LLM 핵심 능력 해부: 추론 vs 코드 생성 vs Tool Calling, 그리고 자율 에이전트

LLM은 모두 같은 방식으로 작동하는 것일까요? 최근 OpenAI o3, DeepSeek R1 같은 추론 모델(Reasoning Model) 이 등장하면서, 기존 LLM과는 근본적으로 다른 사고 방식이 주목받고 있습니다. 또한 코드 생성이나 Tool Calling 능력은 추론과 어떤 관계에 있을까요?

이 글에서는 LLM의 세 가지 핵심 능력 — 일반 생성, 추론, 코드/Tool Calling — 이 어떻게 다르고, 서로 어떤 관계를 갖는지 정리합니다.

1. 일반 LLM: “직감으로 답하기” (System 1)

일반 LLM(GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 등)은 본질적으로 다음 토큰 예측기(Next-Token Predictor) 입니다. 학습된 수십억 개의 파라미터 속에서 패턴을 매칭하여, 입력에 가장 그럴듯한 다음 단어를 즉각적으로 생성합니다.

입력: "대한민국의 수도는"
     ↓ (파라미터 기반 패턴 매칭)
출력: "서울입니다"

이것은 인지심리학자 다니엘 카너먼이 말한 System 1 사고 — 빠르고, 직관적이며, 자동적인 판단 — 에 해당합니다.

동작 원리

1. 입력 토큰을 임베딩 벡터로 변환
2. Transformer의 어텐션 메커니즘으로 문맥 관계를 파악
3. 파라미터에 인코딩된 지식 패턴과 매칭
4. 확률 분포에서 다음 토큰을 샘플링하여 즉시 출력

특징과 한계

일반 LLM은 “아는 것을 빠르게 말하는” 데 최적화되어 있지, “모르는 것을 단계별로 풀어내는” 데 최적화되어 있지 않습니다.

2. 추론 모델: “풀이 과정을 쓰며 답하기” (System 2)

추론 모델(OpenAI o1/o3, DeepSeek R1 등)은 답변을 내놓기 전에 내부적으로 긴 사고 과정(Chain of Thought) 을 거칩니다. 이것은 System 2 사고 — 느리지만 신중하고, 분석적이며, 논리적인 판단 — 에 해당합니다.

입력: "287 × 43 = ?"

[일반 LLM]
     ↓ (패턴 매칭 → 한 번에 답 생성)
출력: "12,341" (오답 가능)

[추론 모델]
     ↓ (내부 사고 시작)
     │  "287 × 40 = 11,480"
     │  "287 × 3 = 861"
     │  "11,480 + 861 = 12,341"
     │  "검증: 12,341 ÷ 43 ≈ 287 ✓"
     ↓ (사고 종료)
출력: "12,341" (검증 완료)

겉보기에 같은 답이지만, 추론 모델은 풀이 과정이 내재화되어 있어 복잡한 문제일수록 정확도 차이가 벌어집니다.

추론 모델이 “추가"하는 것

일반 LLM 위에 추론 모델이 추가하는 핵심 메커니즘은 다음과 같습니다:

① 사고의 연쇄 (Chain of Thought, CoT)

문제를 작은 하위 단계로 분해하고, 각 단계의 중간 결과를 명시적으로 생성합니다.

일반 LLM:  입력 → [파라미터] → 출력 (단일 패스)
추론 모델: 입력 → [분해] → 중간1 → 중간2 → ... → 중간N → 검증 → 출력

② 추론 시간 연산 (Inference-Time Compute)

학습 시의 연산량(Training Compute)이 아닌, 응답 생성 시의 연산량을 의도적으로 늘립니다. 더 오래 “생각"할수록 더 정확한 답을 내놓는 것입니다.

③ 강화 학습 (Reinforcement Learning)

추론 모델은 단순히 “다음에 올 단어"를 맞추는 것이 아니라, 최종 정답에 도달하는 사고 경로 자체를 보상으로 학습합니다.

• RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): 수학 문제처럼 답이 명확한 영역에서, 정답에 도달한 사고 과정에 보상을 줌
• Deliberative Alignment: 추론 과정에서 안전성 정책을 내부적으로 참조하며 자기 검열

④ 테스트 시간 탐색 (Test-Time Search)

단일 경로가 아닌 여러 후보 경로를 탐색하고, 검증 모델(Verifier)이 가장 논리적인 경로를 선택합니다.

        ┌── 경로 A: 결론 X (논리 결함 발견) ✗
입력 ──├── 경로 B: 결론 Y (논리 검증 통과) ✓ → 최종 답변
        └── 경로 C: 결론 Z (불완전)       ✗

System 1 vs System 2 비교 요약

3. 코드 생성 & Tool Calling: 추론과는 다른 능력인가?

결론부터: “다른 능력이지만, 깊이 연결되어 있다”

코드 생성과 Tool Calling은 추론과는 본질적으로 구분되는 독립적 능력이면서도, 추론 능력이 높아질수록 함께 향상되는 시너지 관계에 있습니다.

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│                    LLM 능력 구조                     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                      │
│   [추론 (Reasoning)]                                 │
│     └─ 내부적 사고 과정                               │
│     └─ "생각하는 능력"                                │
│                                                      │
│   [코드 생성 (Code Generation)]                      │
│     └─ 구조화된 논리를 코드로 표현                     │
│     └─ "만드는 능력"                                  │
│                                                      │
│   [Tool Calling]                                     │
│     └─ 외부 도구를 "언제, 무엇을" 호출할지 판단        │
│     └─ "도구를 사용하는 능력"                          │
│                                                      │
│   ※ 세 능력은 독립적이면서도 상호 강화                 │
└────────────────────────────────────────────────────┘

각 능력의 본질적 차이

그러면 왜 “연관되어” 보이는가?

세 능력이 서로 강화되는 선순환 구조가 존재하기 때문입니다:

추론 → 코드 생성을 강화

추론 능력이 높은 모델은 복잡한 알고리즘을 단계별로 분해할 수 있으므로, 더 정확하고 논리적인 코드를 생성합니다. 디버깅에서도 “이 코드가 왜 틀렸는지” 추론할 수 있어 자가 수정이 가능합니다.

[추론 모델의 코드 생성 과정]
1. 문제를 하위 단계로 분해 (추론)
2. 각 단계를 함수로 설계 (코드 생성)
3. 엣지 케이스를 논리적으로 도출 (추론)
4. 테스트 코드 작성 (코드 생성)
5. 실패 시 원인 분석 및 수정 (추론 + 코드)

코드 학습 → 추론을 강화

역으로, 코드 데이터로 학습한 모델은 일반적인 추론 능력도 향상됩니다. 코드의 구조적·논리적 특성(순서, 조건 분기, 반복)이 모델의 논리적 사고 회로를 발달시키기 때문입니다. 이것은 “코드를 배우면 수학적 추론도 좋아진다"는 연구 결과에서 확인됩니다.

[선순환 구조]
코드 학습 → 구조적 사고력 ↑ → 추론 능력 ↑ → 더 나은 코드 생성 → ...

추론 → Tool Calling을 강화

Tool Calling의 핵심은 “언제, 어떤 도구를, 어떤 파라미터로 호출할지"를 판단하는 것입니다. 이 판단 자체가 추론 과정입니다.

사용자: "내일 서울 날씨 알려줘"

[추론이 약한 모델]
→ get_weather(city="서울")  ← 단순 패턴 매칭

[추론이 강한 모델]
→ "내일"이라고 했으니 오늘 날짜를 알아야 한다
→ get_current_date() 호출이 먼저 필요
→ 그 결과를 기반으로 get_weather(city="서울", date="2026-02-26") 호출
→ 다단계 Tool Calling 성공

추론 능력이 높을수록 복잡한 다단계 Tool Calling 체인을 정확하게 구성할 수 있습니다.

능력별 독립성이 드러나는 사례: 10개 모델 상세 비교

세 능력이 항상 함께 움직이는 것은 아닙니다. 한 능력이 뛰어나면서 다른 능력은 약한 모델이 분명히 존재합니다. 북미와 중국의 주요 모델 10개를 비교해 보면 이 독립성이 명확하게 드러납니다.

종합 비교표

모델별 상세 분석

1. OpenAI — o3 / o3-mini — 추론의 제왕, 도구는 아직

• 추론 ★★★: MATH-500 96.7%, AIME 2024 최상위권. 내부 CoT + 테스트 시간 탐색을 통해 수천 경로를 탐색 후 최적해 출력
• 코드 ★★☆: 코딩도 강하지만, 추론에 특화된 설계 때문에 단순 코드 작성보다 알고리즘 문제 해결에 치우침
• Tool Calling ★★☆: 다단계 추론이 강한 반면, 함수 스키마 정확도는 GPT-4o에 미치지 못함. ‘생각은 깊지만 손이 느린’ 타입

2. OpenAI — GPT-4o / GPT-5 — 도구 사용의 달인

• 추론 ★★☆: 범용적이고 안정적이나, o3처럼 깊은 사고는 하지 못함
• 코드 ★★☆: HumanEval 90.2%. 일반적인 수준에서 높은 편이나 코딩 전문 모델에 비하면 평범
• Tool Calling ★★★: BFCL 벤치마크 최상위권. 함수 선택 정확도와 파라미터 매핑이 가장 안정적. API 연동 서비스 구축의 기본 선택지

3. Anthropic — Claude 4.5 Opus — 올라운더의 정점

• 추론 ★★★: GPQA Diamond 최상위권. 긴 문서의 논리적 무결성을 유지하면서 복잡한 분석을 수행
• 코드 ★★★: SWE-Bench Verified 최상위권. 전체 코드베이스를 이해하고 리팩토링하는 능력이 독보적
• Tool Calling ★★★: Computer Use(마우스·키보드 제어) 기능까지 포함하면 Tool 활용 범위가 가장 넓음

4. Anthropic — Claude 3.5 Sonnet — 실무 코딩의 왕

• 추론 ★★☆: Opus 대비 추론 깊이는 낮지만, 일반적인 문제에는 충분
• 코드 ★★★: HumanEval 93.7%. 코드 리뷰, 디버깅, 테스트 작성에서 가장 실용적
• Tool Calling ★★★: BFCL 벤치마크 최상위. 비용 대비 Tool Calling 성능이 가장 효율적
• 시사점: 추론이 최상위가 아닌데도 코드와 Tool Calling이 최상위 → 능력의 독립성이 명확하게 드러나는 사례

5. Google — Gemini 3.0 Pro / Flash / Ultra — 멀티모달 + 롱컨텍스트 추론

• 추론 ★★★: AIME 2025에서 코드 실행 도구와 결합 시 100% 달성. 200만+ 토큰 컨텍스트에서의 추론이 독보적
• 코드 ★★☆: SWE-Bench 63.8%. 코드 자체보다 코드를 도구로 활용하는 방식에 강점
• Tool Calling ★★☆: Google Workspace 연동은 강하지만, 범용 함수 호출 정확도는 GPT-4o/Claude보다 낮음

6. Meta — Llama 4 (8B / 70B / 405B) — 오픈소스의 가능성

• 추론 ★★☆: 405B 모델은 추론·코드·Tool Calling 모두 중상위. 파인튜닝 시 특정 능력을 극대화할 수 있는 잠재력이 핵심
• 코드 ★★☆: 준수한 코드 생성 능력. 경량(8B) 모델에서도 코드 능력은 비교적 높은 수준을 유지하는 점이 흥미로움
• Tool Calling ★★☆: 기본 제공 수준. 파인튜닝 없이는 GPT-4o/Claude에 미치지 못하지만, 온프레미스에서 커스텀 Tool 연동 시 최적
• 시사점: 같은 아키텍처에서 파라미터 수에 따라 능력별 발현 순서가 다름 — 코드가 먼저 발현되고, 추론·Tool Calling은 대형 모델에서야 제대로 작동

7. DeepSeek — R1 / R1-Zero — 가성비 추론의 쇼크

• 추론 ★★★: MATH-500 97.3%, AIME 2024 79.8%. o1/o3와 동급의 추론 능력을 1/10 비용으로 제공한 ‘가성비 쇼크’의 주인공
• 코드 ★★★: Codeforces Elo 2,029 (상위 3.7%). SWE-Bench 49.2%. 코딩 실력도 프론티어급
• Tool Calling ★☆☆: 초기 버전은 함수 호출을 지원하지 않았음. 0528 업데이트로 Function Calling 추가되었으나 여전히 약점
• 시사점: 추론과 코드가 최상위인데 Tool Calling은 하위 → 가장 극단적으로 능력의 독립성이 드러남

8. DeepSeek — V3 / V3.1 — MoE 가성비 범용

• 추론 ★★☆: MMLU-Pro 75.9%, GPQA Diamond 59.1%. 범용적으로 준수하나 R1처럼 깊지는 않음
• 코드 ★★☆: HumanEval 88.9%, LiveCodeBench 37.6%. 가격 대비 우수한 코딩 성능
• Tool Calling ★★☆: 외부 API 연동 및 구조화 데이터 생성 지원. V3.1에서 Tool Calling 강화
• 시사점: 671B(활성 37B) MoE 구조로 세 능력이 고르게 분포된 균형형, 가격 대비 가장 범용적

9. Alibaba — Qwen 2.5 Max / Qwen 3 — 코딩 우등생 + 다국어 강자

• 추론 ★★☆: MMLU-Pro 76.1%, GPQA Diamond 60.1%. DeepSeek-V3와 유사한 수준
• 코드 ★★★: LiveCodeBench 38.7%(DeepSeek-V3 초과), HumanEval 92.7%. 40개+ 프로그래밍 언어 지원. 코드 특화 모델인 Qwen 2.5 Coder 32B는 오픈소스 코딩 모델 1위(McEval 65.9%, MdEval 75.2%)를 기록하며, 코드 능력만 극단적으로 높고 추론·Tool Calling은 낮은 대표적인 특화 사례
• Tool Calling ★★☆: Function Calling 지원. 이커머스·물류 도메인 API에 특화. 중국 모델 중 Tool Calling이 가장 안정적
• 시사점: 추론은 중간이지만 코드는 최상위 → 코드 능력이 추론과 독립적으로 극대화된 사례

10. Moonshot AI — Kimi k1.5 — 학술 추론의 전문가

• 추론 ★★★: 대규모 컨텍스트(수백만 토큰)에서의 추론에 특화. 수학 문제 풀이와 논리적 추론 모드를 별도 제공
• 코드 ★★☆: 범용 코딩은 가능하나 DeepSeek R1이나 Qwen에 미치지 못함
• Tool Calling ★☆☆: 범용 함수 호출보다 논문 분석·학술 작업에 집중된 설계
• 시사점: 추론은 최상위이지만 Tool Calling은 사실상 미지원 수준 → R1과 유사한 ‘두뇌형’ 모델

능력별 패턴 분석

위 10개 모델을 분석하면 세 가지 패턴이 발견됩니다:

패턴 1: “깊은 사고 vs 넓은 손” 트레이드오프

                추론 ↑
                │
    DeepSeek R1 ●  ● o3          ● Claude 4.5 Opus
    Kimi k1.5   ●     ● Gemini 3.0
                │
                │        ● GPT-4o
                │  ● DeepSeek-V3  ● Claude 3.5 Sonnet
                │  ● Llama 4      ● Qwen 2.5 Max
                │
                └──────────────────── Tool Calling ↑

• 왼쪽 상단(추론↑, Tool↓): 사고에 특화, 행동은 약함 (R1, Kimi)
• 오른쪽 하단(추론↓, Tool↑): 행동에 특화, 사고는 보통 (Claude 3.5 Sonnet)
• 오른쪽 상단(추론↑, Tool↑): 최상위 모델만 가능 (Claude 4.5 Opus)

패턴 2: 코드 능력은 가장 먼저 발현된다

• 경량 모델(Llama 8B, Qwen Coder 32B)에서도 코드 능력은 높은 수준을 보임
• 반면 추론과 Tool Calling은 대형 모델에서야 제대로 작동
• 이는 코드가 가장 구조화된 텍스트여서 적은 파라미터로도 패턴 학습이 용이하기 때문

패턴 3: 중국 모델 = “추론·코드는 강하고, Tool Calling은 약하다”

• DeepSeek R1, Kimi k1.5 모두 추론은 글로벌 최상위이나 Tool Calling은 약함
• 이는 중국 모델들이 수학·코드 벤치마크 최적화에 집중하고, 함수 호출 생태계 구축은 후순위로 두었기 때문
• Qwen 시리즈만이 중국 모델 중 유일하게 안정적인 Tool Calling을 보유

이러한 차이가 존재하는 이유는, 각 능력이 다른 데이터와 다른 학습 방법으로 훈련되기 때문입니다:

• 추론: RL 보상 (정답에 도달하는 사고 경로에 보상)
• 코드: 소스코드 데이터 (GitHub, StackOverflow 등)
• Tool Calling: 함수 스키마와 호출 예시 데이터 (API 문서, 사용 로그 등)

4. 실무에서의 시사점

모델 선택 가이드

자율 에이전트(Autonomous Agent)에 필요한 능력

OpenClaw, Devin, Claude Code 같은 Task 기반 자율 에이전트는 사용자의 지시를 받아 스스로 계획을 세우고, 코드를 작성하며, 도구를 호출하고, 결과를 검증하는 과정을 자율적으로 반복합니다. 이 과정에서 세 가지 능력이 모두 동시에 요구되며, 각각의 비중이 일반 LLM 사용과는 다릅니다.

[자율 에이전트의 작업 루프]

사용자 지시: "이 프로젝트에 인증 기능을 추가해줘"
    ↓
① [추론] 요구사항 분석 → 작업 계획 수립 (어떤 파일을 수정할지, 순서는?)
    ↓
② [Tool Calling] 파일 시스템 읽기, 코드베이스 탐색 (list_files, read_file)
    ↓
③ [추론] 기존 코드 구조 파악 → 구현 전략 결정
    ↓
④ [코드 생성] 인증 모듈 코드 작성
    ↓
⑤ [Tool Calling] 파일 쓰기, 테스트 실행 (write_file, run_tests)
    ↓
⑥ [추론] 테스트 결과 분석 → 실패 시 원인 추론 → ④로 돌아감
    ↓
⑦ [추론] 전체 작업 완료 여부 판단 → 사용자에게 결과 보고

자율 에이전트에서의 능력별 비중

일반적인 챗봇 대화에서는 추론 비중이 낮지만, 자율 에이전트에서는 추론이 절반 이상을 차지합니다. “다음에 무엇을 해야 하는가?“를 스스로 판단하는 것이 에이전트의 핵심이기 때문입니다.

자율 에이전트용 모델 추천

왜 자율 에이전트에서 “세 능력"이 모두 필요한가?

하나라도 약하면 에이전트는 루프에서 빠져나오지 못합니다:

[추론이 약한 에이전트]
→ 계획 수립 실패 → 잘못된 파일을 수정 → 무한 재시도

[코드가 약한 에이전트]
→ 올바른 계획을 세워도 → 코드에 버그 → 테스트 실패 → 무한 수정 루프

[Tool Calling이 약한 에이전트]
→ 계획도 코드도 좋지만 → 파일을 못 읽거나 잘못된 함수 호출 → 작업 중단

이것이 현재 Claude 4.5 Opus가 자율 에이전트 분야에서 독보적인 이유입니다. 세 능력이 모두 ★★★인 유일한 모델이기 때문입니다. 반면, 추론과 코드가 뛰어난 DeepSeek R1은 Tool Calling의 약점 때문에 에이전트 사용 시 별도의 Tool Calling 래퍼(wrapper)가 필요합니다.

하이브리드 전략

2026년의 최적 전략은 단일 모델 의존이 아닌 능력별 모델 조합입니다:

[에이전트 파이프라인 예시]

사용자 요청
    ↓
[라우터] ── 단순 질문? ──→ GPT-4o-mini (빠르고 저렴)
    │
    ├── 복잡한 논리? ──→ o3 (심층 추론)
    │
    ├── 코드 작성? ──→ Claude 4.5 (코드 + 추론)
    │
    ├── 외부 API 연동? ──→ GPT-4o (Tool Calling 정확도)
    │
    └── 자율 코딩 작업? ──→ Claude 4.5 Opus (올라운더)
                              또는 o3(계획) + DeepSeek R1(코드) + GPT-4o(도구)

5. 정리

참고 자료

• NVIDIA — Chain-of-Thought Prompting
• IBM — What is Chain-of-Thought?
• HuggingFace — Scaling Test-Time Compute
• Sebastian Raschka — Understanding Reasoning LLMs
• Kahneman, D. — Thinking, Fast and Slow (System 1 & System 2)