TokenLab 블로그

기존의 API는 문서를 읽는 인간 개발자를 위해 설계되었습니다. Agent-first API 설계는 이를 뒤집어, AI 에이전트가 인간의 개입 없이도 오류를 스스로 복구할 수 있도록 구조화된 오류 응답, 자동 수정 힌트, 그리고 기계가 읽을 수 있는 엔드포인트를 제공합니다.

Rate limit은 AI 애플리케이션의 프로덕션 장애를 유발하는 가장 흔한 원인입니다. 각 제공업체가 이를 어떻게 구현하는지, 그리고 복원력 있는 재시도(retry) 로직을 구축하는 방법을 소개합니다.

모델 전환, 대화 기록, 오류 처리를 지원하는 스트리밍 AI 챗봇을 구축하기 위한 단계별 튜토리얼입니다. Python과 FastAPI를 사용하여 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있습니다.

단일 모델 에이전트가 한계에 부딪히는 이유와, 비용, 속도, 성능 최적화를 위해 적절한 모델로 작업을 라우팅하는 멀티 모델 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다.

Skills는 Claude Code를 일반적인 어시스턴트에서 도메인 전문가로 탈바꿈시켜 줍니다. 팀의 모범 사례를 인코딩하는 커스텀 Skills를 작성, 설치 및 공유하는 방법은 다음과 같습니다.

Cursor와 Cline에서 TokenLab을 사용하기 위한 단계별 설정 방법과, 현재 Windsurf의 BYOK 모델 지원에 대한 현실적인 점검 내용을 확인해 보세요.