결과가 나온 뒤에도 기다리고 있었습니다

이번 이야기

문장 다듬기가 늦으면 모델부터 바꿔야 할까요? 입타에서 Grok으로 문장을 다듬는 시간을 측정한 기록에는 다른 단서가 있었습니다. 결과가 나온 뒤에도 프로그램 종료까지 기다리는 시간이 남아 있었습니다. 사용자가 기다리는 시간을 이해하려면 결과를 만드는 과정과 그 이후를 함께 봐야 했습니다.

직접 겪은 일

이번에는 코드와 모델, 계정을 바꾸지 않고 지연 구간을 추가로 측정했습니다. 합성문장으로 네 차례 측정한 전체 시간은 6.268~7.016초였습니다. 스트리밍 API가 자체 보고한 시간은 4.190~4.191초였고, 결과가 나온 뒤 종료까지는 1.588~2.166초가 걸렸습니다.

이 기록을 기존 입타의 waitUntilExit 구조, 즉 실행한 프로그램이 끝날 때까지 기다리는 방식과 대조했습니다. 확인된 성과는 속도 개선이 아니라 대기 구간의 발견입니다. 이 측정만으로 실제 입력칸에 글이 더 빨리 들어갔다고 말할 수는 없습니다.

배운 점

여기서 얻을 수 있는 교훈은 단순합니다. 느리다는 느낌을 고치려면 먼저 어디서 기다리는지 나눠 봐야 합니다. 이번 측정에서는 결과 생성 이후의 대기도 살펴볼 이유가 생겼습니다. 다만 그 시간을 전부 없앨 수 있는지, 없애도 정상적으로 동작하는지는 별도의 검증이 필요합니다.

모델을 바꾸기 전에 주변의 대기 구조를 확인하는 선택도 가능합니다. 같은 모델을 유지한 측정만으로도 다음에 무엇을 검토할지 구체적으로 정할 수 있었으니까요.

독자에게

쓰고 있는 자동화가 느리다면, 다음 실행에서 결과가 준비되는 순간과 전체 작업이 끝나는 순간을 구분해 기록해 보세요. 두 순간 사이에 시간이 남는다면 그 구간에서 무엇을 기다리는지 살펴볼 수 있습니다. 바꿀 대상을 정하기 전에 기다림의 위치를 찾는 것, 이번 기록에서 가져가 볼 만한 방법입니다.