GetAPIGetAPI.ONE
작업에 맞는 모델 선택
현재 카탈로그를 명시된 엔드포인트와 작업별로 필터링하고 자신의 예제로 소규모 평가를 진행한 뒤 측정한 품질, 지연, 현재 비용 증거를 바탕으로 선택합니다.
먼저 판단 기준 정의
- 작업, 필요한 입출력 형태, 언어, 허용 지연, 실패 비용을 적으세요.
- 애플리케이션이 이미 지원하는 Responses, Chat Completions, 이미지, 비디오 또는 다른 명시된 엔드포인트를 선택하세요.
- 대표 예제와 사람이 검토할 수 있는 통과 조건을 준비하세요.
{
"task": "extract support ticket fields",
"endpoint": "openai-response",
"must_pass": ["valid JSON", "required fields", "no invented facts"],
"measure": ["quality", "latency", "live request cost"]
}근거 있는 후보 목록 작성
- 현재 카탈로그에서 클라이언트가 호출할 정확한 엔드포인트로 필터링하세요.
- 각 후보의 출처 있는 설명과 실시간 요금을 읽고 빠진 사실은 미확인으로 취급하세요.
- 과금 가능성을 수락하면 모든 후보에 같은 소규모 대표 평가 세트를 실행하세요.
- 같은 조건에서 출력 품질, 오류, 지연, 관찰 비용을 기록하세요.
- 기본 모델과 대체 모델 모두 필요한 계약을 통과한 경우에만 선택하세요.
평가 확인 목록 사용
| 평가 항목 | 기록할 내용 |
|---|---|
| 계약 적합성 | 명시된 엔드포인트, 필수 매개변수, 출력 파싱, 오류 처리. |
| 작업 품질 | 마케팅 순위가 아닌, 검토한 예제에 대한 통과와 실패. |
| 지연 | 같은 지역과 요청 형태에서 관찰한 중앙값과 긴 지연. |
| 비용 | 실시간 요금과 평가의 실제 사용 기록. |
| 신뢰성 | 자신의 테스트 기간에 발생한 오류와 재시도 결과. |
예상 판단 확인
- 모든 후보가 연동에 사용하는 엔드포인트를 명시합니다.
- 선택 모델이 가장 쉬운 프롬프트만이 아니라 필요한 모든 예제를 통과합니다.
- 선택 문서에 관찰 날짜, 테스트 입력, 설정, 측정 가능한 장단점이 기록됩니다.
선택 실수 방지
- 익숙한 모델 이름으로 엔드포인트 지원을 추정하지 말고 현재 카탈로그의 명시 사항을 사용하세요.
- 서로 다른 프롬프트, 지역, 출력 한도, 재시도 정책으로 모델을 비교하지 마세요.
- 업체 벤치마크를 GetAPI.ONE 라우팅, 가격, 가용성, 작업 품질의 증거로 삼지 마세요.