Kimi K3 코딩 평가: 비용, benchmark, 도구 설정
Kimi K3를 API 비용, vendor benchmark, 도구 설정과 scope·latency·token 사용 검증 기준으로 평가하는 가이드입니다.
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AI API, 아키텍처, 안정적인 LLM 도구에 관한 실용적인 글입니다.
러시아에서 Dify 사용하기: OpenAI 호환 API와 첫 워크플로
OpenAI 호환 모델 프로바이더를 추가하고 최소 텍스트 워크플로를 만든 다음, 실행 결과를 프로바이더 Dashboard와 대조합니다.
글 읽기Continue CLI 설정하기: 설치, config.yaml 및 API
Continue CLI를 설치하고 활성 config.yaml을 찾은 다음 OpenAI 호환 모델을 안전하게 추가하고 대화형 및 헤드리스 요청을 확인합니다.
글 읽기AI API 시작 가이드: 프로토콜, API Key, 첫 요청
올바른 AI API 프로토콜을 선택하고, API Key를 안전하게 보관해 최소 요청을 보낸 뒤 응답과 사용량 기록을 검증하는 방법을 설명합니다.
글 읽기러시아에서 VS Code로 Codex 사용하기: 공식 로그인과 자체 API
Codex Extension의 공식 로그인을 유지하면서 모델 요청을 Responses API 프로바이더와 별도 Bearer 토큰으로 보내는 설정 방법입니다.
글 읽기러시아의 Kilo Code: API 설정과 첫 요청
Kilo Code를 설치하고 OpenAI-compatible provider로 BetterToken을 연결하여 첫 요청을 Dashboard에서 검증합니다.
글 읽기OpenClaw와 Claude Code: 어떤 에이전트가 작업에 맞을까?
OpenClaw와 Claude Code를 작업, 런타임, 문맥, 권한, 채널과 API 프로토콜로 비교합니다.
글 읽기API 비용 계산기: Tokens, Cache, 요청량
공식과 Python 계산기를 사용해 input, output, cache write, cache read 비용을 세 가지 시나리오에서 추정합니다.
글 읽기프롬프트 캐싱: 첫 요청과 반복 요청의 비용
첫 요청, 캐시 히트, 대조 미스, 손익분기 공식, usage 확인으로 재현 가능한 프롬프트 캐싱 테스트를 수행합니다.
글 읽기스트리밍과 SSE 끊김: 중복 없이 복구하기
SSE 끊김을 구분하고 partial output을 보존하며 부작용을 중복하지 않는 안전한 재시도 방법입니다.
글 읽기Model Not Found: API 오류를 진단하고 수정하는 방법
endpoint, 프로토콜, API Key, Model ID, alias, override, 상태와 request ID를 통해 model not found 오류를 추적합니다.
글 읽기Anthropic Messages, Chat Completions, Responses: 선택·변환 방법과 호환성 한계
HTTP 200이 반환되어도 Agent가 호환된다는 뜻은 아닙니다. 세 프로토콜의 완전한 도구 왕복을 통해 실제 차이와 마이그레이션, 테스트, 장애 진단 방법을 설명합니다.
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