LLM 위키

내구성 있는 "왜". 가장 천천히 썩음 (180일 검토).

여기서 시작

• LLM 용어사전 — 모든 핵심 용어 한 화면 정의. 뭔지 모르는 단어가 나오면 여기부터.

토큰과 컨텍스트

• 토큰과 컨텍스트 윈도우 — 토크나이저는 모델마다 다르다 · 토큰 세는 올바른 방법 · 컨텍스트가 크다고 다 쓸 수 있는 게 아니다
• 컨텍스트 엔지니어링 — 컨텍스트 예산을 무엇에 쓸까. 압축 vs 편집 vs 메모리 vs 서브에이전트 격리

모델이 동작하는 방식

• 추론모델 (reasoning models / thinking) — 추론모델은 뭐가 다른가. thinking 토큰 과금·effort·언제 손해인가
• 양자화 (Quantization) — 셀프호스트할 때만 필요한 주제. 포맷·비트수·VRAM 계산
• 멀티모달 입력 실무 — 이미지 토큰 과금과 문서 처리 — 이미지/오디오/비디오 입력. 해상도가 곧 비용

검색과 품질

• 임베딩과 벡터 검색 — 임베딩 모델 고르기 · 벡터DB 선택 · 하이브리드 검색
• 환각(hallucination) — 원인·유형·완화·시스템 설계 — 왜 생기나, 완화 기법을 효과 순으로, 없앨 수 없다는 전제의 설계

---

프로바이더별 엔티티 페이지 + 선택 가이드. 30일 검토 대상 (가격·모델 ID 부패 빠름).

여기서 시작

• 2026 LLM 지형도 — 모델 한눈에 — 전 프로바이더 비교표 · 티어 지도
• 어떤 모델을 써야 하나? — 어떤 모델을 쓸까

프로바이더별 상세

• Claude 패밀리 — 모델별 선택과 API 함정 — Claude. effort·thinking 노브가 모델마다 다르다는 함정 [HIGH]
• OpenAI GPT 모델 패밀리 — GPT 티어 · 롱컨텍스트 서차지
• Google Gemini 패밀리 — Gemini · 구간별 요율 · Developer API vs Vertex
• 오픈웨이트 모델 지도 — DeepSeek·Qwen·Mistral·Llama. 라이선스가 핵심
• 오픈웨이트로 만든 게 "우리 모델"인가 — 가중치, 만들기의 사다리, 한국의 독자 LLM — 남의 가중치로 만든 게 "우리 모델"인가 · 한국 독자 LLM 기준

함께 보기

• 추론모델 (reasoning models / thinking) — 추론모델은 뭐가 다른가
• 양자화 (Quantization) — 오픈웨이트를 셀프호스트할 때

---

30일 검토 대상. 가격·모델 ID 가 가장 빨리 썩는 층이다. Anthropic 사실은 first-party [HIGH], 나머지는 각 사 공식 가격 페이지로 재확인해야 [official] 이다.

여기서 시작

• 프롬프트 패턴 치트시트 — 기법 → 언제 쓸지 표

규칙이 뒤집히는 지점

• 추론모델 vs 일반모델 — 프롬프팅이 뒤집힌다 — 추론모델에선 옛 조언이 역효과다
• 프롬프팅 안티패턴 카탈로그 — 실패 모드 카탈로그. 증상 → 원인 → 대안 3단 표

출력을 통제하기

• 구조화 출력 강제하기 — JSON Schema 강제 vs strict tool use vs XML 태그. 선택표와 실패 대응

비용

• 프롬프트 캐싱 — stable-first/variable-last · 캐시 최소 길이가 모델마다 다르다는 함정

30일 검토 대상 (SDK 버전·엔드포인트 드리프트).

여기서 시작

• LLM API 퀵스타트 (Anthropic + AI SDK) — 최소 호출 + SDK 버전 핀. 처음 붙일 때

심화

• Anthropic Messages API 심화 — tool use 루프 · 구조화 출력 · 캐싱 · 스트리밍 · stop_reason · 배치
• Vercel AI SDK 실전 — 프로바이더 중립 TS 레이어. 핵심 함수 · 툴 · 스트리밍 UI

다른 프로바이더로 옮길 때

• OpenAI API Parity — Anthropic 코드를 OpenAI로 옮기기 — Responses vs Chat Completions, Anthropic ↔ OpenAI 필드 대응표와 함정

여기서 시작

• 프롬프트에서 루프로, 그래프로 — LLM 엔지니어링의 무게중심 이동 — 프롬프트 → 컨텍스트 → 루프 → 그래프: 판이 어떻게 왔나, 주고받기와 오케스트레이션의 실체
• Claude Code — 에이전트 코딩 워크플로우 — 6개 원시요소 + 매일의 루프

무엇을 어떻게 조립하나

• 에이전트 설계 패턴 — Tool Use / ReAct / Reflection / Plan-Execute / Multi-Agent / Agentic RAG + 선택표
• 에이전트 프레임워크, 어느 걸 쓰나 (대개는 안 쓰는 게 답) — 프레임워크 비교. 대부분은 직접 루프 짜는 게 낫다는 결론 포함
• 툴 콜링 붙이기 — 처음부터 끝까지 — 툴 콜링 처음부터 끝까지 (플레이북)

툴을 표준으로 노출하기

• MCP (Model Context Protocol) 실전 — Model Context Protocol. 아키텍처 · 트랜스포트 선택 · 보안 함정

컨텍스트가 썩지 않게

• 컨텍스트 엔지니어링 — 긴 루프에서 컨텍스트 예산 관리

엔드투엔드 "이걸 해라" 레시피. 개념이 아니라 순서다. 위에서부터 따라 하면 동작하는 것이 나온다.

작성됨

• 툴 콜링 붙이기 — 처음부터 끝까지 — 툴 콜링 처음부터 끝까지. 툴 정의 → 루프 → 병렬 → 에러 → 승인 게이트 → 관측성 + 체크리스트
• RAG 파이프라인 만들기 — RAG 파이프라인. "안 만들어도 되는 경우"부터 읽어라. 청킹 → 검색 → 리랭킹 → 인용 → 평가

레퍼런스와의 관계

플레이북은 순서를, 레퍼런스는 사전을 맡는다. 필드 하나를 찾는 거라면 이쪽이 아니라 저쪽이다.

플레이북	대응 레퍼런스
툴 콜링 붙이기 — 처음부터 끝까지	Anthropic Messages API 심화 · 에이전트 설계 패턴
RAG 파이프라인 만들기	임베딩과 벡터 검색 · 환각(hallucination) — 원인·유형·완화·시스템 설계

---