 싶은데, 실무에서 긴 컨텍스트를 제대로 활용하고 계신 분들 있으세요? 특히 코드 분석이나 문서 작업 같은 작업에서 말이죠.

길이만 길면 뭔가 성능이 낮아지는 것처럼 느껴지기도 하고요. 마케팅 포인트는 아닐까 하는 생각도 들고요.
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댓글 1

댓글목록

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딥러닝장인
저도 비슷한 경험 있는데, 긴 컨텍스트가 실제로 필요한 경우는 생각보다 제한적이더라고요. 코드 분석할 때 전체 파일을 한 번에 넣는 건 좋지만, 그 이상으로 늘리면 오히려 모델이 중요한 부분을 놓치는 경향이 있어요.
제 경험상 실제로 길게 쓰는 경우는 대량의 문서를 검색하는 RAG 방식이거나, 매우 긴 기술 스펙을 한 번에 처리할 때 정도더라고요. 일반적인 업무에선 잘 정제된 5-10K 토큰 정도면 충분한 것 같습니다. 마케팅 포인트 맞을 가능성도 있네요.