카운슬 모드: 익명 동료 순위를 통한 편향 없는 AI 답변

모델은 사람처럼 자신의 스타일에 측정 가능할 정도로 관대합니다: 이름이 표시된 답변을 보면 모델은 자신의 표현 방식과 비슷한 결과물을 과대평가하는 경향이 있고, 인기 브랜드는 후광 효과를 얻습니다. 신원을 제거하면 순위는 남은 유일한 것 — 내용 — 에만 근거하게 됩니다.

이 아이디어는 Andrej Karpathy의 llm-council 실험에서 유래했는데, 이 실험은 모델들이 서로의 익명 답변을 순위 매길 때 어느 단일 모델보다 더 나은 집단적 판단을 내는 경우가 많다는 것을 발견했습니다 — 때로는 경쟁자의 답변을 자신의 답변보다 높게 평가하기도 합니다.

디베이트는 대립적이고 상호작용적입니다 — 질문에 논의할 실질적인 트레이드오프가 있고(가격 책정, 아키텍처, 전략) 입장이 충돌하는 것을 보고 싶을 때 가장 좋습니다.

카운슬은 독립적이고 평가됩니다 — 실시간 논쟁의 소음 없이 어려운 질문에 대한 단 하나의 가장 신뢰할 수 있는 답변을 원할 때 가장 좋습니다: 복잡한 기술적 질문, 상식 검증이 필요한 의학적·법적 설명, '여기서 실제로 무엇이 진실인가' 같은 질문.

실제로 서로 다른 공급업체의 3~5개 에이전트를 사용하세요 — 익명성은 답변이 서로 다른 '사고'에서 나올 때만 의미가 있습니다. 강력한 모델을 첫 번째 자리에 배치하세요: 이 모델은 최종 종합을 작성하는 의장 역할도 겸합니다. 카운슬 모드는 Pro 기능입니다(Pro는 월 20달러). 모든 요금제에는 내장 모델과 매월 크레딧이 포함되어 있어 키 없이도 실행할 수 있습니다. 선택적으로 본인의 API 키를 연결하면 제공업체에 직접 결제하게 되어 크레딧을 0만큼 소비합니다.