API 연결과 로컬 실행

모델을 어디서 실행할지 정하고, 하드웨어와 개발 방법을 비교하세요.

API 고르기

기존 업무나 내 앱에 AI를 연결하세요. 모델과 모델을 제공하는 서비스는 따로 선택합니다.

이미 시험한 모델의 OpenAI 또는 Claude 직접 API로 시작하세요. 제공사를 정하기 전에 실제 업무 몇 가지로 비교하세요.

조달·인증·지역 호스팅 조건이 중요하면 Azure·AWS·Google Cloud를 검토하세요. 해당 서비스의 정확한 모델 버전과 기능을 확인하세요.

OpenRouter 같은 중개 서비스는 모델 교체를 단순하게 합니다. 직접 API와 라우팅·데이터 처리·장애 복구·과금을 비교하세요.

같은 작업에서 성공률·지연·총비용을 시험하세요. 도구·재시도·검토 시간을 포함합니다. 앱 구독과 API 과금은 별개이며 키는 서버에 보관하고 지출 한도를 설정하세요.

로컬 실행 환경을 고르고 메모리에 맞는 모델로 실제 작업을 시험한 뒤 하드웨어를 결정하세요.

설정 자료 확인 2026-10-22

지원 모델을 내려받아 로드한 뒤 대화하거나 문서를 다루세요. 모델·실행 환경을 받으면 기본 대화·문서 처리·로컬 서버를 오프라인으로 사용할 수 있습니다.

Ollama를 설치하고 로컬 모델을 고르세요. 공식 시작 예제는 Gemma 4 E2B입니다. 다운로드 전에 가용 메모리와 모델 요구사항을 확인하세요. 클라우드 모델은 데이터 경로가 다릅니다.

ollama pull gemma4:e2b

가용 메모리에 맞는 작은 양자화 모델로 시작하세요. 가중치·문맥 캐시·실행 오버헤드가 모두 메모리를 사용하므로 디스크에 저장되는 것만으로는 부족합니다.
실제 한국어 문서나 코딩 작업으로 정확성·첫 응답 시간·생성 속도·수정 부담을 확인하세요.
대화와 도구 호출을 시험한 뒤 호환 하네스에 로컬 엔드포인트를 연결하세요. 다운로드 모델·외부 도구·원격 API는 데이터 처리와 라이선스를 각각 확인해야 합니다.

설정·유지 부담이 필요 이상이면 호스팅 AI를 사용하세요. 오프라인 접근·데이터 통제·지속적인 가동이 하드웨어와 운영 비용을 정당화할 때 로컬 추론이 유용합니다.

유용한 업무 흐름을 반복해서 쓸 수 있게 만드세요. 지금 하려는 일에 맞는 다음 가이드를 고르세요.

반복할 작업을 스킬로 정리하고 필요한 도구를 연결합니다.

AI 시스템을 구축·평가·운영합니다.

제공사 엔드포인트와 연동 자료를 찾습니다.

GPU·Mac·NPU를 고르기 전에 서버 비용과 처리량을 비교합니다.

기본 가이드 확인 2026-09-29 · 각 자료의 확인 날짜는 별도로 표시합니다.