#API 태그 콘텐츠 37건
API 태그가 붙은 인사이트 35건과 클래스 2건을 한곳에 모았습니다. 디지털 마케팅, GA4, GTM, AI 활용 관점에서 API 주제를 입문자도 이해하기 쉽게 풀어 드립니다.
Insights (35)
Ox Alpha를 클로드 코드와 코덱스 CLI에서 쓰는 방법
Ox Alpha는 Z.AI의 GLM-5.3-Flash입니다. 클로드 코드와 코덱스 CLI는 모두 Z.AI 공식 지원 목록에 올라 있습니다. 도구를 바꾸지 않고 요청을 보내는 주소만 Z.AI로 돌리면 되며, 두 도구의 설정 파일과 값이 서로 다릅니다. 공식 문서 기준으로 설정 방법과 요금제, 붙이기 전에 확인할 것을 정리했습니다.
Ox Alpha 정체와 GLM-5.3-Flash 스펙 정리
Ox Alpha는 중국 Z.AI가 만든 곳을 감춘 채 OpenRouter에 무료로 공개했던 GLM-5.3-Flash의 프리뷰 모델입니다. 2026년 8월 21일 이름 없이 등장해 닷새 만에 사용량 1위에 올랐고, 8월 26일 정체가 공개되면서 MIT 라이선스로 가중치까지 풀렸습니다. 공개 경과와 공식 스펙, 벤치마크 점수가 측정 방식에 따라 달라진 사례를 정리했습니다.
Qwen3.8-Flash-Next 정리: Qwen4 구조를 먼저 공개한 125B 모델
Qwen3.8-Flash-Next는 알리바바 Qwen 팀이 2026년 8월 26일 공개한 125B 멀티모달 MoE 모델이자 다음 세대인 Qwen4에 쓸 구조를 미리 여는 오픈 웨이트 모델입니다. 토큰마다 60억 개만 활성화하는 구조와 긴 컨텍스트에서 벌어지는 처리량 차이, 로컬에서 돌리는 데 필요한 메모리를 공식 자료로 정리했습니다.
OpenAI 제로 데이터 리텐션과 Private Safety Processing 정리: 앤트로픽 30일 보관과 비교
제로 데이터 리텐션(ZDR)은 API로 보낸 프롬프트와 응답을 처리가 끝난 뒤 남기지 않는 설정입니다. OpenAI가 2026년 8월 19일 발표한 Private Safety Processing과 앤트로픽의 30일 보관 정책을 비교하고, 회사 데이터를 AI에 넣기 전에 확인할 항목을 정리했습니다.
독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가 결과, 근황 및 통과 3팀 정리
독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 한국 정부가 국가대표 AI 모델을 개발할 팀을 단계 평가로 추려 GPU와 데이터를 집중 지원하는 사업입니다. 2026년 8월 18일 2차 단계평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원이 통과하고 모티프테크놀로지스가 탈락했습니다.
구글 픽셀 11, Qwen3.8, 커서 인수로 본 AI 배포 경쟁
AI 배포 경쟁은 같은 모델을 몇 개의 화면에 넣어 두느냐로 우열이 정해지는 경쟁입니다. 2026년 8월 12일부터 15일 사이에 나온 발표 다섯 건을 놓고, 각 회사가 모델을 어디까지 밀어 넣었는지 공식 자료 기준으로 정리했습니다.
제미나이 3.7 플래시와 GPT-5.6 울트라패스트, AI 속도 발표 4건 정리
AI 추론 속도는 모델이 답을 만들어 내는 속도입니다. 2026년 8월 둘째 주에 나온 네 건의 발표를 놓고 각각이 속도를 어디서 얻는지, 발표된 배수가 실제 작업 시간에서 어떻게 줄어드는지를 공식 자료 기준으로 정리했습니다.
메타 뮤즈 글리머 로컬 실행 조건과 벤치마크 정리
뮤즈 글리머(Muse Glimmer)는 메타가 2026년 8월 10일 공개한 파라미터 296억 개 규모의 오픈 웨이트 에이전트 모델입니다. 개인 컴퓨터 한 대에서 돌리는 것을 목표로 만들어졌고, 필요한 메모리와 실제 초당 토큰 수, 앞서는 항목과 뒤지는 항목을 공식 자료 기준으로 정리했습니다.
클로드 텍스트 워터마크 적용 범위와 탐지 한계 정리
클로드 텍스트 워터마크는 앤트로픽이 2026년 8월 2일 이후 출시 모델부터 클로드가 만든 글에 심는 기계 판독용 표식입니다. 적용 범위와 표식이 남는 조건, 지워지는 조건, 글을 쓰는 쪽에서 조심할 지점을 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
딥시크 V4 프로 정식 출시와 100만 토큰 컨텍스트 가격 정리
딥시크 V4 프로는 딥시크가 2026년 8월 12일 프리뷰를 끝내고 정식 버전으로 전환한 플래그십 모델입니다. 1.6조 파라미터 구조와 100만 토큰 컨텍스트, 압축 어텐션이 비용을 낮추는 방식, 공식 벤치마크의 비교 대상, 그리고 예고된 가격 인상까지 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
Grok 4.6 벤치마크 점수와 가격 구간 정리
그록 4.6은 SpaceXAI가 2026년 8월 12일 공개한 언어 모델로, 오래 돌아가는 에이전트 작업과 코딩에 초점을 맞춘 그록 4.5의 후속판입니다. 공식 발표와 외부 평가 기관의 측정치를 기준으로 벤치마크 위치, 200K 토큰을 넘으면 달라지는 요금 구간, 실무 도입 판단 순서를 정리했습니다.
클로드 소네트 5 API 가격 정리: 2달러 확정과 실제 비용 계산
앤트로픽이 2026년 8월 10일 Claude Sonnet 5의 도입 요금(입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러)을 표준 가격으로 확정했습니다. 9월 1일로 예정됐던 인상은 시행되지 않습니다. 요금 체계와 모델별 비교, 표시가와 실제 청구액이 다를 수 있는 토크나이저 변수까지 정리했습니다.
미니맥스 H3 정리: 스펙, 요금, 한국 제외 라이선스 쟁점
미니맥스 H3는 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 한 컨텍스트로 읽어 최대 15초 영상을 스테레오 음향과 함께 생성하는 옴니모달 영상 생성 모델입니다. 스펙과 2단계 2K 구조, API 요금, 그리고 오픈 웨이트 라이선스가 한국을 제외 지역으로 명시한 쟁점까지 원문 기준으로 정리했습니다.
OpenAI 사이버보안 이니셔티브 Daybreak 확장과 GPT-5.6-Cyber 공개 정리
OpenAI가 2026년 8월 10일 사이버보안 이니셔티브 Daybreak를 Blue와 Red 두 티어로 확장하고, 인가된 방어팀 전용 모델 GPT-5.6-Cyber를 공개했습니다. 두 티어의 차이와 접근 조건, 안전장치를 정리합니다.
RAG와 파인튜닝 차이: 고르는 기준 다섯 가지와 GraphRAG
RAG는 모델이 답하기 전에 학습 데이터 밖의 자료를 찾아 참고하게 만드는 방식이고, 파인튜닝은 예시를 학습시켜 모델이 답하는 방식을 바꾸는 작업입니다. 두 방식이 각각 무엇을 바꾸는지와 고르는 기준을 공식 문서 기준으로 정리합니다.
플라우드 노트, 젠스파크 세컨드브레인 노트, Omi 비교: 사양과 요금제 정리
플라우드 노트와 젠스파크 세컨드브레인 노트, Omi는 대화를 녹음해 요약과 할 일로 바꿔 주는 AI 기록 기기입니다. 하드웨어 사양, 요금제, 각 제품이 노리는 지점을 2026년 8월 기준 공식 자료로 정리합니다.
인스타그램 해시태그 버즈 수집: API 제약과 메타 앱 검수 통과 조건
인스타그램 해시태그 게시물은 공식 API로 수집할 수 있습니다. 다만 기능 승인, 비즈니스 인증, 24시간 조회 창이라는 조건이 붙습니다. 실제로 앱 검수에 반려되고 다시 준비하면서 확인한 제약과 설계 기준을 정리했습니다.
클로드 코드와 코덱스 프롬프트 캐시 정리: 작업을 몰아서 해야 하는 이유
프롬프트 캐시는 AI에 이미 보낸 앞부분의 계산 결과를 서버가 보관했다가 다음 요청에서 재사용하는 기능입니다. 캐시가 유지되는 조건과 깨지는 조건, 실제 비용 차이를 계산으로 정리했습니다.
업스테이지 Solar Open 2, Solar Pro 4 정리: 벤치마크와 클로드 코드 연동
Solar Open 2는 업스테이지가 2026년 7월 22일 가중치까지 공개한 250B 규모의 오픈웨이트 언어 모델입니다. 공식 벤치마크에서 이긴 항목과 뒤진 항목, 클로드 코드에 연결하는 공식 방법, 8월 6일 공개된 상용 모델 Solar Pro 4와의 역할 차이를 정리했습니다.
Qwen3.8-Max 정리: 사양, 가격, 자율작업 성적, 오픈웨이트 공개 상태 (2026년 8월 기준)
Qwen3.8-Max는 알리바바 Qwen 팀이 2026년 8월 3일 공개한 2조 4천억 파라미터 규모의 MoE 모델입니다. 공개 자료에 적힌 사양과 가격, 16일 자율 코딩을 포함한 장기 작업 실험 결과, 벤치마크를 읽을 때 주의할 점을 정리했습니다.
딥시크 V4 정리: 플래시와 프로 차이, 가격, 코덱스 지원
딥시크 V4 플래시는 딥시크가 2026년 7월 31일 퍼블릭 베타로 공개한 경량 API 모델입니다. 공식 문서에 적힌 가격과 사양, 에이전트 벤치마크 수치를 프로 버전과 나란히 놓고 정리했습니다.
Meta MCP와 Meta CLI 차이: 가벼운 쪽과 무거운 쪽 정리
Meta MCP와 Meta CLI는 같은 광고 API를 서로 다른 방식으로 여는 두 가지 연결 통로입니다. 말로 시키는 쪽과 명령으로 시키는 쪽이 각각 무엇을 가볍게 하고 무엇을 무겁게 하는지, 같은 작업의 처리 순서와 서로 없는 기능까지 정리했습니다.
OpenAI의 야심작, 아스트라(Astra) 얼마나 뛰어난 걸까? 다른 모델과의 비교
아스트라(Astra)는 OpenAI가 다음 주요 모델 계열로 예고한 이름입니다. 2026년 8월 1일 공개된 수학 난제 10건과 워싱턴 시연에서 확인된 사실만 추려, 지금 쓸 수 있는 모델들과 무엇이 다른지 정리했습니다.
GPT-5.6 Luna 파격적인 가격 공개와 GPT의 역습
GPT-5.6 Luna는 OpenAI GPT-5.6 제품군의 최소형 경량 모델로, 2026년 7월 30일 API 가격이 80% 인하되었습니다. 인하 내용과 기술적 배경, Claude와 Gemini를 겨냥한 경쟁 구도 변화를 정리했습니다.
GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 차이와 가격 비교
GPT-5.6은 OpenAI가 2026년 7월 출시한 3단계 모델 제품군으로, 최상위 Sol, 균형형 Terra, 경량 Luna로 구성됩니다. 세 모델의 차이와 두 차례 가격 인하 이력, 요금제별 사용 범위, Claude와 Gemini 경쟁 모델과의 가격과 벤치마크 비교를 정리했습니다.
헤드리스 AI의 개념과 특징: AI 에이전트 활용하기
화면 없이 백그라운드에서 실행되는 헤드리스 AI의 개념과 채팅형 AI와의 차이를 정리했습니다. 이벤트 기반 동작 구조, 이메일 자동 분류와 주간 리포트 자동화 같은 실무 사례, 클로드 코드로 직접 실행하는 방법까지 다룹니다.
Kimi K3, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol 비교: 모델별 장점 정리
2026년 7월에 출시된 Kimi K3와 Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol의 스펙, 벤치마크, 가격, 커뮤니티 반응을 비교하고 작업 성격별 선택 기준을 정리합니다.
LLM 래퍼와 AI 어그리게이터의 위기: 구글 부사장의 경고
구글 클라우드 부사장 대런 모우리가 TechCrunch 팟캐스트에서 'LLM 래퍼'와 'AI 어그리게이터' 스타트업에 경고를 던졌습니다. 이 두 사업 모델의 엔진 경고등이 이미 켜졌다는 것입니다. 생소할 수 있는 용어부터 하나씩 풀어서, 이 경고가 AI 시장 전체에 어떤 의미인지 정리했습니다.
MCP란? 비전문가를 위한 MCP 쉽게 이해하기
AI가 내 노션, 슬랙, 구글 드라이브를 직접 다루는 것 이 MCP(Model Context Protocol)인데, 이름만 들으면 어렵게 느껴집니다. USB 포트 비유와 실제 프로덕트 예시로, 비개발자도 이해할 수 있도록 쉽게 정리했습니다.
비개발자도 쓰기 편하게 정리한 카카오모먼트 API 데이터
카카오모먼트 광고 데이터를 API로 가져오고 싶은 마케터를 위한 가이드입니다. 공식대행사 전용 권한 신청, 비즈 앱 전환 심사, 비즈니스 토큰 인증, 보고서 API의 metricsGroup 구조까지: 카카오모먼트 API의 진입 장벽과 실전 사용법을 정리했습니다.
비개발자도 쓰기 편하게 정리한 Meta Ads API 데이터
Meta(Facebook/Instagram) 광고 데이터를 API로 직접 가져오고 싶은 마케터를 위한 가이드입니다. 앱 생성부터 시스템 유저 토큰 발급, Insights API 필드 매핑, 전환 데이터 파싱까지: 비개발자가 AI에게 코드를 맡기기 전에 알아야 할 핵심을 정리했습니다.
비개발자도 쓰기 편하게 정리한 네이버 검색광고 API 데이터
네이버 검색광고 데이터를 API로 직접 가져오고 싶은 마케터를 위한 가이드입니다. HMAC 인증 방식, 마스터 데이터와 통계 데이터의 분리 구조, 다른 매체와 필드가 다른 이유, 그리고 구글, 메타 데이터와 합칠 때의 주의점까지: 네이버 API만의 특이점을 중심으로 정리했습니다.
Google Ads API 데이터 활용 정리: 구글 애즈 API 필드와 지표 매핑
구글 Ads API로 가져올 수 있는 필드, 마케터가 보는 지표와 API 필드명 매핑, 연결 과정, 주의사항, 그리고 AI로 쉽게 구현하는 팁까지. 비개발자를 위한 실전 가이드.
초보자를 위한 OAuth 2.0 이해하기
바이브코딩과 AI 에이전트로 빠르게 서비스를 만들 수 있는 시대입니다. 하지만 인증 구조를 이해하지 못하면 비밀번호가 코드에 그대로 노출되는 사고가 일어납니다. 인증의 기본 개념부터 OAuth 2.0까지, 비개발자도 이해할 수 있도록 정리했습니다.
블로그 관리 페이지에서 LinkedIn에 바로 글을 올리는 기능을 만들었습니다: LinkedIn API 연동 과정을 처음부터 끝까지 정리합니다
블로그에서 AI로 LinkedIn 소개글을 생성한 뒤, 복사-붙여넣기 없이 바로 게시할 수 있도록 LinkedIn Posts API를 연동한 과정을 OAuth 인증부터 실제 게시까지 단계별로 정리했습니다.