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AI API의 신뢰성은 명시적인 요청 계약(request contracts), 유용한 오류 의미론(error semantics), 요청 수준의 관측 가능성(request-level observability), 그리고 최신 모델의 진실성(model truth)에 달려 있습니다. TokenLab은 이 요소들을 하나의 시스템으로 다룹니다.
TokenLab은 코딩 에이전트에게 공개 llms.txt, 모델 데이터, 가격 조회, MCP 도구 및 통합 기술을 제공하여 생성된 API 코드가 최신 정보를 바탕으로 시작될 수 있도록 합니다.
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TokenLab Model Data Center는 개발자와 에이전트에게 빠르게 변화하는 AI 모델 의사결정을 위한 퍼블릭 페이지, JSON 엔드포인트, 소스 정책 및 날짜가 기재된 모델 팩트를 제공합니다.
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TokenLab Seedance 자료를 통해 팀은 재사용 가능한 비디오 레퍼런스를 준비하고, ACTIVE 상태를 추적하며, 프로덕션 비디오 생성 워크플로우에서 material asset ID를 사용할 수 있습니다.
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TokenLab Request Console은 개발자가 하나의 대시보드 뷰에서 request ID, 모델 컨텍스트, 결제 상태, 캐시 사용량, 오류, 타이밍 및 수정된 페이로드를 검사할 수 있도록 지원합니다.
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AI 경쟁이 모델 리더보드 중심에서 컴퓨팅, 에너지, 오픈 웨이트(open weights), 모델 데이터, 라우팅, 그리고 에이전트 인프라로 어떻게 이동하고 있는지에 대한 연구 수준의 분석입니다.
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