
인사이트 · 2026. 10. 8.
클로드 Haiku 5.5(하이쿠 5.5) 가격, 성능, 사용법과 Haiku 4.5에서 옮길 때 확인할 것
Haiku 5.5는 10만 토큰 이하 요청의 단가가 Haiku 4.5보다 90% 낮지만, 같은 글이 약 30% 더 많은 토큰으로 계산되고 10만 토큰을 넘으면 단가가 다섯 배가 됩니다. 계산 예시로 비용 변화를 확인하고 벤치마크, 클로드 코드 사용법, API 이전 항목을 정리했습니다.
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API 태그 모음은 관련 인사이트 85편과 클래스 30편을 함께 살펴보는 목록입니다.
전체 115편

인사이트 · 2026. 10. 8.
Haiku 5.5는 10만 토큰 이하 요청의 단가가 Haiku 4.5보다 90% 낮지만, 같은 글이 약 30% 더 많은 토큰으로 계산되고 10만 토큰을 넘으면 단가가 다섯 배가 됩니다. 계산 예시로 비용 변화를 확인하고 벤치마크, 클로드 코드 사용법, API 이전 항목을 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 10. 7.
오픈AI가 Decisions API를 모든 개발자에게 퍼블릭 베타로 열었습니다. 글을 생성하지 않고 확률, 선택지, 점수만 돌려주는 구조와 세 가지 질문 종류, 첫 요청 예시, 가격과 기존 Structured Outputs 방식과의 차이를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 10. 7.
리플렉션 AI가 501B 규모의 오픈 웨이트 모델 Beam을 발표했습니다. SNS에 퍼진 수치를 공식 발표와 대조하고, 벤치마크에서 앞서는 모델과 뒤지는 모델, 가중치 공개 시점과 지금 쓸 수 있는 방법을 구분합니다.

인사이트 · 2026. 10. 1.
사진의 일부만 바꿀 때 무엇을 확인해야 할까요? 이디오그램 4.5의 정밀 편집, 서비스마다 다른 마스크 색, 생성 장수에 따른 비용을 머그 사진 예시로 익힙니다.

인사이트 · 2026. 10. 1.
제미나이 4 아르곤 발표와 일반 공개는 다릅니다. 누가 먼저 쓰는지 확인하고, 토큰 가격을 간단히 계산하며, 벤치마크 점수를 내 업무에 맞게 읽는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 30.
아르곤 목격담과 2026년 9월 30일 구글 발표를 대조합니다. 모델 이름과 출력 한도, 제한 배포를 구분하고 공식 발표와 API 문서에서 직접 확인하는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 30.
GPT-6.1 Sol을 Work에서 처음 고르고 작은 계산 과제로 결과를 확인합니다. 구독과 API 요금의 차이, GPT-6 Sol에서 옮길 때 바꿀 설정, 9월 30일의 비교 실험을 함께 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 30.
출시가 취소된 GPT-6.1 아스트라와 기존 GPT-6 아스트라, 새로 발표된 Sol은 서로 다른 모델입니다. 안전성 시험에서 문제 된 보고 방식과 권한 범위를 구분하고, 가상 회의 안내문으로 AI의 완료 보고를 확인해 봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 30.
데브데이 2026 발표를 도구, 모델, 속도 옵션과 요금제로 나눠 읽습니다. 내 업무에 맞는 첫 기능을 고르고, GPT-6.1 Sol의 API 비용과 Pro 500의 사용량을 구분하는 예제로 정리합니다.

인사이트 · 2026. 9. 29.
OpenShell은 AI 에이전트가 접근할 파일과 네트워크를 정책으로 제한하는 실행 환경입니다. 설치 없이 권한표를 만드는 예제로 시작해 Sentry의 역할과 정책 증명기의 지원 범위를 알아봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 29.
Sonnet 5.5의 단가와 작업 비용을 계산기로 비교하고, 클로드 코드에서 한 세션에 모델을 선택하는 순서를 안내합니다. 실제 결과와 사용량을 확인하는 방법, Opus 5.5와의 차이와 API 이전 조건을 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 9. 26.
Pro Max로 알려졌던 월 500달러 요금제는 Pro 500이라는 이름으로 공식 발표됐습니다. 과거 코드와 한국 가격 기록을 현재 조건과 구분하고, 속도와 사용량 한도를 비교하는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 26.
GPT-6 Cyber 관련 보도와 공식 확인 범위를 구분합니다. 보안 모델, Daybreak 승인과 API의 역할을 풀고, 설정 예제를 읽는 연습으로 도입 전에 확인할 것을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 23.
GPT-6 Sol과 Luna의 입력, 출력, 캐시 비용을 가상 사용량으로 계산합니다. 이용 가능한 화면과 추론 강도, 벤치마크 조건을 구분하고 작은 업무로 모델을 비교하는 방법을 익힙니다.

인사이트 · 2026. 9. 23.
Opus 5.5의 모델 선택과 비용을 설명하고, 한도 초기화권을 쓰기 전 확인할 항목을 안내합니다. 가상 사용량 화면으로 연습하며 실제 초기화나 추가 결제 없이 판단 방법을 익힐 수 있습니다.

인사이트 · 2026. 9. 23.
Qwen4 학습 발표와 설정 파일이 알려 주는 사실을 구분합니다. 증류의 뜻, 정부 권고문과 개인 실험의 한계, Qwen3.8 세 모델의 메모리와 라이선스 차이를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 22.
Comfy MCP의 클라우드와 로컬 연결을 구분하고, 템플릿 검색으로 연결을 확인한 뒤 생성 조건과 결과 저장을 점검하는 순서를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 22.
구글은 2026년 9월 30일 제미나이 4 아르곤을 발표했습니다. 제한 제공과 일반 이용은 다릅니다. 공식 발표에서 모델 이름과 이용 대상, 가격을 찾는 연습으로 유출 정보와 확인된 사실을 구분합니다.

인사이트 · 2026. 9. 22.
Grok 4.7의 토큰 단가와 작업 전체 비용은 다를 수 있습니다. 회사 발표와 독립 평가의 점수, 비교 모델과 측정 조건을 나눠 보고 계산 예제로 비용을 확인합니다.

인사이트 · 2026. 9. 21.
Qwen-Image-2.1은 투명 이미지 생성과 편집을 함께 지원합니다. 시각 생성부 7B의 의미, 자체 평가표를 읽는 방법, 연구용 라이선스와 상업 이용 조건을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 19.
Jev(제브)는 타입세이프 AI가 2026년 9월 15일 공개한 모델입니다. 글자를 만들지 않고 미리 정해 둔 선택지 가운데 하나를 고른 뒤 그 확률을 함께 돌려줍니다. 무엇이 실제로 새로운지, 회사 자체 평가에서 정확도가 어디쯤인지, 환각하지 않는다는 말이 어디까지 보장하는지를 발표 자료와 외부 실측으로 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 9. 18.
Astra for Law는 GPT-6 아스트라에 미국 법률 검색과 작성 지침, 연결 도구를 더한 구성입니다. 이용 조건과 평가 수치를 구분하고, 가상 계약 문장에서 근거와 빠진 정보를 확인하는 연습을 제공합니다.

인사이트 · 2026. 9. 17.
9월 17일 출시설과 실제 공식 발표를 비교하며 AI 뉴스를 확인하는 방법을 익힙니다. 모델 이름, 날짜와 출처를 나누어 읽고 확인 결과를 짧게 기록해 봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 17.
9월 29일 열린 오픈AI 데브데이의 한국 시각과 공식 발표 자료를 확인합니다. 발표된 사실과 예상, 계정별 제공 조건을 구분하는 연습과 10월 22일 서울 익스체인지 신청 확인 방법을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 9. 16.
기본형과 확장 추론형의 차이를 이해하고, 가상 영업시간 안내로 정확성을 확인하는 방법과 입력 및 출력 비용 계산을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 15.
딥시크 무료 챗에서 가상 준비물 메모를 정리하고 답을 확인하는 방법을 설명합니다. API 비용 계산과 학습 사용 거부의 범위, 회사 자료를 넣기 전 확인할 조건도 구분했습니다.

인사이트 · 2026. 9. 15.
경쟁사 광고를 화면에서 찾아 3개만 기록해 봅니다. 광고 라이브러리와 API의 조회 범위, 광고 성과를 단정하면 안 되는 이유, 요청과 응답을 읽는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 15.
GPT-5.6의 Sol, Terra, Luna 이름과 max, ultra 설정을 구분합니다. 가상 리뷰 분류를 직접 확인하는 연습으로 모델 선택 기준을 세우고, 성능표의 점수와 비용을 읽는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 15.
GLM 모델의 웹 채팅과 API, 코딩 구독, 자체 설치를 구분합니다. 가상 안내문으로 첫 질문을 해 보고 결과를 확인하는 방법과 비용 계산, 모델 파일을 받기 전 확인할 조건을 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 9. 15.
RSI의 뜻을 모델과 에이전트 시스템 수준으로 나눠 설명하고, 구글 관련 유출 캡처와 공개된 RRSI 연구의 근거를 구분하는 연습을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 9. 14.
Plus의 Work와 Codex에서 아스트라를 찾고 가상 경비 자료를 정리해 봅니다. 2026년 10월 4일 공식 안내에 따라 Pro 200 신규 가입 재개, Pro 500, 사용량 한도와 API 계산을 구분했습니다.

인사이트 · 2026. 9. 14.
검색 횟수와 상대 지수를 구분하는 연습부터 시작합니다. NAVER API HUB의 신규 이용 절차와 기존 키의 전환 일정, 검색어 트렌드 조회 및 쇼핑 클릭 자료의 해석 기준을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 13.
AI 개발 속도를 늦추자는 제안은 채팅 응답을 느리게 하자는 뜻일까요? 다리오 아모데이의 2026년 9월 에세이에서 실제 사건, 미래 전망과 시행 약속을 구분하고 찬반 논점을 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 11.
컴퓨터 유즈는 AI가 화면을 보고 마우스와 키보드로 프로그램을 조작하는 방식입니다. 긴 업무에서 생기는 오류를 OSWorld 연구 사례로 살펴보고, 점수의 의미와 작은 작업부터 확인하는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 10.
모델 증류는 교사 모델의 출력 등을 학습 자료로 삼아 학생 모델을 학습시키는 방법입니다. 확률과 답변을 이용하는 방식의 차이를 살펴보고 DeepSeek 공개 설명서에서 교사, 기반 모델, 크기를 직접 구분합니다.

인사이트 · 2026. 9. 10.
ChatGPT Images 2.5로 사진의 배경만 바꾸는 연습을 합니다. 원본에서 유지할 부분을 확인하는 법, Sketch와 Templates의 사용 위치, API의 Flare와 Sunburst 차이를 정리합니다.

인사이트 · 2026. 9. 10.
메타 뮤즈의 서비스와 모델을 구분하고 가상 구독 목록으로 결과 확인을 연습합니다. 2026년 10월 5일 확인한 가격과 사용량, 승인 범위 및 9월 출시 당시의 화면과 반응을 함께 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 10.
나비에 스토크스 문제와 특이점의 뜻을 풀고, OpenAI의 증명 발표와 Lean 검증 및 클레이 연구소의 인정 절차를 구분합니다. 공적 논란은 당사자의 성명과 후속 설명을 함께 읽습니다.

인사이트 · 2026. 9. 8.
BYOK는 AI 도구에 내 API 키를 연결해 쓰는 방식입니다. 암호화 키를 가져오는 보안 용어와 구분하고, 구독료와 API 요금을 나누어 계산하며, 키를 입력하기 전에 확인할 기능과 데이터 경로를 익힙니다.

인사이트 · 2026. 9. 8.
오픈클로 2.0의 공유 세션과 저장 방식 변화를 살펴봅니다. 현재 버전 확인부터 백업 검증, 업데이트 후 비교와 복구 판단까지 처음 사용하는 분이 순서대로 확인할 수 있게 안내합니다.

인사이트 · 2026. 9. 7.
여러 AI API를 연결하는 라우터의 작동 방식부터 설명합니다. 무료 한도, 과금 전환, 입력과 출력의 학습 및 보관 조건을 구분하고 가상 사례로 전환 가능 여부를 판단합니다.

인사이트 · 2026. 9. 7.
AGI는 여러 지적 작업을 폭넓게 수행하는 범용 인공지능을 뜻하지만, 판정 기준은 연구마다 다릅니다. 젠슨 황의 아스트라 발언과 실제 평가를 구분하고 내 업무에서 확인할 항목을 정리합니다.

인사이트 · 2026. 9. 7.
K2 호라이즌의 공개 범위와 실행 조건을 구분합니다. 모델 카드에서 자료 상태를 확인하고, 벤치마크 보정 점수를 직접 계산해 봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 6.
허깅페이스는 모델과 데이터 및 실행 데모를 공유하는 플랫폼입니다. 모델 카드에서 게시자와 이용 조건을 읽는 방법, 엔비디아의 인수 합의 발표와 실제 제품 조건을 구분하는 기준을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 9. 5.
ARC-AGI-3 99.9%가 내 업무 성공률은 아닌 이유를 살펴봅니다. GPT-6 아스트라의 평가 조건과 비용, 사무직 연구를 구분하고 가상 경비 업무로 AI에게 맡길 범위와 확인할 결과를 정해 봅니다.

인사이트 · 2026. 9. 3.
Gemini 3.8 Flash의 단가와 작업 비용은 어떻게 다를까요? 입력과 출력 토큰으로 비용을 계산하고, 출시 평가표의 조건과 보안용 Cyber 모델의 이용 범위를 구분합니다.

인사이트 · 2026. 9. 2.
페이블 5.1의 성능 평가와 캐시 읽기 가격 인하를 살펴봅니다. 계산기로 전체 비용 차이를 확인하고, 플랜별 요금과 클로드 코드 모델 선택 시 확인할 조건을 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 8. 31.
Aside는 AI 기능을 통합한 브라우저 앱이고, Playwright MCP와 Chrome DevTools MCP는 AI가 브라우저 도구를 사용하도록 연결합니다. Claude in Chrome까지 포함해 로그인 재사용, 화면 읽기와 권한의 차이를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 8. 28.
CLAUDE.md에 짧은 프로젝트 규칙을 적고 새 세션에서 읽혔는지 확인하는 방법을 안내합니다. 200줄 권장, 훅과 권한 설정의 역할, 스킬로 옮길 내용과 비용의 차이도 공식 문서에 맞춰 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 8. 27.
Ox Alpha로 알려진 GLM-5.3-Flash를 기존 코딩 도구에 연결할 때 확인할 주소, 모델과 설정 파일을 설명합니다. 설정 백업부터 작은 요청의 결과와 사용량 확인, 원래 환경 복구까지 안내합니다.

인사이트 · 2026. 8. 27.
Ox Alpha는 GLM-5.3-Flash의 익명 프리뷰였습니다. 당시 공개 화면과 현재 가격을 구분하고, 사용량 순위와 평가 점수, 전체 파라미터와 활성 파라미터의 차이를 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 8. 27.
Qwen3.8-Flash-Next의 주 모델 125B와 활성 6B는 무엇이 다를까요? 필요한 저장 공간과 메모리, 입력 처리량 그래프, API 비용을 구분해 모델 사양을 읽는 연습을 합니다.

인사이트 · 2026. 8. 27.
모델 가중치를 공개하면서 API로 수익을 내는 구조를 설명하고, 공개 범위와 라이선스, 로컬 실행 및 API 비용을 확인하는 연습을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 8. 20.
학습에 쓰지 않는다는 조건과 보관하지 않는다는 조건을 구분하고, ZDR과 PSP의 적용 범위를 가상 업무 흐름으로 확인합니다.

인사이트 · 2026. 8. 18.
독파모 2차 평가의 통과 팀과 8월 27일 공개된 세부 점수를 정리합니다. 벤치마크와 종합 점수의 차이, 공개 모델을 검토할 때 읽어야 할 항목을 예시로 설명합니다.

인사이트 · 2026. 8. 15.
AI 배포는 모델과 기능을 앱, 기기, 개발 도구에서 사용할 수 있게 제공하는 일입니다. 2026년 8월의 구글, Qwen, 커서 사례로 발표 내용과 내 계정의 실제 이용 조건을 구분하는 방법을 알아봅니다.

인사이트 · 2026. 8. 14.
AI가 14배 빨라졌다는 발표는 업무 시간도 14배 줄어든다는 뜻일까요? 출력 속도와 전체 완료 시간을 구분하고, 네 가지 발표 사례로 비용과 사용 조건까지 비교하는 방법을 배웁니다.

인사이트 · 2026. 8. 14.
Muse Glimmer의 메모리 표와 속도 점수를 해석하고, 내 장비에 맞는 모델 파일과 실행 도구를 확인하는 방법을 가상 사례로 연습합니다.

인사이트 · 2026. 8. 13.
클로드 텍스트 워터마크는 지원 모델의 출력에 넣는 기계 판독용 표식입니다. 표식 탐지와 작성자 판정이 어떻게 다른지, 글을 교정하거나 번역할 때 어떤 작업 기록을 남기면 되는지 정리했습니다.

인사이트 · 2026. 8. 13.
DeepSeek V4 Pro의 문맥 길이와 사용 비용을 구분하고, 현재 시간대별 가격, 프리뷰와 정식 평가의 차이, 작은 문서 확인 연습을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 8. 13.
그록 4.6의 출시 당시 61점은 정답률이나 현재 순위가 아닙니다. 평가 버전과 API 요금 구간을 구분하고, 입력과 출력 토큰을 넣어 요청 한 건의 비용을 계산하는 방법을 익힙니다.

인사이트 · 2026. 8. 12.
소네트 5의 표준 API 단가는 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러입니다. 월 구독료와 API 요금을 구분하고, 계산기로 요청 한 번의 예상 비용을 계산한 뒤 실제 사용량과 청구 내역을 확인하는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 8. 12.
미니맥스 H3로 만들 수 있는 짧은 영상과 음향을 알아봅니다. 2K 직접 생성과 재생성 비용을 계산하고, 공개 가중치와 공식 서비스의 이용 조건을 구분하는 연습을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 8. 11.
Daybreak의 두 접근 등급과 신청 조건을 구분하고, 95%라는 평가 수치를 해석하는 방법 및 승인된 점검 범위를 정하는 연습을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 8. 8.
RAG는 필요한 자료를 찾아 답변의 입력에 더하고, 파인튜닝은 추가 학습으로 모델의 동작을 조정합니다. 작은 가상 문서로 자료 부족과 형식 오류를 구별한 뒤 선택 기준과 GraphRAG를 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 8. 8.
AI 녹음기는 녹음한 말을 전사와 요약으로 바꿉니다. 플라우드 노트 프로, 젠스파크 세컨드브레인 노트, Omi의 사양과 현재 요금을 비교하고, 구매 전에 한국어 기록의 오류를 확인하는 연습을 합니다.

인사이트 · 2026. 8. 8.
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.

인사이트 · 2026. 8. 8.
같은 자료를 다시 보낼 때 프롬프트 캐시가 어떤 계산을 재사용하는지 설명합니다. 고정 입력 비용을 직접 계산하고, API 비용과 월 구독 사용 한도를 구분합니다.

인사이트 · 2026. 8. 6.
Solar Open 2의 공개 가중치와 Solar Pro 4의 서비스 이용 차이를 설명합니다. 비교표의 1위가 뜻하는 범위, 현재 요금과 서버 준비 조건을 확인하고 작은 예제로 판단해 봅니다.

인사이트 · 2026. 8. 4.
Qwen3.8-Max의 API 서비스와 공개 모델 파일은 무엇이 다를까요? 0902 업그레이드, 발표 당시 평가표와 비용 계산을 살펴보고 계산기로 월 사용료를 직접 확인합니다.

인사이트 · 2026. 8. 3.
DeepSeek V4의 출시 당시 설명과 현재 API 조건을 구분합니다. V4.1 Flash로 연결되는 모델 이름, Pro의 Responses API 지원, 시간대별 요금과 작은 비교 연습을 안내합니다.

인사이트 · 2026. 8. 3.
Meta 광고를 대화로 조회하는 MCP와 명령으로 조회하는 CLI의 준비 조건을 비교합니다. 같은 계정과 기간으로 첫 보고서를 확인하고, 반복 실행에 필요한 조건을 익힙니다.

인사이트 · 2026. 8. 3.
GPT-6 아스트라의 API 가격과 긴 입력 조건을 계산하고, 컴퓨터 사용 평가를 읽는 방법을 정리합니다. 같은 가상 자료로 모델 답변을 비교하는 예제와 수학 증명 공개의 의미도 함께 설명합니다.

인사이트 · 2026. 7. 31.
GPT-5.6 Luna의 2026년 7월 가격 인하를 예로 API 비용을 계산합니다. 입력과 출력, 캐시, 긴 요청의 단가를 구분하고 가상 문의 1,000건의 비용과 분류 결과를 확인합니다.

인사이트 · 2026. 7. 31.
GPT-5.6 Sol, Terra, Luna의 역할과 API 가격을 비교합니다. 리뷰 세 건을 분류하는 예제로 결과를 확인하고, 일반 Chat과 Work의 선택 방법, 입력과 출력 요금의 차이를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 7. 29.
헤드리스 AI는 대화 화면을 열지 않고 AI 작업을 실행하는 방식입니다. 수동 실행과 예약 실행의 차이를 살펴보고, 문의 분류 연습과 Claude Code의 비대화형 명령으로 작동 방식을 이해합니다.

인사이트 · 2026. 7. 20.
세 모델의 공개 방식과 API 가격을 구분하고, 같은 가상 보고서를 맡겨 정확도와 수정 횟수를 비교하는 방법을 설명합니다.

인사이트 · 2026. 3. 7.
외부 AI 모델을 쓰는 서비스와 여러 모델을 모은 서비스는 어떻게 다를까요? 용어와 요청 경로를 설명하고, 업무 연결과 검수 시간, 데이터 조건으로 실제 가치를 비교하는 방법을 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 3. 5.
MCP는 AI 앱과 외부 도구가 정해진 방식으로 정보를 주고받도록 하는 연결 규격입니다. USB 비유로 구조를 이해하고, 자료 조회와 원본 수정의 차이 및 처음 확인할 결과를 살펴봅니다.

인사이트 · 2026. 3. 4.
카카오모먼트 API의 사용 권한과 비즈니스 토큰을 구분하고 가상 응답으로 보고서 구조를 익힙니다. 캠페인 하나의 하루 성과를 조회한 뒤 날짜, 지표 그룹과 누락값을 확인합니다.

인사이트 · 2026. 2. 24.
Meta 광고 데이터를 조회하기 전에 클릭 종류와 계정 통화, 전환 배열을 이해합니다. 가상 데이터로 계산을 연습하고 Python 조회 결과를 광고 관리자와 대조하는 순서를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 2. 24.
가상 데이터로 캠페인 이름과 통계를 연결한 뒤 네이버 검색광고 API로 캠페인 하나의 하루 성과를 조회합니다. 인증 서명, 계정 ID, 일별 응답과 비용 및 ROAS 단위를 차례로 확인합니다.

인사이트 · 2026. 2. 23.
캠페인 보고서 한 행을 기준으로 Google Ads API의 필드와 GAQL을 익힙니다. 비용 단위, 전환수, PMax 조회와 다른 매체 자료를 합칠 때의 확인 순서를 설명합니다.

인사이트 · 2026. 2. 19.
다른 앱에 내 비밀번호를 주지 않고 일정 읽기 같은 권한을 맡기는 방법이 OAuth 2.0입니다. 호텔 카드키 비유로 인증과 인가를 구분하고, 권한 동의 화면에서 무엇을 확인할지 연습합니다.

인사이트 · 2025. 1. 1.
블로그 소개글을 LinkedIn에 올리는 연동 구조를 설명합니다. 먼저 계정 연결 없이 초안을 확인하고, OAuth 권한과 토큰 저장, 실제 공개 게시를 구분해 배웁니다. Next.js 구현에 필요한 조건과 오류 대응도 함께 정리했습니다.

클래스
AI 서비스는 매달 정해진 금액을 내는 구독 요금제와, 프로그램에서 모델을 부른 만큼 토큰 수로 계산하는 API 요금으로 나눠 이용합니다. 구독은 요금제마다 쓸 수 있는 모델과 기능, 사용량이 다르고 API는 입력 토큰과 출력 토큰에 각각 단가를 곱해 요금을 냅니다.

클래스
코딩 에이전트를 로컬 모델에 연결하면 작업을 판단하는 모델 요청을 내 컴퓨터의 서버로 보낼 수 있습니다. 모델의 도구 호출과 컨텍스트 지원, 에이전트의 권한 및 실제 접속 경로를 함께 확인해야 합니다.

클래스
로컬 모델 서빙은 내 컴퓨터에서 돌리는 모델을 API 서버로 열어 다른 프로그램이 주소와 요청 형식만으로 쓰게 하는 일입니다. 올라마는 11434 포트에서 자체 API와 OpenAI 호환 API, Anthropic 호환 API를 함께 제공하고, 모델 크기 외에도 동시 요청 수와 컨텍스트 길이가 메모리 사용량에 영향을 줍니다.

클래스
코딩 에이전트의 토큰 예산은 작업에 쓸 사용량이나 비용의 범위를 정하고 실제 기록과 비교해 조정하는 계획입니다. 모델, 대화에 넣는 자료, 캐시와 동시 작업 수를 함께 확인합니다.

클래스
Gemini API 첫 호출은 사용할 프로젝트와 비용 조건을 확인하고 Python 프로그램에서 키를 읽어 가상 문장 하나의 답을 받는 연습입니다. 응답이 왔는지와 내용이 맞는지를 구분해 확인하고 오류에 맞춰 수정합니다.

클래스
클로드 코드의 MCP 서버 연결은 claude mcp add 명령이나 .mcp.json 파일로 외부 도구 서버를 등록해 클로드가 그 도구를 쓰게 하는 설정입니다. 등록 범위는 local, project, user 세 가지이고, 연결 상태와 인증은 /mcp에서 확인합니다.

클래스
MCP는 AI 앱이 외부 자료와 도구를 이용하는 방식을 맞춘 공개 규격입니다. 업무에서는 승인된 서버와 계정을 연결해 조회나 변경을 요청하며, 실행할 수 있는 일과 이번에 허용한 일을 구분합니다.

클래스
프롬프트 인젝션(Prompt Injection)은 입력이나 외부 자료 속 지시로 AI를 원래 작업에서 벗어나게 하는 시도입니다. 자료와 사용자의 요청을 구분하고 접근 권한 및 실행 범위를 제한해 위험을 줄입니다.

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생각의 사슬(Chain of Thought)은 중간 풀이를 활용하도록 요청하거나 예시로 보여 주는 프롬프트 기법입니다. 추론 모드는 모델이 답을 만드는 데 쓰는 사고 처리를 조절하는 기능이며 화면에 긴 풀이를 출력하는 것과는 구분합니다.

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출력 형식 지정은 AI 답변의 열과 순서, 문장 수 등 결과의 모양을 요청에 적는 방법입니다. 형식을 지정해도 내용과 글자 수는 확인해야 하며 프로그램 연동에서는 검증과 실패 처리를 함께 둡니다.

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AI 도구에서 BYOK는 내가 모델 제공자에게 받은 API 키를 등록해 쓰는 방식입니다. 모델 사용료와 도구 이용료의 청구 범위를 각각 확인해야 합니다.

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집 컴퓨터의 로컬 AI를 원격으로 쓰려면 실행할 컴퓨터와 접속할 기기를 연결하고 접근 권한을 확인합니다. 이 글은 Tailscale로 기기를 연결하고 SSH로 Mac에 접속한 뒤 필요하면 tmux로 터미널 작업을 이어가는 예제를 설명합니다.

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프롬프트 캐시는 요청 앞부분의 계산 결과를 보관해 같은 앞부분을 다시 처리할 때 재사용하는 기능입니다. 실제 적중과 요금은 모델과 요청 및 보관 조건에 따라 다릅니다.

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Google AI Studio는 브라우저에서 Gemini 모델과 프롬프트를 시험하고 앱을 만들거나 API 연결을 준비하는 개발 도구입니다. 모델 시험, API 호출과 배포의 한도 및 비용을 구분해 확인합니다.

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llama.cpp는 지원되는 모델을 CPU나 GPU에서 실행하는 도구이고, Ollama는 모델 관리와 대화 및 API 연결을 제공하는 프로그램입니다. 실행 엔진과 지원 형식은 모델과 버전에 따라 확인합니다.

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Jev는 타입세이프 AI가 만든 판정용 AI 모델입니다. 프로그램이 보낸 글을 정해 둔 선택지나 척도로 분류하며, 대화와 코드 작성을 맡는 코딩 에이전트와는 용도가 다릅니다.

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ChatGPT 커넥터는 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 같은 외부 서비스를 ChatGPT에 연결해 그 안의 자료를 읽거나 동작을 실행하게 하는 기능이고, 지금은 앱(apps)이라는 이름으로 플러그인 목록 안에서 제공됩니다. 연결한 계정이 원래 가진 권한 밖의 자료는 읽지 못합니다.

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ChatGPT 에이전트 모드(ChatGPT agent)는 ChatGPT가 가상 컴퓨터의 브라우저와 터미널을 조작해 여러 단계 작업을 대신하던 기능이고, 지금은 종료되어 ChatGPT Work와 클라우드 브라우저가 그 일을 나눠 맡습니다.

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GPT-6 아스트라는 OpenAI가 2026년 9월 3일 공개한 AI 모델입니다. 복잡한 분석과 코딩, 문서 작성 및 도구를 사용하는 작업을 지원하며 ChatGPT에서는 계정과 화면에 따라 이용 조건이 다릅니다.

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모델의 도구 요청을 프로그램이 실행하고 결과를 돌려준 뒤 모델이 다음 행동을 정하는 반복 구조입니다. 완료 응답뿐 아니라 오류와 사용 한도 및 중단 조건도 구분해 처리합니다.

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Gemini 모델을 고를 때는 앱의 선택 이름과 API 모델 ID를 구분하고 입력과 출력의 종류, 제공 상태와 한도를 확인합니다. Flash-Lite, Flash와 Pro는 모델 계열의 이름이며 번호나 이름만으로 작업의 정확성을 보장하지 않습니다.

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GPT 모델 이름의 숫자는 버전을, Astra와 Sol 및 Luna 같은 이름은 모델 계열을 구분합니다. 모델 이름과 ChatGPT 요금제, 추론 수준 및 속도 옵션은 서로 다른 설정입니다.

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목표와 중간 결과를 바탕으로 모델이 다음 행동과 도구 사용을 정하는 AI 시스템입니다. 실제 실행은 연결된 프로그램이 맡으며 완료 여부와 중단 조건을 확인해야 합니다.

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로컬 AI는 내 컴퓨터에서 모델을 실행해 답을 만드는 방식입니다. 클라우드 AI는 원격 서버에서 모델을 실행합니다. 설치형 앱도 클라우드 모델을 쓸 수 있으므로 실제 실행 위치를 확인해야 합니다.

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JSON은 데이터를 주고받는 텍스트 형식이고, 데이터 구조는 정보를 묶고 정리하는 방식입니다. AI에게 원하는 결과물의 형태를 알려줄 때 핵심이 되는 개념입니다.

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인증은 사용자가 누구인지 확인하는 절차이고 인가는 그 사용자가 어떤 데이터와 작업에 접근할 수 있는지 판단하는 절차입니다. 안전한 로그인 기능에는 두 확인이 모두 필요합니다.

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REST API는 자원을 식별하고 정해진 인터페이스로 다루는 설계 방식을 따르는 API입니다. 웹에서는 URL과 HTTP 메서드 및 상태 코드를 사용해 요청과 응답을 주고받습니다.

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프론트엔드는 사용자가 보는 화면과 상호작용을 담당하고 백엔드는 요청을 받아 권한을 확인하고 데이터를 처리하는 서버 쪽 기능입니다. 화면을 만드는 코드도 서버에서 실행될 수 있어 역할과 실행 위치를 구분합니다.

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환경 변수는 프로그램이 실행 환경에서 읽는 설정값입니다. .env는 이 값을 적어 두는 파일 형식 중 하나이며 파일 자체가 값을 암호화하거나 유출을 막지는 않습니다.

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서로 다른 프로그램이나 서비스가 서로 소통하고 데이터를 주고받을 수 있도록 만들어진 '약속된 연결 통로'입니다.