ChatGPT vs. Claude vs. Gemini for Data Analysis

How to decide on AI API: ChatGPT, Gemini, or Claude | Merge Development

Here's a comprehensive overview and comparison of three major AI API providers. Discover how to choose between ChatGPT, Gemini, and Claude.

https://merge.rocks/blog/how-to-decide-on-ai-api-chatgpt-gemini-or-claude

Claude vs. ChatGPT: What's the difference? [2024]

Based on extensive testing, we'll explain the strengths and limitations of Claude and ChatGPT so you can decide which is best for you.

https://zapier.com/blog/claude-vs-chatgpt/

AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용 | 우아한형제들 기술블로그

AI 데이터 분석가 '물어보새'는 생성형 AI를 주제로 한 우아톤 2023(우아한형제들 구성원 누구나 참여할 수 있는 사내 해커톤)을 계기로 탄생한 프로덕트입니다. 당시 '코드 없이 데이터 추출과 시각화를 자동으로 해주는 서비스'로 1등을 차지했습니다. 우아톤 이후에도 구성원들의 요구와 관심이 지속되어 2024년 1월에 본격적인 개발을 위한 언지니어 태스크포스(TF)가 구성되었습니다. 지난 6개월 동안 TF를 통해 '물어보새'는 더욱 발전하여 쿼리문 생성뿐만

https://techblog.woowahan.com/18144/

클로드 프로젝트(Claude Projects)란? GPTs와 같은 맞춤형 클로드 사용법 | 프롬프트해커 대니

앤트로픽의 클로드 프로젝트를 통해 AI 협업의 새 시대를 경험해보세요. 맞춤형 지식 기반, 200K 컨텍스트 창, 팀 공유 기능으로 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.

https://www.magicaiprompts.com/docs/claude/what-is-claude-projects/

API를 사용하면 Claude Project의 파일 업로드 제한에서 벗어날 수 있습니다. API를 통해 구현할 경우 다음과 같은 장점이 있습니다:

데이터 용량 제한

•

Claude Project는 파일 업로드 크기에 제한이 있지만, API를 사용하면 더 큰 데이터베이스나 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

•

데이터베이스에 직접 연결하여 실시간으로 데이터를 조회하고 분석하는 것이 가능합니다.

유연한 구현

•

API를 통해 자체 애플리케이션을 개발할 수 있어 원하는 방식으로 기능을 구현할 수 있습니다.

•

데이터베이스 스키마 정보를 프롬프트에 포함시켜 더 정확한 SQL 쿼리 생성이 가능합니다.

•

EDA 결과를 시각화하거나 저장하는 등 추가 기능을 구현할 수 있습니다.

지속적인 데이터 처리

•

Claude Project는 대화 세션이 끝나면 데이터가 사라지지만, API 기반 구현은 지속적으로 데이터를 유지하고 처리할 수 있습니다.

다만 API 사용시 다음 사항을 고려해야 합니다:

•

API 호출 비용이 발생합니다

•

보안 및 데이터 프라이버시 설정이 필요합니다

•

애플리케이션 개발 및 유지보수에 추가 리소스가 필요합니다

실제 프로덕션 환경에서 Text2SQL이나 EDA 봇을 구현하실 계획이라면, API를 통한 구현을 추천드립니다. 더 자세한 API 관련 정보는 Anthropic의 공식 문서(https://docs.anthropic.com/en/docs/)를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

ChatGPT, Gemini, Claude API 비교 정리:

OpenAI (ChatGPT)

•

주요 기능: 언어 번역, 콘텐츠 생성, 요약, QA, 코드 생성, 감정 분석

•

특징: GPT-3/4 기반, 다양한 개발 환경/언어 지원, 맞춤형 학습 가능

•

가격: 토큰당 $0.01-0.03 (pay-as-you-go)

Google (Gemini)

•

버전: Ultra(고성능), Pro(기본), Nano(경량)

•

주요 기능: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 처리

•

특징: 실시간 데이터 학습, 32K+ 토큰 처리, 멀티모달 지원

•

현재 제한적 무료 사용 가능

Anthropic (Claude)

•

주요 기능: 콘텐츠 생성, 이미지 해석, 요약, 분류, 번역, 코드 생성

•

특징: 윤리적 AI 중시, 투명성 강조, GPT-4 대비 동등/우수한 성능

•

가격: 토큰당 약 $0.01

API 선택 시 고려사항:

프로젝트 요구사항 (NLP, 컴퓨터 비전 등)

API 기능 (모델 다양성, 프로그래밍 언어 지원)

예산 (무료/유료 티어, 과금 구조)

성능 (처리 속도, 정확도)

신뢰성 (가동시간, 안정성)

핵심 스펙:

•

Context window: Claude(200K 토큰) > ChatGPT(128K 토큰)

•

가격: Claude가 더 저렴 (API 기준 입력 토큰당 $0.003-0.015)

•

언어 지원: ChatGPT(95+ 언어) > Claude(공식 4개 언어)

•

인터넷 접속/이미지 생성: ChatGPT만 가능

성능 비교:

강점이 있는 영역:

Claude 우세

•

창의적 글쓰기

•

교정/교열

•

코딩 (실시간 미리보기 기능)

ChatGPT 우세

•

복잡한 수학/논리 문제

•

문서 분석/요약

•

통합 기능 (DALL-E, 웹 접근 등)

비슷한 수준

•

이미지 처리/분석

•

감정/윤리적 판단

•

사실 기반 QA

실용적 선택 기준:

•

창작/편집 작업 → Claude

•

종합적 AI 도구 필요 → ChatGPT

•

API 비용 중요 → Claude

•

다국어 지원 필요 → ChatGPT

ChatGPT vs. Claude vs. Gemini for Data Analysis (Part 1)

Ten Questions to test which AI assistant writes the best SQL

https://towardsdatascience.com/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-for-data-analysis-part-1-821086810318

문서는 ChatGPT vs. Claude vs. Gemini의 SQL 능력을 비교한 분석입니다. 세 가지 라운드로 테스트가 진행되었습니다:

문제 해결 라운드 (LeetCode SQL 문제)

•

Claude 3.5 Sonnet이 3점 만점을 받음

•

ChatGPT는 2.5점 (비효율적인 쿼리로 0.5점 감점)

•

Gemini는 2점 (마지막 문제에서 구문 오류)

비즈니스 로직 라운드

•

Claude가 3.5/4점 + 0.5 보너스 점수

•

ChatGPT가 3/4점 + 0.5 보너스 점수

•

Gemini가 3.5/4점

•

주목할 점: Gemini는 CSV 파일 업로드 처리를 하지 못함

쿼리 최적화 라운드

•

Claude가 3/3점으로 완벽한 성적

•

ChatGPT가 2점

•

Gemini가 1.5점 (구문 오류와 덜 최적화된 코드)

최종 순위:

 Claude 3.5 Sonnet (10점)

•

SQL 생성과 최적화에서 가장 뛰어난 성능

•

UI가 더 좋고 프로젝트 기능이 유용

•

단점: 파일 업로드 제한이 낮음

 ChatGPT-4o (8점)

•

구문적으로 정확한 SQL 작성 가능

•

비즈니스 로직에 강점

•

데이터셋 로딩과 합성 데이터 생성에 뛰어남

 Gemini Advanced (7점)

•

전반적으로 낮은 성능

•

웹 검색 기능이 있으나 때때로 부적절한 결과

•

Google Suite 제품들과의 통합이 장점

SQL 작업을 위해서는 Claude가 가장 추천되는 AI 도구로 평가되었습니다.

ChatGPT vs. Claude vs. Gemini for Data Analysis (Part 2): Who’s the Best at EDA?

Five criteria to compare ChatGPT, Claude, and Gemini in tackling Exploratory Data Analysis

https://towardsdatascience.com/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-for-data-analysis-part-2-whos-the-best-at-eda-6ed5a4a6f008

평가 기준 (총 20점):

완성도 (5점): 데이터 검사, 정제, 단변량/다변량 분석, 인사이트 포함

정확도 (4점): 통계 계산, 시각화, 결론의 정확성

시각화 품질 (4점): 명확하고 관련성 있는 시각화

통찰력 (4점): 패턴과 트렌드 기반 인사이트 도출

재현성과 문서화 (3점): 분석 재현 가능성

결과:

공동 1위: ChatGPT-4o (19/20점)

•

장점:

◦

모든 EDA 구성요소를 완벽하게 커버

◦

정확한 분석과 시각화

◦

명확한 인사이트와 실행 가능한 추천

•

단점: 일부 시각화의 상호작용성 부족

공동 1위: Gemini Advanced (19/20점)

•

장점:

◦

포괄적인 분석

◦

상호작용이 가능한 차트

◦

정확한 코드와 분석

•

단점: 너무 많은 차트로 인한 해석의 어려움

3위: Claude 3.5 Sonnet (16/20점)

•

장점:

◦

명확한 구조와 문서화

◦

실행 가능한 추천사항

•

단점:

◦

Python 코드 실행 불가

◦

시각화 직접 표시 불가

◦

코드에 약간의 오류

추가 고려사항:

분석 스타일:

•

ChatGPT/Claude: 중요 컬럼 위주의 선별적 분석

•

Gemini: 포괄적이고 광범위한 분석

출력 안정성:

•

Gemini: 실행마다 큰 변동

•

ChatGPT/Claude: 비교적 일관된 결과

응답 속도:

•

ChatGPT: 가장 빠름

•

Claude: 10-20초 소요

•

Gemini: 가장 느림 (3분 이내)

사용 추천:

•

빠르고 명확한 EDA 보고서 필요시: ChatGPT-4o

•

포괄적인 데이터 탐색 필요시: Gemini Advanced

ChatGPT vs. Claude vs. Gemini for Data Analysis (Part 3): Best AI Assistant for Machine Learning

How AI can accelerate your ML projects from feature engineering to model training

https://towardsdatascience.com/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-for-data-analysis-part-3-best-ai-assistant-for-machine-learning-a2078793e4fa

1. 머신러닝 프로세스와 AI 지원 가능성 평가

•

강한 지원 가능: EDA, 피처 엔지니어링

•

중간 수준 지원: 모델 선택, 모델 학습 및 평가

•

제한적 지원: 문제 정의, 데이터 수집, 모델 배포, 모니터링/유지보수

2. 세부 평가 결과

피처 엔지니어링 (각 3/3점)

•

ChatGPT: 8가지 카테고리의 피처 제안, 코드 생성 우수

•

Claude: 10가지 카테고리 제안, 체계적 분류, 코드 생성 우수

•

Gemini: 5가지 카테고리 제안, 기본적 기능 충족

모델 선택 (각 3/3점)

•

ChatGPT: 8개 모델 추천, XGBoost/LightGBM 권장

•

Claude: 7개 모델 제안, 앙상블 방법 포함

•

Gemini: 5개 모델 추천, 불균형 데이터 고려사항 제시

모델 학습 및 평가

•

ChatGPT: 3.5/4점 - 코드 완성도 높음, 불균형 데이터 처리 미흡

•

Claude: 3/4점 - SMOTE 포함했으나 코드 오류 존재

•

Gemini: 2/4점 - 기본 기능만 제공, 코드 오류 다수

3. 주요 한계점

개별 단계별 지원은 가능하나 전체 프로세스 통합은 어려움

불균형 데이터 처리 같은 전문적 고려사항 누락 가능

데이터 누수 등 잠재적 문제 발생 위험

4. 최종 결론

•

전반적 승자: ChatGPT-4o

•

AI 도구들은 아이디어 제시와 기본 코드 생성에 유용

•

실제 모델 개발에는 여전히 인간 전문가의 지식 필요

Claude API 비용 분석

클로드 api로 데이터 EDA와 Text2SQL 봇을 streamlit으로 구현해서 제공

1. 기본 요금 구조

•

입력 토큰: $0.008/1K tokens (Claude 3 Sonnet)

•

출력 토큰: $0.024/1K tokens (Claude 3 Sonnet)

2. 예상 토큰 사용량 (요청당)

Text2SQL 봇

•

입력 토큰:

◦

스키마 정보: ~500-1000 토큰

◦

사용자 질문: ~50-200 토큰

◦

시스템 프롬프트: ~300-500 토큰

◦

총 입력: ~850-1700 토큰

•

출력 토큰:

◦

SQL 쿼리: ~100-300 토큰

◦

설명: ~200-400 토큰

◦

총 출력: ~300-700 토큰

EDA 봇

•

입력 토큰:

◦

데이터 샘플: ~1000-3000 토큰

◦

사용자 질문: ~50-200 토큰

◦

시스템 프롬프트: ~500-1000 토큰

◦

총 입력: ~1550-4200 토큰

•

출력 토큰:

◦

분석 결과: ~500-1500 토큰

◦

시각화 코드: ~300-800 토큰

◦

인사이트: ~300-700 토큰

◦

총 출력: ~1100-3000 토큰

3. 예상 월간 비용 시나리오

낮은 사용량 시나리오 (일 50회 요청)

•

Text2SQL: 30회/일

◦

입력: 850 * 30 * $0.008/1K = $0.204/일

◦

출력: 300 * 30 * $0.024/1K = $0.216/일

•

EDA: 20회/일

◦

입력: 1550 * 20 * $0.008/1K = $0.248/일

◦

출력: 1100 * 20 * $0.024/1K = $0.528/일
월간 예상 비용: ($0.204 + $0.216 + $0.248 + $0.528) * 30 = $35.88/월

중간 사용량 시나리오 (일 200회 요청)

•

Text2SQL: 120회/일

◦

입력: 850 * 120 * $0.008/1K = $0.816/일

◦

출력: 300 * 120 * $0.024/1K = $0.864/일

•

EDA: 80회/일

◦

입력: 1550 * 80 * $0.008/1K = $0.992/일

◦

출력: 1100 * 80 * $0.024/1K = $2.112/일
월간 예상 비용: ($0.816 + $0.864 + $0.992 + $2.112) * 30 = $143.52/월

높은 사용량 시나리오 (일 1000회 요청)

•

Text2SQL: 600회/일

◦

입력: 850 * 600 * $0.008/1K = $4.08/일

◦

출력: 300 * 600 * $0.024/1K = $4.32/일

•

EDA: 400회/일

◦

입력: 1550 * 400 * $0.008/1K = $4.96/일

◦

출력: 1100 * 400 * $0.024/1K = $10.56/일
월간 예상 비용: ($4.08 + $4.32 + $4.96 + $10.56) * 30 = $717.60/월

4. 추가 고려사항

비용 절감 전략

토큰 최적화

•

스키마 정보 캐싱

•

시스템 프롬프트 최적화

•

출력 토큰 제한 설정

캐싱 전략

•

자주 묻는 질문/쿼리 캐싱

•

EDA 결과 캐싱

•

예상 절감률: 20-30%

기타 운영 비용

Streamlit 호스팅 비용

•

Community Cloud: 무료

•

Private Deployment: $250/월부터

인프라 비용

•

기본 서버 운영: $20-50/월

•

데이터베이스: $20-100/월

•

모니터링: $10-30/월

5. 총 예상 월간 운영 비용

최소 구성 (낮은 사용량)

•

API 비용: $36/월

•

인프라 비용: $50/월

•

총계: ~$86/월

표준 구성 (중간 사용량)

•

API 비용: $144/월

•

인프라 비용: $100/월

•

Streamlit Private: $250/월

•

총계: ~$494/월

확장 구성 (높은 사용량)

•

API 비용: $718/월

•

인프라 비용: $200/월

•

Streamlit Private: $250/월

•

총계: ~$1,168/월