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퍼플렉시티 vs 다른 AI 도구들: 어떤 상황에 어떤 도구가 적합할까? Perplexity vs Other AI Tools: Which One Fits the Bill?

퍼플렉시티 vs 다른 AI 도구들: 어떤 상황에 어떤 도구가 적합할까?에 대한 img

안녕하세요! 드디어 퍼플렉시티 응답 길이 제한에 관한 마지막 포스팅이에요. 지난 두 편에서 퍼플렉시티의 응답 길이가 제한되는 이유와 이를 극복하는 방법들에 대해 알아봤는데요, 오늘은 좀 더 큰 그림에서 퍼플렉시티와 다른 AI 도구들을 비교해보고, 각각 어떤 상황에 적합한지 알아보려고 해요.

주요 AI 도구별 응답 길이 비교

제가 실제로 여러 AI 도구들을 사용해보면서 경험한 응답 길이 차이를 비교해볼게요. 물론 이건 제 주관적인 경험이라 정확한 수치는 아닐 수 있어요!

1. 퍼플렉시티 (Perplexity)

응답 길이: ⭐⭐☆☆☆ (중간~짧은 편)

특징: 정보 검색에 최적화되어 있어 간결하고 요점적인 응답을 선호함

토큰 제한: 일반적으로 한 번의 응답에 약 5K 심볼(700-800단어) 정도로 제한됨

용도: 빠른 정보 검색, 사실 확인, 간결한 요약 필요 시

퍼플렉시티는 이름에서도 알 수 있듯이 '복잡한 것을 풀어서 설명해주는' 도구로 설계되었어요. 그래서 복잡한 정보를 간결하게 요약하는 데 탁월하지만, 긴 형식의 콘텐츠 생성에는 한계가 있죠.

2. ChatGPT (GPT-4)

응답 길이: ⭐⭐⭐⭐☆ (긴 편)

특징: 대화형 AI로 설계되어 상대적으로 긴 응답 생성 가능

토큰 제한: GPT-4는 입력+출력 합쳐서 약 8K 토큰, Plus 구독자는 32K 토큰까지 가능

용도: 긴 형식의 콘텐츠, 복잡한 분석, 창의적인 글쓰기

ChatGPT는 상대적으로 긴 응답을 생성할 수 있어요. 특히 Plus 구독자는 32K 토큰이라는 꽤 넉넉한 제한이 있어서 긴 에세이나 코드 작성에 유리해요. 하지만 실시간 웹 검색 기능이 퍼플렉시티보다 제한적이죠.

3. Claude (Anthropic)

응답 길이: ⭐⭐⭐⭐⭐ (매우 긴 편)

특징: 대용량 입출력에 최적화, 특히 Claude 2/3는 긴 문서 처리에 강점

토큰 제한: Claude 2는 약 100K 토큰, Claude 3 Opus는 더 많은 토큰 처리 가능

용도: 매우 긴 문서 분석, 대용량 텍스트 생성, 복잡한 지시사항 처리

Claude는 현재 시장에서 가장 긴 응답을 생성할 수 있는 AI 중 하나예요. 특히 Claude 3는 정말 긴 문서를 한 번에 처리할 수 있어서 학술 논문이나 책 요약 같은 작업에 적합하죠.

4. Bard/Gemini (Google)

응답 길이: ⭐⭐⭐☆☆ (중간~긴 편)

특징: 구글의 검색 역량과 결합, 지식 기반 응답에 강점

토큰 제한: 정확한 수치는 공개되지 않았지만, 중간 정도의 길이 응답 가능

용도: 검색 기반 콘텐츠, 다양한 형식의 결과물 생성

구글의 Gemini는 검색 기능과 AI를 결합해 퍼플렉시티와 유사한 강점을 가지고 있어요. 하지만 응답 길이는 퍼플렉시티보다 조금 더 긴 편이에요.

퍼플렉시티의 향후 개선 전망

퍼플렉시티 개발팀도 응답 길이 제한이 사용자 경험에 영향을 미친다는 점을 인식하고 있어요. 실제로 퍼플렉시티 CEO인 Aravind Srinivas는 한 인터뷰에서 "사용자 피드백을 바탕으로 지속적인 개선을 추진하고 있다"고 언급했어요.

최근 업데이트를 보면 다음과 같은 개선이 진행 중이거나 계획되어 있어요:

  1. 응답 길이 제한 완화: Pro 사용자를 중심으로 점진적으로 응답 길이 제한을 완화하는 방향으로 나아가고 있어요.
  2. 'Continue' 기능 개선: 현재도 "continue" 명령어로 응답을 이어받을 수 있지만, 이 기능을 더 강화해 맥락 유지 능력을 향상시키고 있어요.
  3. 섹션 분할 처리 최적화: 긴 콘텐츠를 자동으로 여러 섹션으로 나누어 처리하는 기능도 개발 중이라고 해요.

상황별 최적의 AI 도구 선택 가이드

제가 실제로 여러 AI 도구를 번갈아가며 사용하면서 깨달은 건, 각 도구마다 특화된 영역이 있다는 거예요. 상황에 따라 적합한 도구를 선택하는 게 효율적이죠.

퍼플렉시티가 유리한 상황

  1. 최신 정보 검색이 필요할 때: 퍼플렉시티는 실시간 웹 검색 기능이 뛰어나서 최신 정보나 뉴스에 관한 질문에 강해요.
  2. 빠른 요약이 필요할 때: 복잡한 주제에 대한 간결하고 명확한 요약이 필요하다면 퍼플렉시티가 최고예요.
  3. 소스 확인이 중요할 때: 퍼플렉시티는 정보 출처를 명확하게 제공하는 편이라 학술적 용도로 좋아요.

실제 사용 예: 저는 트렌드 리서치나 최신 기술 동향을 파악할 때 주로 퍼플렉시티를 써요. "2025년 AI 트렌드 전망"같은 질문에 정말 유용하거든요.

ChatGPT가 유리한 상황

  1. 창의적인 글쓰기: 소설, 시, 마케팅 카피 등 창의성이 필요한 콘텐츠에는 ChatGPT가 더 적합해요.
  2. 코드 작성 및 디버깅: 프로그래밍 관련 작업에는 ChatGPT가 훨씬 더 강력해요.
  3. 복잡한 문제 해결: 단계별 문제 해결이나 논리적 추론이 필요한 경우에 더 적합해요.

실제 사용 예: 블로그 글 초안을 작성하거나 프로그래밍 문제를 해결할 때는 주로 ChatGPT를 활용해요. 특히 코드 디버깅할 때 정말 유용하더라고요.

Claude가 유리한 상황

  1. 매우 긴 문서 작업: 논문, 책, 긴 보고서 등을 작성하거나 분석할 때 Claude가 최적이에요.
  2. 복잡한 지시사항: 여러 단계의 상세한 지시사항을 한 번에 처리해야 할 때 Claude가 잘 작동해요.
  3. 윤리적 민감한 주제: Claude는 윤리적 고려사항이 강화된 모델이라 민감한 주제를 다룰 때 좋아요.

실제 사용 예: 학술 논문을 작성하거나 긴 보고서를 만들 때 Claude를 활용해요. 한 번에 정말 많은 양의 텍스트를 처리할 수 있어서 편리해요.

길이 제한을 고려한 효과적인 AI 활용 종합 전략

여러 AI 도구를 상황에 맞게 조합해서 사용하는 전략을 소개할게요. 이건 제가 실제로 사용하는 방법이에요!

1. 주제 리서치와 아웃라인 - 퍼플렉시티

새로운 주제에 대한 글을 쓸 때는 먼저 퍼플렉시티로 기본 정보와 최신 동향을 파악해요. 퍼플렉시티의 간결한 요약 기능은 아웃라인을 잡는 데 정말 도움이 돼요.

2. 콘텐츠 확장 및 상세화 - ChatGPT/Claude

기본 구조가 잡히면 ChatGPT나 Claude로 넘어가 각 섹션을 상세하게 확장해요. 특히 창의적인 부분은 ChatGPT가, 아주 긴 섹션은 Claude가 담당하죠.

3. 사실 확인 및 최종 정리 - 퍼플렉시티

최종 내용의 사실 관계를 다시 퍼플렉시티로 확인하고, 필요하면 최신 정보로 업데이트해요. 퍼플렉시티는 출처를 명확히 제공하기 때문에 신뢰성 검증에 좋아요.

4. 하이브리드 접근법 예시

실제 워크플로우 사례: 최근에 AI 윤리에 관한 20페이지 보고서를 작성했는데, 이렇게 했어요:

  1. 퍼플렉시티로 AI 윤리의 최신 논점과 사례 수집 (정보 수집 단계)
  2. Claude로 보고서의 전체 구조와 각 섹션의 첫 번째 초안 작성 (대용량 초안 작성)
  3. ChatGPT로 각 섹션을 더 창의적이고 설득력 있게 다듬기 (개선 및 편집)
  4. 다시 퍼플렉시티로 최종 사실 확인 및 최신 사례 업데이트 (검증 단계)

이런 하이브리드 접근법은 각 AI의 강점을 최대한 활용할 수 있어요.

마무리: AI 응답 길이의 미래

AI 기술이 빠르게 발전하면서 응답 길이 제한 같은 문제는 점점 개선될 거예요. 하지만 그때까지는 우리가 배운 전략들을 활용해 현재 도구의 한계를 극복해야겠죠.

퍼플렉시티도 계속 발전하고 있어서, 아마 1-2년 내에는 지금보다 훨씬 더 긴 응답을 제공할 수 있게 될 거예요. 실제로 최근 업데이트를 보면 꾸준히 이런 방향으로 나아가고 있다는 걸 알 수 있어요.

개인적으로는, 응답 길이가 제한되는 건 단점만은 아니라고 생각해요. 간결하고 명확한 정보를 선호하는 사용자들에게는 오히려 장점이 될 수 있거든요. 하지만 긴 콘텐츠가 필요한 상황에서는 여러 도구를 적절히 조합하는 지혜가 필요해요.

여러분도 이 글에서 소개한 방법들을 시도해보시고, 어떤 전략이 가장 효과적인지 직접 경험해보세요! 그리고 혹시 여러분만의 특별한 AI 활용 팁이 있다면 댓글로 공유해주세요. 다른 독자들에게도 큰 도움이 될 거예요.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 다음에 또 유용한 AI 활용 팁으로 찾아올게요~ 👋

 

Perplexity vs. Other AI Tools: Which Tool is Suitable for Different Situations?

Introduction

Hello! This is the final post in the series about Perplexity’s response length limitations. In the last two posts, we explored why Perplexity limits response length and how to work around these restrictions. Today, we’ll take a broader look at how Perplexity compares to other AI tools and which situations each tool is best suited for.

Response Length Comparison of Major AI Tools

I have personally tested various AI tools and compared their response lengths based on my experience. Keep in mind that these are subjective observations and not exact figures.

1. Perplexity

  • Response Length: ⭐⭐☆☆☆ (Medium to short)
  • Features: Optimized for information retrieval, favoring concise and to-the-point responses
  • Token Limit: Typically around 5K symbols per response (~700-800 words)
  • Best Use Cases: Quick information searches, fact-checking, concise summaries

Perplexity is designed to "untangle complexity," making it excellent at summarizing complex information concisely. However, it has limitations when generating long-form content.

2. ChatGPT (GPT-4)

  • Response Length: ⭐⭐⭐⭐☆ (Long)
  • Features: Designed for conversational AI, capable of generating relatively long responses
  • Token Limit: 8K tokens for free users, up to 32K tokens for GPT-4 Plus subscribers
  • Best Use Cases: Long-form content, complex analysis, creative writing

ChatGPT can generate longer responses, making it ideal for essays and coding. However, its real-time web search capability is more limited compared to Perplexity.

3. Claude (Anthropic)

  • Response Length: ⭐⭐⭐⭐⭐ (Very long)
  • Features: Optimized for handling large-scale input and output, strong at processing long documents
  • Token Limit: Claude 2 supports ~100K tokens, while Claude 3 Opus handles even more
  • Best Use Cases: Processing long documents, large-scale text generation, handling complex instructions

Claude is one of the best AI tools for generating long responses. It’s particularly useful for summarizing academic papers and books.

4. Bard/Gemini (Google)

  • Response Length: ⭐⭐⭐☆☆ (Medium to long)
  • Features: Strong knowledge-based responses integrated with Google Search
  • Token Limit: Exact figures are not publicly available, but responses tend to be of medium length
  • Best Use Cases: Search-based content, generating various output formats

Gemini combines Google Search with AI, making it similar to Perplexity but with slightly longer responses.

Future Improvements in Perplexity

The Perplexity development team is aware that response length limitations affect user experience. CEO Aravind Srinivas mentioned in an interview that they are continuously improving the tool based on user feedback.

Recent and planned updates include:

  • Relaxing Response Length Limits: Gradual increases in response length, especially for Pro users
  • Enhancing the "Continue" Feature: Improving the ability to extend responses while maintaining context
  • Optimizing Section-Based Processing: Automatically splitting long content into multiple sections

Guide to Choosing the Right AI Tool for Different Situations

Each AI tool has its strengths, and selecting the right one based on the task can improve efficiency.

When to Use Perplexity

✅ For real-time information searches: Perplexity excels at answering questions about recent events and news.

✅ For quick summaries: If you need a concise and clear summary of a complex topic, Perplexity is the best choice.

✅ For source verification: Perplexity provides clear references, making it useful for academic research.

🔹 Example Use Case: I use Perplexity for trend research and staying updated on the latest AI advancements, such as "AI trends for 2025."

When to Use ChatGPT

✅ For creative writing: ChatGPT is ideal for generating creative content like stories, poetry, and marketing copy.

✅ For coding assistance: It provides better programming-related responses and debugging support.

✅ For complex problem-solving: Useful for step-by-step explanations and logical reasoning.

🔹 Example Use Case: I rely on ChatGPT for drafting blog posts and debugging code—it’s particularly helpful for troubleshooting programming issues.

When to Use Claude

✅ For processing long documents: Best for summarizing or generating reports, research papers, and books.

✅ For handling detailed instructions: Great for following multi-step, detailed prompts.

✅ For sensitive topics: Claude has stronger ethical safeguards, making it suitable for handling sensitive discussions.

🔹 Example Use Case: I use Claude when writing lengthy research papers—it handles large amounts of text efficiently.

Effective AI Usage Strategies Considering Response Length

Using multiple AI tools in combination can maximize efficiency. Here’s my personal approach:

1. Research and Outline - Perplexity

For new topics, I start with Perplexity to gather key information and industry trends. Its summarization ability helps in structuring an outline.

2. Expanding Content - ChatGPT/Claude

Once the structure is set, I use ChatGPT for creative elaboration or Claude for long-form content.

3. Fact-Checking and Finalizing - Perplexity

Before finalizing content, I use Perplexity to verify facts and update information based on the latest sources.

Example Workflow for a 20-Page AI Ethics Report

  1. Information Gathering: Used Perplexity to collect recent AI ethics debates and case studies.
  2. Drafting the Report: Used Claude to generate the first full draft.
  3. Editing for Clarity: Used ChatGPT to refine the sections for a more engaging and persuasive tone.
  4. Final Fact-Checking: Used Perplexity to verify and update the latest references.

This hybrid approach leverages the strengths of each AI tool.

Conclusion: The Future of AI Response Length

AI technology is rapidly evolving, and limitations like response length are expected to improve over time. However, until then, it’s essential to use the right strategies to overcome these constraints.

Perplexity is gradually expanding its capabilities, and in the next 1-2 years, we can expect significantly longer responses. However, response length is not always a disadvantage—concise and clear information is often more useful than overly long content.

By understanding the strengths of each AI tool and combining them effectively, we can maximize efficiency.

Try out the methods discussed in this article, and feel free to share your own AI usage tips in the comments! 🚀

Thank you for reading! See you in the next post with more AI insights! 👋