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AI SDK 마이그레이션 가이드: 타입·응답 스키마·스트리밍·평가 테스트를 안전하게 옮기는 방법
AI SDK 마이그레이션은 단순 치환이 아니라 타입, 응답 스키마, 스트리밍 처리, 평가 테스트를 함께 재설계하는 작업입니다. OpenAI, Anthropic, Gemini 공식 문서를 기준으로 안전하게 이전하는 체크포인트를 정리했습니다.
Coding Merchant·개발자공식 출처 확인됨
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API·모델·오픈소스를 실제로 적용하는 법.
13건의 글
개발자
로컬 LLM 개발 환경을 분리해야 하는 이유: 개발과 배포를 나누는 실전 가이드
로컬 LLM 개발 환경을 검토할 때는 모델 선택보다 먼저 개발 환경과 배포 환경을 분리하는 구조가 중요합니다. 이 글은 LM Studio, OpenRouter, Replicate 같은 도구를 비교할 때 어떤 기준으로 나눠 보고, OpenAI·Anthropic·Gemini 공식 문서에서 무엇을 확인해야 하는지 정리합니다.
OpenAI / Anthropic / Google·개발자공식 출처 확인됨
개발자
AI 에이전트 구현 체크리스트: tool call, 권한, 감사 로그, human-in-the-loop 설계 기준
AI 에이전트를 제품에 붙일 때는 모델 성능보다 운영 설계가 먼저입니다. tool call 범위, 권한 분리, 감사 로그, human-in-the-loop 기준을 체크리스트로 정리해 개발팀이 바로 적용할 수 있게 설명합니다.
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개발자
LLM API 장애 대응: fallback, retry, logging, 비용 제한까지 한 번에 설계하는 개발 운영 가이드
LLM API 장애 대응은 단순 재시도만으로 끝나지 않습니다. 응답 품질 변동, 타임아웃, 부분 장애를 고려해 fallback, retry, logging, 비용 제한을 함께 설계해야 운영 리스크를 줄일 수 있습니다.
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개발자
LLM API 변경 체크리스트: OpenAI·Claude·Gemini 문서 업데이트를 서비스 코드에 반영하는 법
OpenAI, Anthropic Claude, Gemini API 문서를 기준으로 모델·API·SDK 변경을 서비스 코드에 반영할 때 확인해야 할 핵심 체크리스트를 정리했습니다. 한국 개발자가 바로 적용할 수 있도록 호환성, 테스트, 롤백, 운영 관점까지 묶었습니다.
OpenAI, Anthropic, Google·개발자공식 출처 확인됨
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AI SDK 마이그레이션: OpenAI·Claude·Gemini 변경을 안전하게 옮기는 개발자 가이드
AI SDK 마이그레이션은 단순한 패키지 교체가 아니라 타입, 응답 스키마, 스트리밍, 평가 테스트까지 함께 점검하는 작업입니다. OpenAI, Anthropic Claude, Gemini 공식 문서를 기준으로 안전하게 이전하는 실무 체크포인트를 정리합니다.
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로컬 LLM 개발 환경과 배포 환경을 분리하는 방법: 개발자용 선택 가이드
LM Studio, OpenRouter, Replicate 같은 도구를 검토할 때는 ‘로컬 LLM 개발 환경’과 실제 배포 환경을 분리해 설계하는 것이 중요합니다. 이 글은 개발자 관점에서 어떤 기준으로 환경을 나누고, 무엇을 체크해야 하는지 정리합니다.
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AI 에이전트 구현 체크리스트: tool call, 권한, 감사 로그, human-in-the-loop 설계 기준
AI 에이전트를 제품에 붙일 때는 기능보다 운영 설계가 먼저입니다. tool call 범위, 권한 분리, 감사 로그, human-in-the-loop 기준을 체크리스트로 정리했습니다.
OpenAI / Anthropic / Google·개발자공식 출처 확인됨
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LLM API 장애 대응: fallback, retry, logging, 비용 제한까지 한 번에 설계하는 법
LLM API 장애 대응은 단순 재시도만으로 끝나지 않습니다. 응답 지연, 실패, 출력 변동, 비용 증가를 함께 점검하는 운영 설계가 필요합니다.
OpenAI, Anthropic, Google·개발자공식 출처 확인됨
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LLM API 변경 체크리스트: OpenAI·Claude·Gemini 문서 업데이트를 서비스 코드에 반영하는 법
OpenAI, Anthropic Claude, Gemini API 문서를 기준으로 LLM API 변경을 서비스 코드에 반영할 때 확인해야 할 항목을 개발자 관점에서 정리했습니다. 모델명, 요청/응답 스키마, SDK 버전, 인증, 스트리밍, 에러 처리, 테스트까지 실무 체크리스트로 바로 쓸 수 있습니다.
OpenAI, Anthropic, Google·개발자공식 출처 확인됨
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LLM API 변경 체크리스트: OpenAI·Claude·Gemini 문서 업데이트를 서비스 코드에 반영하는 법
OpenAI, Anthropic Claude, Gemini 공식 문서를 읽을 때 개발자가 먼저 확인할 항목을 정리했습니다. 모델명, SDK, 요청/응답 스키마, 인증, 제한사항을 서비스 코드에 안전하게 반영하는 체크리스트입니다.
OpenAI / Anthropic / Google·개발자공식 출처 확인됨
개발자
Claude·GPT·Gemini API, 한국 개발자는 무엇을 골라야 할까
세 가지 대표 LLM API를 한국 개발자 관점에서 비교할 때는 비용, 한국어 품질, 툴 사용 가능성, 운영 안정성을 함께 봐야 합니다. 이 글은 공식 문서에서 확인할 수 있는 범위와 실무적으로 검토할 항목을 나눠 정리합니다.
OpenAI · Anthropic · Google·개발자공식 출처 확인됨
개발자
RAG 입문: 한국어 문서로 검색 증강 생성 시작하기
사내 문서를 LLM에 연결하는 RAG의 기본 흐름과, 한국어 문서에서 도입 전 확인할 항목을 정리했습니다.
오픈소스 생태계·개발자공식 출처 확인됨