매일의 이슈를
제 관점으로 정리합니다.
그날 눈에 들어온 경제·투자·생활 이슈를 직접 곱씹어 여러 관점으로 정리해 적어 둡니다. 한 사건도 보는 각도에 따라 짚는 곳이 달라, 같은 주제를 여러 시선으로 풀어 둡니다. 지금까지 934개 주제를 정리했습니다.
LLM 비용 모니터링: 지출이 급증하기 전에 추적하기 (2026)
LLM 비용 모니터링: 지출이 급증하기 전에 추적하기 2026 LLM 비용 모니터링은 $412의 깜짝 청구서와 예산의 80%에서 날아오는 Slack 알림의 차이입니다. 이번 달 Claude Sonnet 5는 백만 토큰당 $3.00으로 청구되며, 단 하…
LLM 라우터: 요청 라우팅, 비용 60% 절감 [2026]
LLM 라우터: 요청 라우팅, 비용 60% 절감 2026 LLM 라우터는 앱과 여러 언어 모델 사이의 얇은 계층으로, 각 요청을 처리할 모델을 선택합니다. 요청을 검사작업 유형, 복잡도, 토큰 예산하고 가장 적합한 모델로 전달하며, 해당 모델이 오류가…
AI 에이전트를 위한 도구 구축, 작동을 증명하는 평가와 함께
AI 에이전트를 위한 도구 구축, 작동을 증명하는 평가와 함께 AI 에이전트를 위한 도구를 구축한다는 것은 에이전트가 호출하는 함수를 작성하는 것이지, 에이전트를 구축하는 플랫폼을 선택하는 것이 아니다. Anthropic은 2025년 9월 "Writi…
LLM 추론 비용은 얼마일까? 4가지 시나리오의 실제 계산
LLM 추론 비용은 얼마일까? 4가지 시나리오의 실제 계산 2023년 3월에 GPT4는 입력 토큰 백만 개당 30달러였다. 3년이 지난 지금, GPT5.6은 같은 백만 개를 10달러에 실행한다. Claude Opus 4.5는 15달러다. 최저가는? 2…
온라인 vs 오프라인 LLM 평가: 어느 것이 필요한가 (그리고 언제인가)
온라인 vs 오프라인 LLM 평가: 어느 것이 필요한가 그리고 언제인가 온라인 vs 오프라인 LLM 평가는 선택이 아니라 필수입니다. 지난 화요일 우리의 promptfoo 스위트가 이를 증명했습니다: 시스템 프롬프트 하나를 다시 작성하고, 47개 테스…
Next.js vs React + Vite 2026: 프레임워크가 정말 필요할까?
Next.js vs React 논쟁의 프레임이 잘못되어 있습니다. Next.js는 React이고, React 위에 구축한 프레임워크일 뿐입니다. 2026년의 진정한 질문은 서버 렌더링 프레임워크의 전체 기능이 필요한지, 아니면 가볍고 간단한 Vite …
스타트업을 위한 최고의 AI 도구: 풀스택 가이드 (2026)
당신의 팀은 당신, 공동창업자, 그리고 ChatGPT입니다. 농담이 아니라 2026년 대부분의 초기 단계 스타트업의 현실입니다. McKinsey의 AI 현황 보고서에 따르면 전 세계 조직의 88%가 이미 적어도 하나의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고…
모든 단계를 포괄하는 AI SaaS 스택: Build, Launch, Grow, Retain
2026년 최고의 AI SaaS 스택은 2명 팀이 10명 규모의 역량을 발휘하게 해줍니다. 어려운 부분은 AI 도구를 찾는 것이 아니라 제품 생애 주기의 각 단계에서 어떤 도구를 조합할지 아는 것입니다. 이 가이드는 SaaS 생애 주기의 네 가지 단계…
실제로 함께 작동하는 AI 동영상 + 음성 도구 (2026)
대부분의 마케팅 팀은 AI 동영상을 한 도구로, AI 음성을 다른 도구로 만들거나, 음성 처리를 완전히 건너뛰고 있습니다. 이는 가치의 절반을 포기하는 것과 같습니다. AI는 기존 방식과 비교해 동영상 제작 비용을 9096% 절감했지만, 진정한 이득은…
Claude Code vs Cursor vs Copilot: 어시스턴트, 협력자, 아니면 오퍼레이터?
Claude Code, Cursor, Copilot 논쟁은 실제로는 3자 경쟁이 아닙니다. 이것은 "코딩할 때 AI가 얼마나 많은 일을 해야 하는가"라는 질문에 대한 세 가지 다른 답변입니다. Copilot은 문장을 완성해주는 어시스턴트입니다. Cur…
OpenClaw: 실제로 하는 일과 안전하게 실행하는 방법
OpenClaw는 몇 주 만에 깃허브 스타 304,000개 이상을 기록하며 역대 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트 중 하나가 되었습니다. 2026년 2월 OpenAI에 입사한 Peter Steinberger가 만든 이 프로젝트는 자체 호스팅이 가능…
AI 에이전트 메모리: 유형, 아키텍처 및 코드 예시 [2026]
모든 LLM 호출은 0에서 시작합니다. 에이전트는 5분 전에 사용자가 말한 것, 어제 배운 것, 지난주에 실패한 접근 방식이 무엇인지 전혀 모릅니다. AI 에이전트 메모리는 그 간격을 메우는 것이며, 챗봇 데모와 프로덕션급 에이전트 사이의 가장 큰 차…
AI 코드 리뷰: 실제로 작동하는 것, CI/CD 설정, 팀 도입 [2026]
AI 코드 리뷰 도구는 GetDX의 135,000명 이상의 개발자 대상 조사에 따르면 엔지니어링 조직 전체에서 91% 도입률을 달성했습니다. 하지만 도입이 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 대부분의 팀은 거짓 긍정의 폭주로 시달리거나 AI 제안을 배경음…
하이브리드 검색: BM25 vs 벡터 검색 (그리고 왜 둘 다 필요한가)
하이브리드 검색: BM25 vs 벡터 검색 그리고 왜 둘 다 필요한가 지원 담당자가 "SKU4471"을 RAG 챗봇에 입력합니다. 네 개의 결과가 나옵니다. 모두 자신 있게 틀렸습니다. 범용 임베딩 모델은 그 정확한 문자열을 벡터 공간에서 자신과 가까…
스타트업을 위한 모바일 앱 체크리스트: MVP부터 앱 스토어 승인까지 34개 항목 (2026)
스타트업을 위한 모바일 앱 체크리스트: MVP부터 앱 스토어 승인까지 34개 항목 2026 Apple의 App Store 검토 가이드라인 5.1.1v은 우리가 배포한 어떤 버그보다도 더 많은 스타트업 출시 일정을 미루어왔습니다. 하나의 누락된 계정 삭…
AI 옵저버빌리티: 프로덕션 LLM 모니터링 완전 가이드 [2026]
AI 옵저버빌리티는 LLM 애플리케이션을 조용한 실패로부터 구해주는 것입니다. 500 에러를 던지는 충돌하는 서버와 달리, 언어 모델은 자신 있게 잘못된 답변만 제공할 뿐 스택 트레이스도 에러 코드도 없습니다. 그래서 기존의 모니터링 도구로는 부족한 …
컨텍스트 엔지니어링: 완전 가이드 [2026]
컨텍스트 엔지니어링은 조용히 "더 나은 프롬프트를 작성하세요"를 대체하며 AI 기반 소프트웨어를 구축하는 모든 사람들의 핵심 기술이 되었습니다. 2025년 중반 안드레이 카르파시Andrej Karpathy가 대중화한 이 용어는 개발자들이 이미 하고 있…
RAG 애플리케이션 구축하기: 프로토타입에서 프로덕션까지 [2026]
대부분의 RAG 튜토리얼은 장난감 데모 수준에서 끝나거나 이미 프로덕션 환경에서 실행하는 방법을 안다고 가정합니다. 이 가이드는 그 간격을 메워줍니다. Python에서 RAG 애플리케이션을 처음부터 구축한 다음, 프로덕션 수준이 될 때까지 모든 컴포넌…
LLM을 미세조정하는 방법: 방법론, 프레임워크 및 단계별 코드 [2026]
LLM 미세조정이란 사전학습된 모델을 당신의 특정 데이터로 재학습하여 어떤 프롬프트보다도 더 잘 작동하도록 만드는 것입니다. 진입 장벽이 낮아졌습니다: QLoRA + Unsloth를 사용하면 12GB 소비자 GPU에서 8B 파라미터 모델을 1달러 미만…
LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Agents 2026: 배포 속도 비교
LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Agents SDK 선택은 근본적인 철학의 차이로 귀결됩니다. 모든 상태 전환을 완전히 제어하고 싶은가LangGraph, 역할을 정의하고 프레임워크가 조율하도록 맡기는 팀 메타포를 원하는가CrewA…