여러 LLM을 한 번에 비교하는 방법: LLM Council로 살펴보는 멀티 모델 평가의 새로운 흐름

여러 개의 LLM을 동시에 비교하고 싶은데, 매번 각 모델에 같은 질문을 복사해 넣고 답변을 대조하는 과정이 번거롭게 느껴진 적이 있을 것이다. 모델마다 강점과 약점이 다르다는 건 알고 있지만, 실제로 어떤 모델이 어떤 질문에 더 적합한지 판단하는 일은 생각보다 시간이 많이 든다. LLM Council은 이런 비효율을 해결하기 위해 만들어진 간단한 로컬 웹 앱이다. 하나의 질문을 던지면, 여러 LLM이 차례로 답하고 서로의 답을 검토하고 평가하며, 마지막에는 의장 역할의 모델이 최종 결론까지 정리해준다.
이 글에서는 LLM Council의 개념, 동작 방식, 특징, 장점과 한계를 정리해 모델 비교가 필요한 독자에게 명확한 기준을 제공한다.

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1. LLM Council이란 무엇인가?

LLM Council은 여러 AI 모델을 한 화면에서 비교할 수 있게 만든 로컬 기반 웹 애플리케이션이다. 핵심 아이디어는 간단하다. 질문을 하나 입력하면 모델들이 각각 답하고, 서로의 답안을 리뷰하고, 마지막에 하나의 LLM이 최종 결론을 만들어준다. 이 과정이 모두 자동으로 이뤄진다.

프로젝트 제작자는 개인적으로 여러 LLM과 함께 책을 읽고 아이디어를 확장하면서 느낀 불편함을 해결하기 위해 이 도구를 만들었다. 그래서 기능은 복잡하지 않지만, 실제 모델 비교 과정에서 필요한 흐름이 정확하게 구현되어 있다.

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2. LLM Council의 동작 구조

LLM Council은 총 세 단계로 작동한다.

2.1 Stage 1: 각 모델의 초기 답변 생성

입력한 질문이 OpenRouter를 통해 지정된 여러 LLM에 동시에 전달된다.
각 모델은 독립적으로 자신의 답변을 만든다.
이 답변들은 탭 형식으로 정리되어 한눈에 비교할 수 있다.

2.2 Stage 2: 모델 간 상호 리뷰

각 모델은 자신의 답변을 제외한 다른 모델들의 답변을 익명으로 전달받는다.
이 상태에서 각 모델은 다른 모델의 답변을 정확성·통찰력 기준으로 평가하고 순위를 매긴다.
이 단계는 모델의 편향을 줄이는 데 의미가 있다. 서로 이름을 모르는 상태에서 평가하기 때문에 특정 LLM에 유리한 판단을 할 가능성이 낮아진다.

2.3 Stage 3: 최종 Chairman 답변 생성

마지막으로 의장 역할을 맡은 LLM이 모든 모델의 답변과 모델 간 평가 결과를 종합해 최종 결론을 작성한다.
즉, 단일 모델이 가진 관점과 한계를 넘어선 논리적·균형 잡힌 결과를 제공하는 구조다.

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3. 단일 모델을 사용하는 것과 무엇이 다른가?

하나의 LLM만 사용하면 그 모델이 가진 한계가 그대로 답변에 반영된다.
예를 들어, 특정 모델은 분석은 뛰어나지만 창의적 제안이 약할 수 있다.
또 어떤 모델은 깔끔하게 정리하지만 정보의 깊이가 부족할 수도 있다.

LLM Council은 이런 편향을 줄여준다.

• 여러 모델의 다양한 시각을 한 번에 수집
• 모델들끼리의 평가로 최적의 답변을 선별
• 최종 답변을 종합해 균형 잡힌 결론을 도출

즉, 단일 모델 사용의 취약점을 구조적으로 보완하는 방식이다.

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4. LLM Council을 사용하면 어떤 이점이 있는가?

4.1 다양한 시각 한 번에 획득

여러 모델이 동시에 답을 내기 때문에, 한 가지 질문에 대해 다른 접근 방식과 논리 구조를 쉽게 확인할 수 있다.

4.2 모델별 강점 비교 용이

탭 형태로 답변을 훑어보는 것만으로도 ‘어떤 모델이 어떤 유형의 문제에 강한지’ 자연스럽게 파악할 수 있다.
이것은 모델 선택 기준을 정리할 때 특히 유용하다.

4.3 AI 의사결정 품질 향상

모델 간 상호 리뷰 과정은 마치 사람들끼리 피드백을 주고받는 것처럼 작동한다.
이 과정에서 답변의 오류가 드러나고, 더 나은 설명에 대한 공통 의견이 형성된다.

4.4 불필요한 추가 실험 절약

여러 모델을 일일이 별도로 돌릴 필요가 없다.
하나의 UI에서 질문 한 번으로 전체 비교와 검증이 끝난다.

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5. 의도적으로 간단하게 만들어진 프로젝트의 의미

이 프로젝트는 "토요일 하루에 만든 취미 프로젝트"라는 점이 인상적이다.
복잡한 기능을 채워 넣는 대신, LLM을 비교하는 실제 사용자의 관점에서 꼭 필요한 흐름만 구현했다는 의미이기도 하다.

코드를 개선하거나 확장하고 싶다면 이미 있는 구조를 기반으로 원하는 형태로 얼마든지 수정이 가능하다.
제작자의 말처럼 “코드는 덧없고 라이브러리의 시대는 끝났으니, 필요한 방식으로 바꾸면 된다”는 점 또한 이 프로젝트의 철학을 잘 보여준다.

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6. LLM Council의 한계

모든 도구가 그렇듯 LLM Council 역시 명확한 한계를 가진다.

• 여러 모델을 동시에 호출하므로 처리 속도는 단일 LLM보다 느릴 수 있다
• OpenRouter 기반이기 때문에 API Key가 필요하다
• 여러 모델을 호출하는 만큼 비용이 늘어날 수 있다
• 완전히 유지보수되는 프로젝트가 아니라는 점에서 장기 업데이트는 기대하기 어렵다

하지만 이 한계들은 기능적 목표가 명확하기 때문에 크게 문제되지는 않는다.

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LLM Council은 여러 LLM을 비교하고 싶은 사용자에게 매우 실용적인 도구다.
하나의 질문을 통해 다양한 모델의 관점을 빠르게 수집하고, 이를 모델 스스로 평가하게 하며, 마지막에는 정리된 결론까지 제공한다.

이는 단일 모델 사용 방식에서 벗어나
“여러 LLM의 집단 지성으로 더 나은 답을 얻는 방식”이라는 새로운 패턴을 보여준다.

AI 모델이 빠르게 늘어나고 선택 기준이 명확하지 않은 지금,
LLM Council은 기술적 실험뿐 아니라 실제 업무·연구에서도 유용한 비교 도구가 될 수 있다.
단순한 구조지만, LLM 활용을 한 단계 더 깊고 정확하게 만드는 데 도움을 주는 도구라는 점에서 충분한 가치를 가진다.

필요한 경우, 이 구조를 기반으로 자신만의 LLM 비교 도구를 만들어 보는 것도 좋은 선택이 될 것이다.

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https://github.com/karpathy/llm-council

GitHub - karpathy/llm-council: LLM Council works together to answer your hardest questions