GPT, Claude, Gemini, Grok 등 LLM AI 중 뭘 써야 할지 매번 고민하셨나요? 하나씩 열어서 물어보고, 복붙 해서 비교하고, 또 프롬프트를 고쳐 쓰다 보면 어느새 시간이 훌쩍 지나 있죠. MASKARA AI를 써보니, “멀티 모델 + 프롬프트 최적화” 도구라는 걸 제대로 체감했습니다. 오늘은 직접 써본 느낌을 바탕으로, 멀티 모델 동시 비교, 프롬프트 최적화 에이전트, 실전형 에이전트 허브 이 세 가지 키워드로 MASKARA AI 사용기를 정리해 보려고 합니다
첫 번째 키워드: 멀티 모델 동시 비교 🤝
보통은 GPT 창 하나, Claude 창 하나, Gemini 창 하나 이렇게 띄워 놓고 같은 질문을 Ctrl+C , Ctrl+V 해서 돌려야 하잖아요. MASKARA AI에서는 이 과정을 한 번의 질문과 하나의 화면으로 끝낼 수 있습니다. 채팅창에서 @만 눌러도 GPT, DeepSeek, Grok, Gemini 등 여러 모델을 한꺼번에 불러와서 동시에 답을 받는 구조라, 일일이 창을 옮겨 다닐 필요가 없습니다.
기획을 하는 경우 LLM 별 답변이 다른 것을 참조하여 다양한 방향의 기획안을 확인할 수 있습니다.
재미있는 건 단순히 “여러 답을 나열”하는 수준이 아니라는 점입니다. “이 주제에 대해 각자 관점에서 설명해 줘”라고 프롬프트를 주면, 모델들끼리 서로의 답을 이어받아 토론하듯 이야기를 이어 갑니다. GPT가 먼저 큰 그림을 잡아 주면, DeepSeek이 디테일을 보완하고, Grok이 비유와 유머를 섞어 정리해 주는 식이죠. 같은 주제를 여러 각도에서 동시에 조명해 주기 때문에, 한 모델의 한계에 갇히지 않고 더 입체적인 인사이트를 얻을 수 있다는 게 가장 큰 장점이라고 느꼈습니다.
두 번째 키워드: 프롬프트 최적화 에이전트 🎛
MASKARA AI에서 가장 인상 깊었던 기능은 단연 프롬프트 최적화 에이전트입니다. “블로그용으로 MASKARA AI의 장점을 정리하고 싶은데, 어떻게 프롬프트를 써야 할지 모르겠다”는 식으로 대충 요구만 전달해도, 에이전트가 먼저 필요한 정보를 되묻고 그걸 바탕으로 고급 프롬프트를 자동으로 설계해 줍니다. 이 부분은 너무나 매력적이었습니다.
CHAT GPT 처음 할 경우 여러 번의 프롬프트 추가를 통해서도 이것이 최적화된 답변인지 확인해 보지만 쉽게 이해를 못 하는 경우가
많았습니다. 마스카라 에이전트 기능을 사용하여 최적화를 테스트를 해보니 너무나 쉽게 최적화된 프롬프팅에 다가갈 수 있었습니다.
예를 들어 “초보자도 이해할 수 있는 블로그 리뷰 프롬프트를 완벽하게 만들어 줘”라고만 적어도, 타깃 독자, 말투, 강조하고 싶은 포인트 등을 하나씩 질문해 줍니다. 여기에 간단히 답해 나가면, 롤 설정, 목적, 형식, 톤, 출력 분량까지 깔끔하게 정리된 프롬프트를 마크다운 형태로 뽑아 줍니다. 이 프롬프트는 MASKARA AI 안에서도 바로 써 볼 수 있고, ChatGPT나 다른 모델에 복사해서 사용해도 충분히 통할 만큼 구조가 잘 짜여 있습니다.
“프롬프트 엔지니어링이 중요하다”는 말은 많이 들었지만, 막상 실무에서 매번 롤·목적·조건을 일일이 정리해서 쓰기는 번거롭습니다. MASKARA AI는 이런 번거로운 부분을 대신 채워 주기 때문에, 사용자는 아이디어와 방향만 말로 설명하고, ‘프롬프트 설계’ 자체는 에이전트에게 맡기는 형태로 일할 수 있습니다. 특히 기획서 작성, 리포트 작성, 마케팅마케팅 카피처럼 구조가 중요한 작업일수록 만족도가 높았습니다.
세 번째 키워드: 실전형 에이전트 허브 🧩
MASKARA AI를 쓰다 보면, 이게 단순한 “챗봇 모음”이 아니라 실전 업무용 에이전트 허브에 가깝다는 생각이 듭니다. 화면 왼쪽의 Agent 메뉴를 열어 보면, 아인슈타인 같은 콘셉트형 에이전트부터 마케팅, 이메일 작성, 기획 지원 등 역할이 분명한 에이전트들이 준비되어 있습니다. 드래그 한 번으로 불러와 바로 대화를 시작할 수 있고, 한 번 사용한 에이전트는 하단에 퀵 메뉴로 남아서 다음에 쉽게 다시 쓸 수 있습니다.
여기에 멀티 모델 기능이 더해지니, “질문 생성 → 프롬프트 최적화 → 여러 모델로 답변 비교 → 정리 및 요약”까지의 흐름이 자연스럽게 하나의 작업 라인처럼 이어집니다. 예를 들어, 2025년 하반기 한국의 직업군 변화를 주제로 리포트를 쓰고 싶다면, 먼저 프롬프트 최적화 에이전트에게 리포트용 프롬프트를 만들어 달라고 하고, 이걸 여러 모델에 동시에 적용해 다양한 관점을 모으고, 마지막에 가장 마음에 드는 답변을 중심으로 글을 구성하면 됩니다.
가격도 꽤 실용적인 편입니다. 여러 모델과 특화 에이전트를 하나의 구독으로 쓸 수 있는데, 유료 플랜이 월 10달러 정도부터 시작해서, 다양한 LLM과 에이전트 기능을 감안하면 가성비가 좋다는 인상을 받았습니다. 무료 구간에서도 멀티 모델 테스트와 프롬프트 최적화를 충분히 체험할 수 있어, 실무에 바로 도입하기 전에 맛보기로 써 보기에도 부담이 적습니다.
MASKARA AI 3줄 요약 📝
✨ 첫 번째 매력: 하나의 질문으로 GPT·DeepSeek·Grok·Gemini 등 여러 모델의 답변을 동시에 받아 비교·토론까지 시킬 수 있는 멀티 모델 협업 환경을 제공합니다.
🎛 두 번째 매력: 초보자도 목적만 말로 설명하면, 에이전트가 질문을 통해 필요한 정보를 모으고 고급 프롬프트를 자동 설계해 주는 프롬프트 최적화 기능이 핵심입니다. 프롬프트 최적화란 가장 제가 원하는 결과를 낼 수 있는 프롬프트를 만들어 주는 것이라고 생각하시면 됩니다.
🧩 세 번째 매력: 다양한 역할의 에이전트와 멀티 모델 기능을 한곳에서 다루며, 리포트·블로그·마케팅 등 실전 업무 흐름을 그대로 자동화 라인처럼 구성할 수 있는 실무형 AI 허브입니다. 에이전트는 AI를 제가 원하는 결과물을 빠르고 정확하게 내는데 도움을 주는 기능이라고 보면 될 것입니다.