셀렉트스타가 AI 모델을 자동으로 선택하는 기술을 공개하고 최고가 모델 대비 비용을 28% 절감했다고 발표했습니다. 다만 공식 저장소 문서에 따르면 이 수치는 가장 비싼 모델 단독 사용 대비이며, 저렴한 모델이나 다른 라우팅 방식과 비교하면 오히려 비용이 높게 나옵니다.
공식 GitHub 저장소 README에 따르면 자체 라우팅 방식의 비용은 10.78달러로, 가장 비싼 Opus 단독 사용 14.99달러 대비 28% 절감입니다. 그러나 Sonnet 단독 9.15달러나 Jev 라우팅 9.66달러보다는 비용이 높게 나왔습니다. 절감폭이 항상 더 싼 대안 대비 우위를 뜻하지는 않는 구조입니다.

출처: 조사 출처
발표문에 따르면 헤드라인에 오른 정확도는 71.1%이지만, 회사는 컷오프를 같은 데이터에 맞춰 이 수치가 낙관적이라고 문서에 명시했습니다. held-out 방식으로 측정하면 Davi의 정확도는 69.9%로 낮아졌습니다. 다만 Jev 라우팅의 66.9% 대비 우위는 이 경우에도 유지됐습니다.
저장소 문서에 따르면 비용 수치는 정가 기준 모델 실행 추정치이며 실제 청구액이 아니라고 밝혔습니다. 판정용 judge 호출 비용도 이 수치에 포함되지 않았습니다. 실사용 환경에서의 최종 비용은 이보다 달라질 수 있는 상태입니다.
문서에 따르면 측정은 한국어 closed-book QA 단일 데이터셋으로 이뤄졌고 코딩이나 장기 에이전트 작업은 평가되지 않았습니다. 정확도 우위도 870건 중 7건 차이인 0.8%포인트로 유의성 검정은 없었습니다. 언론 보도의 JevBench 비교(다비 89.2% 대 제브 86.6%)는 공식 저장소 문서에 없고, 227개 시스템을 다루는 제3자 JevBench 리더보드에도 DAVI가 등재되지 않아 회사 배포자료 단일 출처로만 존재합니다. 이 기술의 실용성과 성능 주장은 회사 발표 기준으로 대체로 사실입니다. 일반화 여부는 다른 작업 영역과 몇 분기의 관측이 더 필요합니다.