AI 기초 상식, 처음 쓰는 분을 위한 개념 9개
AI 기초 상식 코스는 AI를 쓰기 시작했지만 토큰, 추론, 모델, 에이전트 같은 말이 낯선 분을 위한 입문 코스입니다. 업무 경험은 충분하지만 AI가 왜 틀리는지, 어떤 요금제를 골라야 하는지, 회사 자료를 넣어도 되는지는 아직 헷갈리는 분을 기준으로 만들었습니다. 코딩이나 터미널 경험은 필요하지 않습니다.
기업 교육의 기초 파트에서 실제로 쓴 순서와 예시를 바탕으로 했습니다. 개념을 먼저 다 외우기보다 클래스마다 있는 "직접 확인해 보기"를 하나씩 해 보면서 읽는 것을 권합니다.
먼저 해볼 작업과 읽는 순서
- AI는 어떻게 답을 만들까요에서 가상 공지로 같은 질문을 두 번 합니다. 자료 없이 물었을 때와 원문을 붙였을 때 답이 어떻게 다른지 확인합니다.
- AI 답의 출처에서 학습한 지식, 검색 결과, 첨부 자료를 구분하고 공유 전에 확인할 네 항목을 익힙니다.
- 토큰과 추론 모델에서 같은 일도 한도와 비용이 크게 차이 나는 이유를 이해합니다.
- 회사, 서비스, 모델과 요금제와 API 요금에서 지금 쓰는 앱의 모델 메뉴와 요금제를 직접 열어 봅니다.
- 사용 한도와 새 대화에서 긴 대화를 요약해 새 대화로 옮기는 연습을 합니다.
- 학습 설정과 메모리에서 내 계정의 학습 설정과 저장된 메모리를 확인합니다.
- 도구, 에이전트, 스킬에서 검색 도구를 켜고 작업 기록으로 AI가 읽은 페이지를 확인합니다.
연습은 대부분 가상 자료를 읽고 비교하는 것이라 계정 없이도 할 수 있습니다. 직접 요청을 보내려면 ChatGPT, 클로드, 제미나이 가운데 하나의 무료 계정이면 충분합니다. 유료 요금제나 새 프로그램 설치는 필요하지 않습니다.
한 번에 코스를 끝내지 않아도 됩니다. 첫 클래스에서 원문 대조를 한 번 해 봤다면 거기서 멈추고, 다음에는 공지 내용을 바꿔 다시 해 볼 수 있습니다.
필요할 때 찾아볼 개념
| 지금 궁금한 점 | 이어서 읽을 클래스 |
|---|---|
| AI가 그럴듯하게 틀리는 이유 | AI는 어떻게 답을 만들까요 |
| 어제 나온 소식을 AI가 모르는 이유 | AI 답의 출처 |
| 요금표의 "100만 토큰"이 무슨 뜻인지 | 토큰 |
| "생각 중" 표시가 오래 뜨는 이유 | 추론 모델 |
| ChatGPT와 GPT, 클로드와 Opus가 어떻게 다른지 | 회사, 서비스, 모델 |
| 유료 요금제가 필요한지 | 요금제와 API 요금 |
| 사용 한도가 빨리 차는 이유 | 사용 한도와 새 대화 |
| 내 대화가 AI 학습에 쓰이는지 | 학습 설정과 메모리 |
| AI가 파일까지 만들어 주는 원리 | 도구, 에이전트, 스킬 |
앞에서 읽은 말을 잊었다면 해당 클래스의 정의만 다시 읽어도 됩니다. 예를 들어 토큰은 AI가 글을 처리하는 조각이고 한도와 요금의 단위입니다. 이것만 기억해도 긴 자료를 넣었을 때 한도가 빨리 차는 이유를 설명할 수 있습니다.
첫 학습 결과를 확인하는 방법
글을 읽거나 퀴즈를 맞힌 것과 직접 해 본 것은 구별합니다. 코스를 마쳤다면 아래 네 항목을 스스로 확인해 봅니다.
- 자료 없이 물었을 때와 원문을 붙였을 때 받은 답을 비교해 봤는지
- 지금 쓰는 앱의 모델 메뉴와 요금제에서 내가 쓰는 모델이 작은, 중간, 큰 가운데 어디인지 말할 수 있는지
- 내 계정의 학습 설정과 저장된 메모리를 확인했는지
- 긴 대화를 요약해 새 대화로 옮긴 뒤 처음 조건이 지켜지는지 확인해 봤는지
막힌 곳이 있다면 해당 클래스의 "직접 확인해 보기"로 돌아갑니다. 같은 연습을 자료만 바꿔 다시 해 보는 것만으로도 다음 개념으로 넘어갈 준비가 됩니다.
다음에 이어서 볼 코스
- 클로드로 작은 작업부터 해 보고 싶다면 클로드 기초 교육
- 반복 업무를 AI에게 맡기는 방법이 궁금하다면 AI 업무 자동화 입문
- 에이전트의 원리를 더 깊이 알고 싶다면 AI 에이전트 중급
세 줄로 먼저 읽기
이번 방문에서 한 편은 바로 볼 수 있습니다.
AI는 어떻게 답을 만들까요? 언어 모델(LLM)과 다음 말 예측
ChatGPT, 클로드, 제미나이 안에는 대규모 언어 모델(LLM)이 들어 있습니다. 언어 모델은 아주 많은 글을 읽으며 다음에 올 말을 맞히는 연습을 반복해 만든 계산식이고, 답을 쓸 때도 질문과 이미 쓴 답을 읽고 다음 말을 하나씩 골라 이어 붙입니다.
AI 토큰(Token)이란? 글을 읽는 조각이자 한도와 요금의 단위
토큰은 AI 언어 모델이 글을 읽고 쓸 때 쓰는 조각입니다. 영어는 대개 단어 하나, 한국어는 글자 몇 개가 한 토큰이 되며, AI가 한 번에 읽을 수 있는 양과 사용 한도, API 요금이 모두 토큰 수로 계산됩니다.
AI 답의 출처: 학습한 지식, 검색 결과, 첨부 자료 구분하기
AI 채팅 한 대화 안에는 모델이 학습할 때 익힌 지식, 검색 도구로 새로 찾아 읽은 내용, 사용자가 첨부한 자료가 함께 섞입니다. 모델은 학습을 마친 시점 이후의 일을 모르므로 최신 정보는 검색이나 첨부 자료가 있어야 답에 반영됩니다.
추론 모델(Thinking)이란? 생각 단계와 노력 수준 고르기
추론 모델은 답을 바로 쓰지 않고 먼저 생각 단계(Thinking)를 거치는 방식입니다. 조건을 나누고 하나씩 따져 보며 계산을 검토한 뒤 답을 쓰므로 정확해지는 대신 시간이 더 걸리고 토큰과 사용 한도를 더 씁니다.
AI 회사, 서비스, 모델 이름 구분하기: ChatGPT와 GPT, 클로드와 Opus
OpenAI, Anthropic, Google은 AI를 만드는 회사이고 ChatGPT, Claude, Gemini는 사람이 쓰는 서비스이며 GPT-6.1 Sol, Opus 5.5, Gemini 3.1 Pro 같은 이름은 서비스 안에서 고르는 모델입니다. 모델은 크기에 따라 속도와 비용, 잘하는 일이 다릅니다.
AI 요금제와 API 요금: 무료, 유료 구독과 토큰 단가 비교
AI 서비스는 매달 정해진 금액을 내는 구독 요금제와, 프로그램에서 모델을 부른 만큼 토큰 수로 계산하는 API 요금으로 나눠 이용합니다. 구독은 요금제마다 쓸 수 있는 모델과 기능, 사용량이 다르고 API는 입력 토큰과 출력 토큰에 각각 단가를 곱해 요금을 냅니다.
AI 사용 한도와 새 대화: 5시간 한도, 주간 한도, 긴 대화 옮기기
AI 구독 요금제의 사용 한도는 대화마다 쓴 토큰이 모여 5시간 한도와 주간 한도로 차오르는 구조입니다. 대화가 길어지면 한도를 빨리 쓰고 처음에 정한 조건도 놓치기 쉬우므로, 요약본을 받아 새 대화로 옮기는 편이 빠릅니다.
AI 학습 설정과 메모리: 내 자료를 넣기 전에 확인할 것
개인 계정의 AI 대화는 설정에 따라 모델 학습에 쓰일 수 있으므로 자료를 넣기 전에 학습 설정을 확인해야 합니다. "AI에게 내 말투를 학습시켰다"는 경험은 대부분 모델 학습이 아니라 계정에 저장된 메모를 대화마다 다시 읽는 메모리(Memory) 기능 덕분입니다.
AI 도구, 에이전트, 스킬 한눈에 보기: 답하는 AI에서 일하는 AI로
AI 서비스 안에서 모델은 다음 행동을 판단하고, 검색, 계산, 파일 저장 같은 도구가 실제 작업을 수행합니다. 도구와 권한을 받은 AI가 목표를 끝낼 때까지 스스로 다음 단계를 고르면 에이전트라고 부르고, 스킬은 에이전트가 필요할 때 꺼내 읽는 업무 설명서입니다.

