분류
AI · 8쪽
AI 를 직접 부려 보며 겪은 것과 AI 교과서를 모았다. 프롬프트·에이전트·AI 앱의 속, 파운데이션 모델이 만들어지는 길, 오픈웨이트의 기준, AI 소설의 속, LLM 실전 위키까지 한곳에서 읽는다.
106편 · 글 15 · 강 91 · 마지막 글 2026.10.23
교과서AI 소설 20강파운데이션 모델 15강LLM 위키 31쪽오픈웨이트 16강REA 해설 — AI 에게 디컴파일러를 쥐여 주면 9강
AI 글
106편 중 85–96
어떤 모델을 써야 하나?
models-overview 의 표를 "실제 결정"으로 바꾸는 문서. 작업마다 필요한 판단이다. 원칙 하나: 품질 기준을 넘는 가장 싼 티어를 골라라 — 반사적으로 플래그십 집지 마라.
2026 LLM 지형도 — 모델 한눈에
⚠️ 신선도: 이 페이지는 30일마다 재검증 대상. Anthropic 데이터는 first-party 출처 [HIGH]. 나머지 프로바이더는 2026-07 재검증에서 가격을 각 사 공식 페이지로 재확인해 대부분 [official] 로 승격했다…
오픈웨이트 모델 지도
데이터 주권·비용·커스터마이징 때문에 Claude 대신(또는 병행) 오픈웨이트를 검토할 때 연다. 핵심 질문은 "라이선스가 상업적 사용을 허락하나"와 "이걸 내가 셀프호스트할 수 있나".
오픈웨이트로 만든 게 "우리 모델"인가 — 가중치, 만들기의 사다리, 한국의 독자 LLM
업스테이지·SKT 같은 회사들은 라마·큐원 같은 오픈웨이트를 가져다 쓰는가, 처음부터 만드는가. 남의 가중치로 학습한 걸 "우리 모델"이라 불러도 되는가. 애초에 "가중치를 준다/안 준다"는 게 무슨 말인가. 그리고 그걸 학습시킬 데이터센터가…
프롬프팅 안티패턴 카탈로그
프롬프트가 기대대로 안 될 때 여는 문서. "옛날 조언 그대로 썼는데 왜 이상하지" 를 진단한다. 증상 → 원인 → 대신 이렇게, 3단으로.
프롬프트 캐싱
프롬프트의 안정적 프리픽스를 캐시해 반복 호출 시 재처리를 건너뛴다. 반복 컨텍스트가 큰 워크로드에서 입력 비용을 크게 줄이는 1순위 레버다.
구조화 출력 강제하기
모델 응답을 파싱 가능한 형태(대개 JSON)로 받아내야 할 때. 어떤 방법을 고를지, 스키마에서 뭐가 막히는지, 파싱이 깨질 때 뭘 하는지.
Anthropic Messages API 심화
최소 호출은 api-quickstart. 이 문서는 그다음 — tool use 루프, 구조화 출력, 캐싱 배치, 스트리밍, 배치 API, 에러 처리를 실제로 짤 때 여는 참고서.
LLM API 퀵스타트 (Anthropic + AI SDK)
동작하는 호출을 빠르게 띄우고, 가장 심하게 드리프트하는 버전 사실을 못박는 문서. TS/웹 스택 복붙용.
조건에 맞는 글이 없다. 브루니가 숨었나 보다.