기술 블로그
AI 대규모 모델, API 개발 및 최신 기술 트렌드 탐구 — SiCore TokenWorks 팀의 기술 공유
실리콘-카본 상전이 대형 모델 API 집계 플랫폼은 어떻게 선택할까? 한 번의 멀티 모델 접속 횡적 평가로 명확하게 정리
먼저 결론부터: 단 한 곳의 모델만 연결한다면 공식 직결이 가장 간편하다. 하지만 비즈니스에서 두 곳 이상을 동시에 사용하거나, 국내에서 저지연으로 국산 대형 모델을 호출해야 한다면 대형 모델 API 집계 플랫폼을 이용하는 것이 보통 더 경제적이다. 우리는 최근 통일된 테스트
대규모 모델 API 콘텐츠 보안 필터링은 어떻게 하나요? TokenWorks 대규모 모델 API 집계 플랫폼의 입출력 3계층 차단 방안
먼저 정의를 명확히 하겠습니다. 대규모 모델 API 콘텐츠 보안 필터링이란 요청이 모델에 들어가기 전, 모델이 콘텐츠를 반환한 후, 그리고 로그가 디스크에 저장되어 보존되는이 세 가지 단계에서 각각 텍스트에 대해 규정 준수 판정과 처리를 수행하는 엔지니어링 메커니즘을 말합니다.
실리콘-카본 상전이: 대규모 모델 대화 기억은 어떻게 저장할까? 컨텍스트, 외부 저장소, 장기 프로파일의 비용 트레이드오프
먼저 정의를 꺼내 놓자. 바로 가져다 쓸 수 있게: 대규모 모델 대화 기억이란 모델이 다중 턴 상호작용에서 일관성을 유지하도록, 역사 정보를 「세션 내 컨텍스트, 외부 저장소, 장기 프로파일」 세 가지 형태로 보존하고 필요에 따라 프롬프트에 주입하는 일련의 엔지니어링 메커니즘을
실리콘-카본 상전이 실측: 중국산 대형 모델 API와 GPT-4o 크로스보더 고객서비스 지연 차이는 얼마나 될까
결론부터 말하자면: 크로스보더 고객서비스처럼 중영 혼용 티켓 시나리오에서는 중국산 모델과 해외 플래그십 중 어느 쪽이 전면적으로 압도한다고 할 수 없고, 차이는 지연, 중국어 정확도, 비용 구조 세 가지에 집중된다. 우리 프로젝트에서 막 한 라운드 비교를 마쳤으니, 그 과정을
실리콘-카본 상전이: 하나의 Key로 GPT-4o, Claude, DeepSeek 연결하며 내가 밟았던 세 가지 보이지 않는 함정
작년에 우리는 크로스보더 공급망 SaaS를 하는 팀의 AI 역량 연동을 도왔는데, 비즈니스 측에서 제시한 요구는 아주 소박했습니다. 고객 상담 대화에는 GPT4o, 계약 조항 요약에는 Claude, 내부 지식베이스 Q&A에는 DeepSeek를 쓰자는 것이었죠. 그때 DeepSe
token8341 엔지니어 해설: 대규모 모델 API 가격 전쟁의 다음 국면, 겨루는 것은 전기요금일 수 있다
지난 한 해 동안 대규모 모델 API의 가격은 거의 매달 바뀌었다. 많은 사람들은 가격 인하가 모델 압축, 추론 프레임워크 최적화, 또는 업체가 돈을 태워 시장을 선점하는 데서 온다고 생각한다. 물론 이런 요인들도 있다. 하지만 우리가 내부적으로 한 번 계산을 해본 뒤 발견한