모델 선택: Auto와 직접 지정

개요

ToRun은 하나의 모델에 묶어 두지 않습니다. 모든 채팅 턴, 이미지, 영상, 음성 세션, 워크플로 단계는 플랫폼 카탈로그의 모델로 라우팅됩니다. Auto에 맡기거나, 직접 모델을 지정하면 됩니다.

Auto가 실제로 하는 일

Auto는 브랜드가 아니라 기능을 먼저 봅니다. 한 턴에 대해:

1. 그 턴이 무엇을 필요로 하는지 판단합니다 — 순수 텍스트, 시각(이미지를 첨부함), 이미지 생성, 이미지 편집, 도구 호출, 오디오, 긴 컨텍스트.
2. 그 기능을 모두 지원하는 모델만 남깁니다.
3. 요금제와 결제 재원이 허용하는 범위로 좁힙니다.
4. 남은 것을 이 호출이 실제로 소비할 단위의 공시 요율로 정렬해 가장 값어치 있는 것을 고릅니다.

요구 사항을 턴마다 계산하므로, 같은 대화가 메시지마다 다른 모델에서 돌 수 있습니다. 사진을 첨부하면 그 턴은 볼 수 있는 모델로, 방금 만든 이미지의 수정을 요청하면 편집할 수 있는 모델로 옮겨 갑니다.

직접 고르기

채팅·이미지·영상·워크플로 단계의 모델 선택기는 명시적 지정을 받아들이며, 그 선택은 존중됩니다. 순위가 이를 뒤엎지 않고, 더 싼 것이 슬쩍 대체되지도 않습니다.

대신 명시적으로 고른 모델은 할 수 없는 작업에 대해 거절될 수 있습니다. 텍스트 전용 모델에 이미지 편집을 요청하면, 둘러대는 대신 불일치를 짚는 오류가 돌아옵니다.

제공자가 실패할 때

제공자가 아무것도 만들어 내기 전에 실패하면 — 장애, 속도 제한, 비어서 돌아온 응답 — Auto 턴은 형제 모델로 재라우팅되어 답을 받습니다. 명시적 지정은 재라우팅하지 않습니다. 그 모델을 지목했으니 조용한 대체 대신 정직한 오류를 받습니다. Deep Research는 절대 재라우팅하지 않습니다. 엔진 자체가 선택의 일부이기 때문입니다.

비용

모든 호출은 사용한 모델과 단위의 공시 요율로 청구되며, 그 요율이 찍힌 한 건의 기록으로 장부에 남습니다. 따라서 Auto가 다른 모델을 고르면 턴의 비용도 달라집니다 — 마지막 단계가 고정된 선호 대신 가격표를 읽는 이유가 바로 이것입니다.