LLM 이 코드를 쓸 때 토큰을 크게 아끼는 새 언어가 나왔다
이게 왜 나한테
LLM 으로 코딩하며 토큰이 아깝다면 같은 요금으로 더 많은 코드를 다룰 수 있다
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이게 왜 나한테
LLM 으로 코딩하며 토큰이 아깝다면 같은 요금으로 더 많은 코드를 다룰 수 있다
이게 왜 나한테
에이전트를 직접 만든다면 판단 단계를 싸고 빠르게 바꿀 선택지가 생겼다
이게 왜 나한테
음성 기능을 다루는 개발자라면 지연과 언어 지원 기준을 오늘 다시 잡을 수 있다
이게 왜 나한테
Codex로 작업하는 사람이라면 오늘 프로젝트 일부를 맡겨볼 수 있다
Codex 사이드바의 'Your dot'을 열어 반복 작업 하나를 맡겨보세요 — 10분
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에이전트를 회사 환경에서 돌린다면 오늘부터 권한과 감사를 한곳에서 관리할 수 있다
이게 왜 나한테
음성으로 대화하는 에이전트를 만든다면 응답 지연이라는 벽을 넘을 선택지가 생겼다
만들어 둔 음성봇 시나리오 하나를 머큐리 보이스에 올려 기존 모델과 응답 속도를 비교해보세요 — 30분
이게 왜 나한테
에이전트에서 분기·판단 단계를 만든다면 응답 속도와 비용 기준을 다시 세울 수 있다
이게 왜 나한테
작은 모델로 비용을 맞추는 서비스라면 오늘 비교해볼 선택지가 하나 늘었다
자주 쓰는 짧은 요청 몇 개를 이 모델에 돌려 기존 모델과 속도·비용을 비교해보세요 — 15분
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GPU 프로그래밍을 한다면 엔비디아 외 선택지가 실제로 돌아가는 수준인지 직접 확인해볼 수 있다
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AI 모델을 골라 쓰는 개발자라면 다음 기준선이 될 모델의 방향과 접근 조건을 미리 알 수 있다
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