연구
LLM Gateway vs Router vs Inference Provider: 아키텍처 경계 이해하기
멀티 모델 시스템을 구축하는 팀을 위해 게이트웨이(gateway), 라우터(router), 프로바이더(provider), 그리고 서빙 레이어(serving-layer)의 역할을 명확하게 설명합니다.
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튜토리얼
Async Image Generation API: Jobs, Polling, Webhooks, and Retries
이미지 생성 작업이 나중에 완료되는 경우를 위한 프로덕션 구현 가이드로, 상태 설계, 멱등성(idempotency), 폴링(polling), 웹훅(webhooks)을 포함합니다.
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비교
AI API Batch Inference 가격 책정: 비동기 작업으로 비용을 절감하는 방법
긴급성, 비용, 재시도, 출력 일치 및 실패 처리 여부를 기준으로 대화형 요청(interactive requests)과 배치 추론(batch inference) 중 무엇을 선택할지 결정하는 방법입니다.
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연구
TokenLab이 AI API 신뢰성을 강화하는 방법: 계약, 관측 가능성(Observability), 그리고 모델 진실성(Model Truth)
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.
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기능
에이전트를 위한 TokenLab: 기계 판독 가능한 모델, 가격 책정, SDK 및 MCP
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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기능
TokenLab 모델 데이터 센터: 실시간 모델 가격, 순위, 트렌드 및 연구 피드
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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