작업에 맞는 모델 선택

현재 카탈로그를 명시된 엔드포인트와 작업별로 필터링하고 자신의 예제로 소규모 평가를 진행한 뒤 측정한 품질, 지연, 현재 비용 증거를 바탕으로 선택합니다.

여기서 시작하세요

먼저 엔드포인트 호환성을 확인한 뒤 같은 작업으로 품질, 응답 시간, 비용을 비교하세요. 익숙한 모델 이름이나 낮은 표시 가격만으로는 충분하지 않습니다. 후보 모델을 테스트하기 전에 현재 모델 목록과 실시간 요금을 확인하세요.

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.

json

{
  "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.