ChatBetter

ChatBetter의 대표 약속은 모델마다 탭이나 구독을 따로 둘 필요가 없다는 점이었다. 질문 하나가 같은 입력창을 거쳐 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Meta, Perplexity, Mistral, Cohere에 닿는다. 서너 개 구독을 결제하던 사람에게 이 통합이 가장 큰 매력이었다.

이용자가 어느 모델을 고를지 짐작하게 두지 않고, ChatBetter가 요청마다 스스로 보냈다. 작업을 가늠해 잘 답할 만한 모델, 또는 모델 조합으로 질문을 넘겼다. 팀에 따르면 이 라우팅은 답의 정확도를 지키면서 비용도 줄였다. 단순한 질문에 가장 비싼 모델이 필요하지 않기 때문이다.

중요한 질문이라면 여러 모델로 한 번에 보내 답을 열로 읽을 수 있었다. 거기서 ChatBetter는 가장 강한 부분을 하나의 답으로 합쳤다. 팀은 이를 페이지를 떠나지 않고 두 번째 의견을 얻는 일로 설명했다. 여러 앱을 동시에 쓰는 것과 가장 자주 견줘진 기능이기도 하다.

ChatBetter는 보내기 전에 프롬프트를 다시 쓰거나 다듬었다. 거칠게 입력한 질문은 정돈된 형태로 돌아왔고, 모델은 이를 더 정확히 다룰 수 있었다. 시간이 지나자 플랫폼은 어떤 프롬프트가 통했는지 기록해, 팀이 검증된 표현을 다시 발견하지 않고 재사용할 수 있었다.

채팅은 평평한 목록이 아니었다. 대화를 프로젝트나 고객별로 묶고, 기록 전체를 검색하고, 모델이 보는 문맥을 조절할 수 있었다. 팀 요금제에서는 공용 라이브러리를 통해 동료가 이미 통한 프롬프트를 빌릴 수 있어, 지시문을 새로 짜는 시간을 줄였다.

무료 요금제 위에는 기업을 겨냥한 기능군이 있었다. 싱글 사인온, 역할 기반 접근, 감사 로그, 테넌트 격리, 그리고 Slack, Microsoft Teams, Databricks 같은 도구와의 연결이 포함됐다. 목표는 모든 직원을 방치하지 않고 여러 모델을 도입하는 것이었다.