LLM

LLM(대규모 언어모델)을 실제 제품에 붙이며 남긴 기록. API 비용 최적화, 프롬프트 캐싱, 모델 선택, 토큰 계산처럼 현업에서 바로 부딪히는 문제를 1인칭 경험과 실측값으로 다룬다.

수백 건의 뉴스를 LLM 코멘터리 한 편으로 – 출력 강제와 실패 기록

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외부 뉴스 소스 수십 개를 수집하는 파이프라인을 만들었다. 수집하고, 중복을 거르고, 죽은 소스를 끊어내고 나면 매일 깨끗한 뉴스 데이터가 출력되고 쌓인다. 그런데 거기서 한 가지 문제가 남았다. 데이터만 쌓아두면 아무도 안 읽는다. VSI 경보 몇 건, 과열 섹터 몇 개, 헤드라인 수백 줄. 이걸 표로 던져주면 그건 리포트가 아니라 로그 덤프다. 매일 아침 “그래서 오늘 … 더 읽기

프롬프트 캐싱, 진짜 손익분기는 어디인가 – Opus 4.7로 60번 호출해서 측정한 비용 곡선

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지난 글에서 프롬프트 캐싱을 처음 도입할 때 알아둘 7가지를 정리했다. 그 글 마지막에 이렇게 약속했다. “같은 시스템 프롬프트를 캐싱 없이 / 5분 TTL / 1시간 TTL로 각각 N번 호출하면서 누적 비용이 어떻게 갈라지는지 직접 측정한다.” 약속한 실험을 돌렸다. 같은 prefix를 세 가지 모드로 각 20번, 총 60번 호출했다. 먼저 결론부터 던지면 이렇다. 같은 작업을 캐싱 … 더 읽기

Kanana in KakaoTalk을 켜봤다

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핀테크 개발자가 본 KakaoTalk 온디바이스 AI의 의미 지난 글에서 카카오의 Kanana-o 멀티모달 모델로 음성 의사결정 앱 “아무거나(amuguna)”를 만든 경험을 정리했다. 그 글은 모델을 코드에 녹이는 입장의 분석이었다. 이번 글은 카카오가 같은 Kanana 모델 가족 중 다른 한 갈래를 일반 사용자 톡 안에 넣은 결과를 켜본 후기다. Kanana in KakaoTalk. 평소 핀테크 도메인에서 LLM을 다루는 입장에서 … 더 읽기

프롬프트 캐싱, 처음 도입할 때 알아둬야 하는 7가지

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지난 글에서 Agent 운영의 토큰 종류를 다섯 가지로 쪼개 정리했다. 그 글 마지막에 이렇게 약속했다. “다음 글은 토큰값을 진짜로 이해하고 나서 시작한 프롬프트 캐싱 실험이다.” 그런데 실험에 들어가기 전에 한 번 짚고 가야 할 게 있었다. “캐싱이라는 게 정확히 뭘 캐싱하는 거지?” 이름만 들으면 다 안다고 착각하기 쉬운 개념이다. 필자도 한참 동안 “시스템 프롬프트를 어딘가에 … 더 읽기