토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드
· AI / LLM
2026년 5월 기준 LLM API 비용은 더 이상 “프롬프트 조금 줄이자” 수준으로는 안 내려갑니다. 이유는 간단합니다. 프롬프트 최적화로 줄일 수 있는 토큰은 한계가 있는데, 모델 티어 간 단가 격차(= 같은 토큰이라도 가격 차이)가 너무 커졌기 때문입니다.
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Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법
· AI / RAG
Embedding 모델을 고르는 일은 결국 검색 품질(Recall/Precision), 운영 비용(토큰/스토리지/인덱싱), 데이터 거버넌스(외부 API vs 온프레)를 동시에 최적화하는 문제입니다.
Cursor·Copilot·Windsurf를 “내 레포에 붙여서” 생산성 2배 뽑는 법
· AI / Coding
AI 코딩 어시스턴트가 해결하는 진짜 문제는 “코드를 대신 타이핑”이 아니라 컨텍스트 스위칭 비용(검색/리뷰/수정/재수정)과 멀티파일 작업의 조율 비용입니다.
“Prompt Injection은 이론”이 끝났다: AI Agent/코딩봇 탈옥이 실무 보안을 흔드는 방식
· News / AI
2026년 5월 들어 prompt injection / jailbreak이 “재미있는 공격기법”이 아니라, 실제 운영 환경에서 데이터 유출·권한 오용·금전 피해로 이어진 사건과 리서치가 연달아 공개됐습니다.
Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱 만드는 법: streaming, tool calling, agent loop까지 한 번에
· AI / Prototyping
2026년 5월 기준으로 Next.js에서 AI 기능을 붙일 때 가장 흔한 실패는 “데모는 되는데, 제품은 안 되는” 지점에서 터집니다. 구체적으로는:
MMLU·HumanEval 점수에 속지 마라: LLM 벤치마크를 “내 프로젝트 관점”으로 해석하는 법
· AI / LLM
LLM을 도입할 때 제일 흔한 실패 패턴은 “리더보드에서 MMLU/HumanEval 점수 높은 모델 = 우리 서비스에서도 좋겠지”라고 가정하는 겁니다.
Function Calling으로 “에이전트답게” 만들기: Tool Use 구현 패턴과 실전 설계
· AI / Agent
LLM 기반 AI Agent를 실제 서비스에 붙이면 가장 먼저 부딪히는 문제는 “대답은 그럴듯한데, 행동(action)은 못 한다” 입니다.
FastAPI로 LLM API 서버를 “진짜 스트리밍”으로 만들기: SSE/백프레셔/취소까지
· Backend / API
LLM API 서버를 운영하다 보면 “응답이 느리다”는 불만의 대부분은 모델이 느려서가 아니라, 사용자가 첫 토큰을 받기까지의 체감 지연에서 옵니다. 특히 Chat UI/Agent UI에서는 1~2초 내 첫 글자가 나오느냐가 UX를 갈라요.
프레임을 “샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(Understanding/Generation)와 프레임 분석 파이프라인 설계법
· AI / Multimodal
전통적인 파이프라인은 N fps로 프레임 추출 → 각 프레임에 image caption/embedding → 합치기였는데, 이 방식은 다음 문제가 있습니다.
Claude Code + Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝나는” 자동화 코딩 워크플로 만들기
· AI / Coding
CLI 기반 AI 코딩 에이전트가 진짜로 가치가 나는 지점은 “IDE에서 한 번 질문하고 끝”이 아니라, 반복되는 엔지니어링 업무를 파이프라인/스크립트로 굳히는 순간입니다. 예를 들면: