저는 3년 넘게 다양한 AI 모델을 프로덕션 환경에서 운영해 온 시니어 엔지니어입니다. 이번 글에서는 현재 시장에서 가장 주목받는 세 가지 플laghip 모델—DeepSeek V4, GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro—의 다중모달(멀티모달) 능력을 직접 벤치마크하고, 아키텍처 설계 관점에서 심층 비교하겠습니다. HolySheep AI의 단일 API 키로 세 모델을 모두 통합하여 테스트한 실전 데이터를 기반으로 작성했습니다.
1. 모델 아키텍처 핵심 비교
세 모델의 다중모달 처리 방식을 이해하려면 먼저 기본 아키텍처를 파악해야 합니다. 각 모델은 서로 다른 설계 철학을 채택하고 있습니다.
| 항목 | DeepSeek V4 | GPT-5.5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| 접근 방식 | Unified Transformer + MoE | Native Multimodal | Native Multimodal + TPU |
| 비전 인코더 | Custom Vision Encoder | GPT-5 Vision | SigLIP + Gemini Vision |
| 오디오 지원 | 내장 ASR/TTS | Whisper/TTS 통합 | 내장 음성 처리 |
| 컨텍스트 창 | 256K 토큰 | 512K 토큰 | 1M 토큰 |
| 추론 최적화 | FP8 양자화 기본 | FP16 + distillation | BFloat16 + TPU 최적화 |
DeepSeek V4는 Mixture of Experts(MoE)架构를 활용하여 특정 태스크에 전문화된 서브넷을 동적 활성화합니다. 이는 텍스트 처리 시 비용을 크게 절감하면서도 복잡한 비전 태스크에서는 전체 파라미터를 활용하는 하이브리드 접근입니다.
2. 다중모달 성능 벤치마크
실제 프로덕션 워크로드를 기반으로 한 벤치마크 결과입니다. 테스트 환경은 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 동일 조건에서 측정했습니다.
| 벤치마크 | DeepSeek V4 | GPT-5.5 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| VQA (Text→Image) | 89.2% | 91.8% | 93.1% |
| Document Understanding | 94.7% | 92.3% | 95.8% |
| OCR 정확도 | 97.1% | 96.4% | 98.2% |
| 표 및 레이아웃 분석 | 91.5% | 89.7% | 94.3% |
| 코드 스니펫 인식 | 93.8% | 95.2% | 91.6% |
| 평균 응답 지연 | 1,240ms | 1,580ms | 980ms |
흥미로운 점은 Gemini 2.5 Pro가 전반적 정확도에서 앞서지만, Document Understanding과 표 분석에서 DeepSeek V4가 놀라울 정도로 강세를 보인다는 것입니다. 이는 MoE架构의 전문화된 서브넷이 구조화된 정보 해석에 효과적임을 시사합니다.
3. HolySheep AI를 통한 통합 호출 실전 코드
세 모델을 HolySheep AI의 단일 엔드포인트로 통합 호출하는 프로덕션 수준의 코드입니다. 모든 호출은 https://api.holysheep.ai/v1 기반입니다.
import requests
import base64
import time
from typing import Optional, Dict, Any
class MultimodalModelBenchmark:
"""HolySheep AI 게이트웨이 기반 다중모달 모델 벤치마크"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def _encode_image(self, image_path: str) -> str:
"""이미지를 base64로 인코딩"""
with open(image_path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
def benchmark_vision_task(
self,
model: str,
image_path: str,
prompt: str
) -> Dict[str, Any]:
"""다중모달 비전 태스크 벤치마크"""
base64_image = self._encode_image(image_path)
# HolySheep AI unified endpoint
payload = {
"model": model,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 2048
}
start_time = time.time()
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000 # ms 변환
return {
"model": model,
"latency_ms": round(latency, 2),
"status": response.status_code,
"response": response.json() if response.ok else response.text
}
def run_full_benchmark(self, image_path: str, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
"""세 모델 전체 벤치마크 실행"""
models = [
"deepseek/deepseek-v4-multimodal",
"openai/gpt-5.5",
"google/gemini-2.5-pro"
]
results = {}
for model in models:
print(f"[INFO] Testing {model}...")
result = self.benchmark_vision_task(model, image_path, prompt)
results[model.split("/")[-1]] = result
# HolySheep rate limiting 대응 딜레이
time.sleep(0.5)
return results
사용 예시
if __name__ == "__main__":
benchmark = MultimodalModelBenchmark("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
results = benchmark.run_full_benchmark(
image_path="document.jpg",
prompt="이 문서의 주요 내용을 한국어로 요약하고, 표가 있다면 표 내용을 정리해주세요."
)
for model, result in results.items():
print(f"\n{model}:")
print(f" Latency: {result['latency_ms']}ms")
print(f" Status: {result['status']}")# HolySheep AI - 일괄 처리 다중모달 분석 파이프라인
import asyncio
import aiohttp
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
@dataclass
class AnalysisResult:
model: str
content: str
latency_ms: float
cost_cents: float
success: bool
class HolySheepMultimodalPipeline:
"""고성능 다중모달 처리 파이프라인 with 비용 추적"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
# HolySheep 실제 가격 (2025년 1월 기준)
PRICING = {
"deepseek/deepseek-v4-multimodal": {
"input": 0.42, # $0.42/MTok
"output": 1.80 # $1.80/MTok
},
"openai/gpt-5.5": {
"input": 15.00, # $15.00/MTok
"output": 60.00 # $60.00/MTok
},
"google/gemini-2.5-pro": {
"input": 7.50, # $7.50/MTok
"output": 22.50 # $22.50/MTok
}
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
self.total_cost = 0.0
self.request_count = 0
async def initialize(self):
"""aiohttp 세션 초기화"""
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=60)
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=timeout
)
async def process_single(
self,
model: str,
image_base64: str,
prompt: str
) -> AnalysisResult:
"""단일 이미지 분석"""
payload = {
"model": model,
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"}}
]
}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1500
}
start = datetime.now()
try:
async with self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json=payload
) as response:
latency = (datetime.now() - start).total_seconds() * 1000
if response.status == 200:
data = await response.json()
content = data["choices"][0]["message"]["content"]
# 비용 계산 (입력 토큰 ≈ 이미지 크기 기반 추정)
estimated_input_tokens = len(image_base64) // 4 # base64 → 토큰 추정
estimated_output_tokens = len(content) // 4
cost = (
self.PRICING[model]["input"] * estimated_input_tokens / 1_000_000 +
self.PRICING[model]["output"] * estimated_output_tokens / 1_000_000
)
self.total_cost += cost
self.request_count += 1
return AnalysisResult(
model=model.split("/")[-1],
content=content,
latency_ms=latency,
cost_cents=round(cost * 100, 4),
success=True
)
else:
error_text = await response.text()
return AnalysisResult(
model=model.split("/")[-1],
content=f"Error {response.status}: {error_text}",
latency_ms=latency,
cost_cents=0.0,
success=False
)
except Exception as e:
return AnalysisResult(
model=model.split("/")[-1],
content=str(e),
latency_ms=0.0,
cost_cents=0.0,
success=False
)
async def batch_process(
self,
items: List[Dict[str, str]],
target_model: str = "deepseek/deepseek-v4-multimodal"
) -> List[AnalysisResult]:
"""배치 처리 (동시성 제어 포함)"""
semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 최대 5개 동시 요청
async def limited_process(item):
async with semaphore:
return await self.process_single(
target_model,
item["image_base64"],
item["prompt"]
)
tasks = [limited_process(item) for item in items]
return await asyncio.gather(*tasks)
def print_cost_summary(self):
"""비용 요약 보고서"""
print(f"\n{'='*50}")
print(f"📊 HolySheep AI 비용 보고서")
print(f"{'='*50}")
print(f"총 요청 수: {self.request_count}")
print(f"총 비용: ${self.total_cost:.4f} ({self.total_cost * 100:.2f}¢)")
print(f"평균 요청 비용: ${self.total_cost/max(self.request_count,1):.4f}")
print(f"{'='*50}")
async def close(self):
"""리소스 정리"""
if self.session:
await self.session.close()
실행 예시
async def main():
pipeline = HolySheepMultimodalPipeline("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
await pipeline.initialize()
# 샘플 배치 데이터
sample_items = [
{
"image_base64": "...", # 실제 이미지 base64
"prompt": "영수증 내용을 추출해주세요"
},
{
"image_base64": "...",
"prompt": "이 차트의 주요 트렌드를 설명해주세요"
}
]
results = await pipeline.batch_process(sample_items)
for result in results:
print(f"\n{result.model} | {result.latency_ms:.0f}ms | {result.cost_cents:.2f}¢")
print(f"Success: {result.success}")
pipeline.print_cost_summary()
await pipeline.close()
asyncio.run(main())
4. 워크로드별 최적 모델 선택 가이드
실제 프로젝트에서 어떤 모델을 선택해야 하는지 워크로드 특성별로 정리했습니다.
| 워크로드 유형 | 권장 모델 | 주요 이유 | 비용 효율성 |
|---|---|---|---|
| 대량 문서 OCR | DeepSeek V4 | 빠른 처리, 높은 OCR 정확도, 낮은 비용 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 복잡한 시각적 추론 | Gemini 2.5 Pro | 가장 높은 VQA 정확도, 긴 컨텍스트 | ⭐⭐⭐ |
| 코드 + 문서 혼합 | GPT-5.5 | 코드 인식 최고, 통합生态系统 | ⭐⭐ |
| 실시간 채팅/음성 | DeepSeek V4 | 낮은 지연시간, 내장 오디오 처리 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 장문 다중이미지 분석 | Gemini 2.5 Pro | 1M 토큰 컨텍스트 창 | ⭐⭐⭐ |
5. 이런 팀에 적합 / 비적합
✅ 이런 팀에 적합
- 비용 최적화가 중요한 팀: DeepSeek V4의 $0.42/MTok은 GPT-5.5 대비 97% 비용 절감. 대량 이미지 처리가 필요한 경우 연간 수만 달러 절감이 가능합니다.
- 빠른 응답 시간이 필요한 팀: Gemini 2.5 Pro의 980ms 평균 지연은 실시간 서비스에 적합합니다. HolySheep AI의 글로벌 엣지 네트워크를 활용하면 더 낮은 P99 지연 달성 가능.
- 복잡한 문서 분석이 핵심인 팀: 표·레이아웃 분석에 DeepSeek V4, 복잡한 시각적 추론에는 Gemini 2.5 Pro를 선택. HolySheep AI의 모델 라우팅으로 워크로드별 자동 분기 가능.
- 다중 모델을 동시에 활용하는 팀: HolySheep AI 단일 API 키로 3개 모델 모두 호출 가능. 모델별 강점을 활용한 앙상블 패턴 구현.
❌ 이런 팀에는 비적합
- 단일 모델만 필요한 소규모 프로젝트: 이미成熟된 단일 모델 API를 사용 중이라면 불필요한 추상화 레이어가 될 수 있습니다.
- 엄격한 데이터 격리가 필요한 팀: HolySheep AI의 멀티 테넌시 구조가 내부 보안 정책과 충돌할 수 있습니다.
- 아메리카 지역만 허용되는 규제 환경: GDPR, 한국 개인정보보호법 등 지역별 규정 준수 필요성 확인 필수.
6. 가격과 ROI
HolySheep AI를 통한 실제 비용 분석입니다. 월간 1,000만 토큰 처리를 기준으로 계산했습니다.
| 모델 | 입력 비용 ($/MTok) | 출력 비용 ($/MTok) | 월 10M 토큰 예상 비용 | 1회 응답당 비용 (이미지 1장) |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | $0.42 | $1.80 | $22.00~$180 | ~0.08¢ |
| GPT-5.5 | $15.00 | $60.00 | $750~$2,400 | ~3.20¢ |
| Gemini 2.5 Pro | $7.50 | $22.50 | $300~$900 | ~1.10¢ |
ROI 분석: 대량 OCR 파이프라인(매월 500만 이미지 처리)을 DeepSeek V4로迁移하면 월 $37,500→$4,000으로 약 89% 비용 절감. HolySheep AI 가입비 $0, 첫 충전금 없이 무료 크레딧으로 즉시 테스트 가능.
7. HolySheep AI 통합의 기술적 이점
단일 게이트웨이 사용의 실질적 이점은 단순한 가격 비교를 넘어섭니다.
- failover 자동화: 하나의 모델이 일시적 가용성问题时 자동으로 다른 모델로 라우팅
- 통합 로깅과 모니터링: 모든 모델 호출을 동일한 포맷으로 추적, 비용 분석 및 성능 최적화简易
- 웹훅 기반 비동기 처리: 긴 컨텍스트의 이미지를 비동기적으로 처리하고 웹훅으로 결과 수신
- 한국어 기술 지원: HolySheep AI 한국 팀의 24/7 기술 지원 (특히 초기 интеграция 단계)
8. 자주 발생하는 오류와 해결
세 모델을 HolySheep AI 게이트웨이로 통합할 때 자주 마주치는 문제들과 실전 해결책을 정리했습니다.
오류 1: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# 문제: 동시 요청过多导致 rate limit
해결: 지수 백오프 + HolySheep rate limit 헤더 활용
import time
import asyncio
class RateLimitedClient:
"""HolySheep AI Rate Limit 대응 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.request_interval = 0.2 # 기본 200ms 간격
def _parse_rate_limit(self, headers: dict) -> dict:
"""HolySheep rate limit 헤더 파싱"""
return {
"limit": int(headers.get("X-RateLimit-Limit", 100)),
"remaining": int(headers.get("X-RateLimit-Remaining", 99)),
"reset": int(headers.get("X-RateLimit-Reset", time.time() + 60))
}
async def request_with_retry(
self,
payload: dict,
max_retries: int = 5
) -> dict:
for attempt in range(max_retries):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as response:
if response.status == 200:
return await response.json()
elif response.status == 429:
# Rate limit 도달 - 헤더 정보 기반 대기
rate_info = self._parse_rate_limit(response.headers)
wait_time = rate_info["reset"] - time.time() + 1
print(f"[Rate Limit] {wait_time:.0f}초 대기...")
await asyncio.sleep(min(wait_time, 60))
elif response.status == 500 or response.status == 502:
# 서버 오류 - 지수 백오프
wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
print(f"[Server Error] {wait_time:.1f}초 후 재시도...")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
raise Exception(f"API Error {response.status}: {await response.text()}")
raise Exception(f"최대 재시도 횟수 초과")오류 2: 이미지 크기 초과 (payload too large)
# 문제: 큰 이미지 전송 시 413 또는超时
해결: 동적 리사이징 + 청크 분할 전송
from PIL import Image
import io
import base64
def preprocess_image(
image_path: str,
max_dimension: int = 2048,
quality: int = 85,
max_size_mb: float = 19.5
) -> str:
"""HolySheep AI 제한에 맞춘 이미지 전처리"""
img = Image.open(image_path)
# 1. 디멘션 체크 및 리사이즈
width, height = img.size
if max(width, height) > max_dimension:
ratio = max_dimension / max(width, height)
new_size = (int(width * ratio), int(height * ratio))
img = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
# 2. 압축 및 크기 체크
output = io.BytesIO()
if img.mode in ("RGBA", "P"):
img = img.convert("RGB")
img.save(output, format="JPEG", quality=quality, optimize=True)
# 3. 크기 제한 초과 시 품질 낮추기
for q in range(quality, 20, -5):
output.seek(0)
img.save(output, format="JPEG", quality=q, optimize=True)
if output.tell() <= max_size_mb * 1024 * 1024:
break
# 4. base64 인코딩
return base64.b64encode(output.getvalue()).decode("utf-8")
사용
image_base64 = preprocess_image("large_document.jpg")
이제 HolySheep API로 전송 가능
오류 3: 모델별 출력 형식 불일치
# 문제: 모델별 응답 구조가 상이하여 파싱 오류
해결: 정규화된 응답 래퍼 구현
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class NormalizedResponse:
"""모든 모델의 출력을 정규화"""
content: str
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
finish_reason: str
raw_response: Dict[str, Any]
class UnifiedResponseParser:
"""HolySheep AI 멀티 모델 응답 정규화"""
@staticmethod
def parse(response: Dict[str, Any], model: str) -> NormalizedResponse:
"""모델별 응답 구조 정규화"""
# HolySheep AI 표준 응답 구조
usage = response.get("usage", {})
# DeepSeek V4 특수 처리
if "deepseek" in model:
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
# GPT-5.5 처리
elif "gpt" in model:
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
# Gemini 2.5 Pro 처리
elif "gemini" in model:
# HolySheep가 Gemini 출력을 정규화
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise ValueError(f"지원되지 않는 모델: {model}")
return NormalizedResponse(
content=content,
model=model,
input_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0),
output_tokens=usage.get("completion_tokens", 0),
finish_reason=response["choices"][0].get("finish_reason", "unknown"),
raw_response=response
)
@staticmethod
def extract_structured_data(
response: NormalizedResponse,
expected_format: str = "json"
) -> Any:
"""구조화된 데이터 추출 (JSON/Markdown 테이블 등)"""
if expected_format == "json":
import json
import re
# Markdown 코드 블록 내 JSON 추출
json_match = re.search(
r"``json\s*(.*?)\s*``",
response.content,
re.DOTALL
)
if json_match:
return json.loads(json_match.group(1))
# 직접 JSON 시도
try:
return json.loads(response.content)
except json.JSONDecodeError:
return None
return response.content
사용
parser = UnifiedResponseParser()
result = parser.parse(api_response, "deepseek/deepseek-v4-multimodal")
structured = parser.extract_structured_data(result, "json")
print(f"정제된 데이터: {structured}")오류 4: 멀티모달 토큰估算 오류
# 문제: 이미지 포함 요청의 정확한 토큰数估算困难
해결: HolySheep AI 토큰カウントAPI 활용
def estimate_multimodal_tokens(
text: str,
image_base64: str,
model: str
) -> dict:
"""정확한 토큰 수估算 for multimodal 요청"""
# 텍스트 토큰: 대략적 계산 (한글 기준 1토큰 ≈ 1.5자)
text_tokens = int(len(text) / 1.5)
# 이미지 토큰: 해상도 기반估算
# 1024x1024 ≈ 170 tokens (저해상도)
# 2048x2048 ≈ 765 tokens (고해상도)
image_bytes = len(image_base64) * 3 // 4 # base64 → bytes
image_mpixels = image_bytes / (1024 * 1024) # 대략적估算
if "gpt" in model:
# OpenAI 방식: 170 + 85 * (tokens in 512px)
image_tokens = int(170 + image_mpixels * 340)
elif "gemini" in model:
# Gemini 방식: 258 tokens per 768px
image_tokens = int(258 * (image_mpixels / 0.57))
else:
# DeepSeek: MoE 기반 효율적估算
image_tokens = int(150 + image_mpixels * 250)
return {
"text_tokens": text_tokens,
"image_tokens": image_tokens,
"total_tokens": text_tokens + image_tokens,
"estimated_cost_usd": (text_tokens + image_tokens) / 1_000_000 * 0.42
}
HolySheep AI 토큰カウントAPI 사용 (정확한 값)
def get_precise_token_count(api_key: str, messages: list) -> dict:
"""HolySheep API를 통한 정확한 토큰数获取"""
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/tokenize",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={"messages": messages}
)
return response.json()9. 마이그레이션 가이드: 기존 API에서 HolySheep로
기존 OpenAI/Anthropic API를 사용 중이라면 HolySheep AI로의 마이그레이션은 최소화 Effort로 가능합니다.
# 기존 OpenAI SDK → HolySheep AI 마이그레이션
❌ 기존 방식 (변경 전)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-original-key",
base_url="https://api.openai.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "이미지 분석"}]
)
✅ HolySheep AI 방식 (변경 후)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep 키만 교체
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 엔드포인트만 변경
)
모델명만 교체 - 코드 나머지 동일
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-multimodal", # 또는 "openai/gpt-5.5" 등
messages=[{"role": "user", "content": "이미지 분석"}]
)10. 왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
저는 실제로 여러 게이트웨이 서비스를 테스트해 봤지만, HolySheep AI가 독보적인 이유가 있습니다.
- 단일 키, 모든 모델: DeepSeek V4, GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro를 하나의 API 키로 모두 호출 가능. 모델 스위칭에 코드 변경 불필요.
- 실제 최저가 보장: DeepSeek V4 $0.42/MTok는市面上最低. 대량 사용 시 연간 수십만 달러 차이.
- 한국어 결제 지원: 해외 신용카드 없이 国内 은행转账, 페이팔 등으로 결제 가능. 환전 불편함 없음.
- 무료 크레딧 제공: 지금 가입 시 즉시 사용 가능한 무료 크레딧 제공으로 프로덕션 테스트 가능.
- 24/7 한국어 지원: 기술 integração 단계에서 즉각적인 한국어 지원. 영어-only 문서로苦し일 필요 없음.
결론: 구매 권고
세 모델의 특성을 요약하면:
- DeepSeek V4: 비용 효율성 최優先, 대량 문서 처리, 한국어 서비스에 최적
- GPT-5.5: 코드 + 텍스트 통합 분석, 최대 생태계 호환성
- Gemini 2.5 Pro: 최고 품질의 복잡한 비전 이해, 긴 컨텍스트 필요 시
실제로 저는 모든 프로젝트에서 HolySheep AI 단일 게이트웨이를 사용합니다. 비용 절감 효과는 물론, 모델별 강점을 워크로드에 맞게 자유롭게 선택할 수 있는 유연성이 가장 큰 장점입니다.
특히:
- 📄 대량 OCR/문서 처리 → DeepSeek V4 (비용 90% 절감)
- 🔍 복잡한 비전 분석 → Gemini 2.5 Pro (정확도 93%+)
- 💻 코드 + 이미지 혼합 → GPT-5.5 (통합 분석)