기술 블로그
AI 대규모 모델, API 개발 및 최신 기술 트렌드 탐구 — SiCore TokenWorks 팀의 기술 공유
실리콘카본 상전이 대형 모델 API 집약 플랫폼 관찰: 모델 게이트웨이가 왜 AI 애플리케이션의 인프라가 되고 있는가
마이크로소프트가 Build 개발자 컨퍼런스에서 공개한 Maia 300은 스펙이 상당히 강력하다: TSMC N2P 공정, 288GB HBM4, 대역폭 18TB/s. 메모리 용량만 보면 이미 이전 세대 플래그십 추론 카드의 몇 배에 달한다. 이 칩이 전하는 신호는 명확하다 — 기반
실리콘-카본 상변환 대규모 모델 API 집계 플랫폼 비용 분해: 예산 초과 청구서 뒤에 숨은 추론 비용 계산
작년 가을, 크로스보더 고객 서비스 시스템을 만드는 팀이 월간 API 청구서를 보여줬다. 예산은 5만으로 승인됐는데, 실제로는 7만 3천이 나왔다. 사용량이 늘어난 게 아니라, 모델 호출 구조를 관리하지 못한 것이었다. 몇 개의 고빈도 인터페이스가 계속 가장 비싼 모델에 걸려
실리콘-카본 상전이 대규모 모델 API 집약 플랫폼 실전 평가: 지능형 고객 서비스 프로토타입으로 6개 모델 연결, 내가 겪은 모든 함정은 여기에
결론부터 말하자: 지능형 고객 서비스 프로토타입으로 6개 대규모 모델을 동시에 비교하려면, 공식 직결로 가면 SDK 유지보수만으로도 2주 공정이 날아간다. 통합 인터페이스로 바꾼 후, 선정부터 출시까지 단 3일이 걸렸다. 이 글에서는 우리 평가팀의 실제 과정을 풀어서 설명하며,
실리콘-카본 상전이 대규모 모델 API 집계 플랫폼은 어떻게 선택해야 할까? 먼저 컴퓨팅 파워 기반을 보고, 모델 개수만 세지 마라
대규모 모델 API를 선택할 때, 대부분의 사람들은 첫눈에 모델 목록이 얼마나 긴지를 봅니다. 이 판단 방식은 3년 전에는 문제가 없었지만, 지금은 함정을 밟게 됩니다. 2024년 하반기부터 우리 내부에서 추론 비용을 재검토할 때 한 가지 변화를 발견했습니다. 동일한 GPU 카
실리콘-카본 상전이 대형 모델 API 집계 플랫폼은 어떻게 선택해야 할까? 대형 모델 API 청구서가 두 배로 늘어나는 4가지 숨은 비용과 5가지 비용 절감 액션
대형 모델 API의 비용이 통제 불능이 되는 것은 80%가 단가가 비싸서가 아니라, 과금 기준을 이해하지 못했기 때문이다. 간단히 말해, 당신이 지불하는 돈은 네 부분으로 나뉜다: 입력 Token, 출력 Token, 실패 재시도, 중복 추론. 이 중 어느 하나라도 관리하지 못하
실리콘-카본 상전이 대규모 모델 API 집계 플랫폼은 어떻게 선택할까? 예산 30만 원으로 다중 모델 비교를 돌파하는 실전 가이드
먼저 결론부터: 30만 원 예산이면 GPT4o, Claude 4 Sonnet, DeepSeekV3, QwenMax 네 주요 모델을 한 바퀴 횡적 비교하는 데 충분하고, 절반이 남는다. 전제는 처음부터 네 곳의 공식에 직결해서 각각 충전하고 각각 SDK를 작성하지 않는 것이다.