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# 인기 모델

> 지원되는 400개 이상의 AI 모델에 대한 자세한 정보를 확인합니다. 여러분을 위한 인기 있고 실용적인 AI 대형 모델을 추천합니다.

APIYI는 400개 이상의 주류 AI 모델을 지원합니다. 이 페이지에서는 모델 정보, 가격, 사용 방법을 자세히 제공합니다.

<Note>
  **엔터프라이즈급 전문적이고 안정적인 AI 대규모 모델 API 허브**
  모든 모델은 공식 소스로 제공되며 공식 릴레이되고, 충전 보너스와 환율 우위를 결합한 약 20% 할인 가격으로 다양한 우수한 대규모 모델을 통합합니다. 속도 제한 없음, 만료 없음, 계정 차단 위험 없음, 사용량 기반 과금, 장기적으로 안정적인 서비스입니다.
</Note>

## 🔥 현재 추천 모델

다음은 현재 안정적으로 제공되는 인기 모델입니다. 전체 모델 목록과 실시간 요금은 [APIYI 콘솔 과금 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing)에서 확인하십시오.

<Warning>
  **모델 업그레이드 권장 사항**:  최상의 성능을 위해 최신 모델 사용을 권장합니다. 다만 다음 사항에 유의하십시오.

  1. **초기 불안정성은 흔합니다**: 새로 출시된 모델은 공급업체의 제한된 연산 자원 때문에 응답 지연, 타임아웃 또는 간헐적인 오류가 발생할 수 있으며, 이는 보통 며칠에서 몇 주 내에 안정화됩니다
  2. **매개변수 호환성을 확인하십시오**: 새 모델은 매개변수를 도입하거나 변경할 수 있습니다(예: `max_completion_tokens`가 `max_tokens`를 대체함). 업그레이드하기 전에 API 매개변수가 이전 모델과 계속 호환되는지 확인하십시오
  3. **실서비스 적용 전에는 항상 테스트하십시오**: 새 모델을 운영 환경에 배포하기 전에 테스트 환경에서 충분히 검증하여 출력 품질과 API 호환성이 기대에 부합하는지 확인하십시오
</Warning>

## 모델 카테고리

### 🤖 OpenAI 시리즈

#### 🆕 최신 모델

| Model Name           | Model ID        | Context Length | Features                                                                                 | Recommended Scenarios |
| -------------------- | --------------- | -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- |
| **GPT-5.5 Pro**      | `gpt-5.5-pro`   | 1M             | 오늘날 가장 강력한 추론, Terminal-Bench 2.0 82.7%; **`/v1/responses` 엔드포인트 + SVIP 그룹 전용**, 매우 비쌉니다 | 최상위 추론, 연구(전문적 필요)    |
| **GPT-5.5** 🔥       | `gpt-5.5`       | 1M             | SWE-bench Verified 88.7%, 환각이 5.4보다 60% 낮음, 새로운 `xhigh` 추론 단계                            | 복잡한 에이전트, 전문 워크플로     |
| **GPT-5.4**          | `gpt-5.4`       | 1M             | 네이티브 컴퓨터 사용, GDPval 83%                                                                  | 복잡한 에이전트, 전문 워크플로     |
| **chat-latest**      | `chat-latest`   | 400K           | 버전이 없는 별칭으로, 항상 최신 ChatGPT Instant(현재 GPT-5.5 Instant)를 가리킵니다                            | 빠른 글쓰기, 대화            |
| **GPT-5.2**          | `gpt-5.2`       | 400K           | 전문가를 뛰어넘는 GDPval 70.9%                                                                   | 프로그래밍 계획, 구조화된 작업     |
| **GPT-5.3 Codex** 🔥 | `gpt-5.3-codex` | 128K           | SWE-Bench Pro SOTA, 복잡한 프로그래밍 및 에이전트 작업                                                  | 복잡한 프로그래밍, 에이전트 작업    |
| **GPT-5.1**          | `gpt-5.1`       | 128K           | 지능과 속도의 균형, SWE-bench 76.3%, 24시간 캐시                                                     | 일반 앱, 프로그래밍           |

<Warning>
  **GPT Pro 시리즈(예: `gpt-5.5-pro`, `gpt-5-pro`) 사용 안내**:

  1. **`/v1/responses` 엔드포인트만**: `/v1/chat/completions`를 사용할 수 없습니다 — 호출하기 전에 SDK / 코드를 Responses API로 전환하십시오
  2. **매우 비쌉니다**: 한 번의 호출 비용이 수달러에 이를 수 있으며, 실수로 Default 그룹에서 사용하는 것을 방지하기 위해 SVIP 그룹에만 열려 있습니다
  3. **전문적 필요가 아닌 경우에는 권장하지 않습니다**: 일상 작업에는 GPT-5.5 / GPT-5.4를 사용하십시오. Pro는 극도의 추론 깊이가 필요한 연구와 최상위 작업에만 적합합니다
</Warning>

#### ✅ 안정판 / 클래식

| Model Name       | Model ID       | Context Length | Features            | Recommended Scenarios |
| ---------------- | -------------- | -------------- | ------------------- | --------------------- |
| **GPT-5** ⭐      | `gpt-5`        | 128K           | 대표 안정 버전, 매우 강력한 추론 | 최상위 추론, 복잡한 작업        |
| **GPT-5 Mini**   | `gpt-5-mini`   | 128K           | GPT-5 경량 버전, 뛰어난 성능 | 성능과 비용의 균형            |
| **GPT-5 Nano**   | `gpt-5-nano`   | 128K           | GPT-5 초경량 버전        | 대규모 배치 처리             |
| **o3** ⭐         | `o3`           | 200K           | 추론 모델, 가격이 크게 인하됨   | 복잡한 추론, 수학, 프로그래밍     |
| **o4-mini**      | `o4-mini`      | 200K           | 경량 추론 모델            | 프로그래밍의 최우선 선택         |
| **GPT-4.1** ⭐    | `gpt-4.1`      | 128K           | 빠른 속도, 주력 작업용 모델    | 일반 애플리케이션             |
| **GPT-4.1 Mini** | `gpt-4.1-mini` | 128K           | 더 저렴한 경량 버전         | 비용 민감한 시나리오           |
| **GPT-4o**       | `gpt-4o`       | 128K           | 균형 잡힌 멀티모달 기능       | 일반 시나리오               |
| **GPT-4o Mini**  | `gpt-4o-mini`  | 128K           | 경량 고속 버전            | 빠른 응답                 |

<Warning>
  **GPT-5 시리즈 사용 안내**:

  1. Temperature 매개변수 `temperature`는 1로 설정해야 합니다(1만 지원합니다)
  2. `max_completion_tokens`를 `max_tokens` 대신 사용합니다
  3. `top_p` 매개변수를 전달하지 마십시오
</Warning>

<Info>
  **이미지 및 동영상 생성 모델**은 전용 페이지로 이동되었습니다. 전체 목록과 과금을 보려면 [Image & Video Generation Models](/ko/api-capabilities/image-video-models)를 방문하십시오.
</Info>

### 🎭 Claude 시리즈 (Anthropic)

#### 🆕 최신 모델

| 모델 이름                           | 모델 ID                      | 컨텍스트 길이 | 기능                                                                      | 권장 시나리오               |
| ------------------------------- | -------------------------- | ------- | ----------------------------------------------------------------------- | --------------------- |
| **Claude Opus 4.7** 🔥          | `claude-opus-4-7`          | 1M (베타) | 코딩 벤치마크 4.6 대비 13% 향상, 실제 운영 작업에서 3배, tool 오류를 1/3로 감소, 새로운 xhigh 추론 티어 | 최상급 코딩, 복잡한 에이전트      |
| **Claude Opus 4.7 Thinking** 🔥 | `claude-opus-4-7-thinking` | 1M (베타) | 적응형 추론, 향상된 심층 추론                                                       | 최상급 추론 작업             |
| **Claude Opus 4.6**             | `claude-opus-4-6`          | 1M (베타) | Terminal-Bench 2.0 1위, 128K 출력                                          | 최상급 코딩, 복잡한 에이전트      |
| **Claude Sonnet 4.6** 🔥        | `claude-sonnet-4-6`        | 1M (베타) | 전면 업그레이드, Opus 4.5와 경쟁, 우수한 가성비                                         | 프로그래밍 최우선 선택, 에이전트 개발 |

#### ✅ 안정판 / 클래식

| 모델 이름                          | 모델 ID                                 | 컨텍스트 길이 | 기능                             | 권장 시나리오           |
| ------------------------------ | ------------------------------------- | ------- | ------------------------------ | ----------------- |
| **Claude Opus 4.5** ⭐          | `claude-opus-4-5-20251101`            | 200K    | SWE-bench 80.9%, 가격을 1/3로 인하   | 복잡한 프로그래밍, 최상급 추론 |
| **Claude Sonnet 4.5** ⭐        | `claude-sonnet-4-5-20250929`          | 200K    | 세계적 수준의 코딩, SWE-bench 77.2%    | 코드 생성, 에이전트 개발    |
| **Claude Sonnet 4.5 Thinking** | `claude-sonnet-4-5-20250929-thinking` | 200K    | 연쇄적 사고 모드, 심층 추론               | 복잡한 프로그래밍 추론      |
| **Claude Haiku 4.5** ⭐         | `claude-haiku-4-5-20251001`           | 200K    | 높은 가성비, SWE-bench 73.3%, 2배 속도 | 실시간 채팅, 페어 프로그래밍  |
| **Claude 4 Sonnet**            | `claude-sonnet-4-20250514`            | 200K    | 실전 검증 완료, 프로그래밍 최우선 선택         | 코드 생성, 분석         |
| **Claude Opus 4.1**            | `claude-opus-4-1-20250805`            | 200K    | 반복적 업그레이드, 프로그래밍 최적화           | 고난도 프로그래밍 작업      |

<Note>
  **최신**: Claude Opus 4.7은 코딩 벤치마크를 4.6 대비 13% 개선하고, tool 호출 오류를 1/3로 줄였으며, 4.6과 동일한 가격으로 xhigh 추론 티어를 추가했습니다. Sonnet 4.6은 Opus 4.5와 경쟁하며 현재 claude.ai의 기본값입니다. **안정판**: Opus 4.5와 Sonnet 4.5는 프로덕션 환경에서 실전 검증을 거쳤습니다. Haiku 4.5는 뛰어난 가성비로 2배 속도를 제공합니다.
</Note>

### 🌟 Google Gemini 시리즈

#### 🆕 최신 모델

| 모델 이름                         | 모델 ID                    | 컨텍스트 길이 | 기능                                                               | 권장 시나리오               |
| ----------------------------- | ------------------------ | ------- | ---------------------------------------------------------------- | --------------------- |
| **Gemini 3.5 Flash** 🔥       | `gemini-3.5-flash`       | 1M      | Terminal-Bench 2.1 76.2%, 3.1 Pro를 완전히 능가하며, 약 절반 가격으로 약 4배 빠릅니다 | 프로그래밍 최우선 선택, 최고의 가성비 |
| **Gemini 3.1 Pro Preview** 🔥 | `gemini-3.1-pro-preview` | 1M      | ARC-AGI-2 77.1% (3 Pro 대비 2배 이상), 가장 진보된 추론                      | 복잡한 추론, 멀티모달 분석       |
| **Gemini 3 Flash Preview**    | `gemini-3-flash-preview` | 1M      | SWE-bench 78%, 3배 빠르며, thinking / nothinking 버전이 제공됩니다           | 프로그래밍, 가성비            |
| **Gemini 3.1 Flash Lite** 🔥  | `gemini-3.1-flash-lite`  | 1M      | GA 버전, 2.5 Flash보다 64% 빠르며, 초저가                                  | 높은 동시 실행 수, 배치, 저비용   |

<Warning>
  **참고**: Gemini 3 Pro Preview는 2026년 3월 9일에 중단되었습니다. Gemini 3.1 Pro Preview로 이전하시기 바랍니다.
</Warning>

#### ✅ 안정판 / 클래식

| 모델 이름                     | 모델 ID                   | 컨텍스트 길이 | 기능                           | 권장 시나리오            |
| ------------------------- | ----------------------- | ------- | ---------------------------- | ------------------ |
| **Gemini 2.5 Pro** ⭐      | `gemini-2.5-pro`        | 2M      | 공식 출시, 프로그래밍 강점, 강력한 멀티모달 지원 | 긴 텍스트, 프로그래밍, 멀티모달 |
| **Gemini 2.5 Flash** ⭐    | `gemini-2.5-flash`      | 1M      | 빠른 속도, 저비용, 공식 출시            | 빠른 응답이 필요한 시나리오    |
| **Gemini 2.5 Flash Lite** | `gemini-2.5-flash-lite` | 1M      | 초경량, 더 빠르고 더 저렴함             | 대규모 단순 작업          |

<Note>
  **최신**: Gemini 3.5 Flash는 Terminal-Bench 2.1, MCP Atlas 등에서 Gemini 3.1 Pro를 완전히 능가하며, 약 4배의 속도와 약 절반의 가격을 제공합니다. 오늘날의 최고의 가성비 모델입니다. Gemini 3.1 Pro Preview는 추론을 2배로 끌어올렸으며(ARC-AGI-2 77.1%), Google의 가장 진보된 모델입니다. Gemini 3.1 Flash Lite는 이제 GA이며, 높은 동시 실행 수를 위한 가장 저렴한 최전선 모델입니다. **안정판**: Gemini 2.5 Pro(2M 컨텍스트)와 Gemini 2.5 Flash는 GA이며, 프로덕션에 이상적입니다.
</Note>

### 🚀 xAI Grok 시리즈

#### 🆕 최신 모델

| 모델명                          | Model ID                | 컨텍스트 길이  | 특징                                                     | 권장 사용 사례          |
| ---------------------------- | ----------------------- | -------- | ------------------------------------------------------ | ----------------- |
| **Grok 4.3** 🔥              | `grok-4.3`              | 1M       | 인텔리전스 지수 53, τ²-Bench 98%, IFBench 81%, 1M 컨텍스트 + 멀티모달 | 복잡한 추론, 일반 작업     |
| **Grok 4**                   | `grok-4`                | Standard | 공식 버전; `grok-4-all`는 기본 웹 검색을 추가합니다                    | 일반 작업, 실시간 정보     |
| **Grok 4 Fast Reasoning** 🔥 | `grok-4-fast-reasoning` | 200K     | 추론 모드, Grok-4보다 93% 이상 저렴                              | 복잡한 추론            |
| **Grok Code Fast 1** ⭐       | `grok-code-fast-1`      | 256K     | SWE-bench 70.8%, 고속 생성                                 | 코드 생성, 에이전트 프로그래밍 |

#### ✅ 안정 / 클래식

| 모델명             | Model ID      | 컨텍스트 길이  | 특징              | 권장 사용 사례  |
| --------------- | ------------- | -------- | --------------- | --------- |
| **Grok 3** ⭐    | `grok-3`      | Standard | 공식 안정 버전        | 일상 사용     |
| **Grok 3 All**  | `grok-3-all`  | Standard | 기본 웹 검색 강화      | 뉴스, 시장 분석 |
| **Grok 3 Mini** | `grok-3-mini` | Standard | 추론 기능이 있는 소형 모델 | 가벼운 작업    |

### 🔍 DeepSeek Series

#### 🆕 최신 모델

| Model Name               | Model ID            | Context Length | Features                                                              | Recommended Scenarios |
| ------------------------ | ------------------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------- | --------------------- |
| **DeepSeek V4 Pro** 🔥   | `deepseek-v4-pro`   | 1M             | 1.6T/49B 활성화, SWE-Verified 80.6으로 Claude/Gemini에 근접, Hybrid Attention | 복잡한 추론, 코딩, 에이전트      |
| **DeepSeek V4 Flash** 🔥 | `deepseek-v4-flash` | 1M             | 284B/13B 활성화, 입력당 \$0.14/M만큼 저렴, 오픈소스 SOTA 가치                         | 높은 동시 실행 수, 배치        |
| **DeepSeek V3.2**        | `deepseek-v3.2`     | 128K           | GPT-5 수준, 추론에서 도구 사용                                                  | 복잡한 추론, 코딩            |

#### ✅ 안정판 / 클래식

| Model Name          | Model ID               | Context Length | Features                     | Recommended Scenarios |
| ------------------- | ---------------------- | -------------- | ---------------------------- | --------------------- |
| **DeepSeek V3.1** ⭐ | `deepseek-v3-1-250821` | 128K           | 혼합 추론, Think/Non-Think 이중 모드 | 지능형 추론, 프로그래밍         |
| **DeepSeek R1**     | `deepseek-r1`          | 64K            | 추론 모델                        | 수학, 추론                |
| **DeepSeek V3**     | `deepseek-v3`          | 128K           | 강력한 종합 성능                    | 일반적인 시나리오             |

### 🐘 중국 모델 시리즈

#### Zhipu AI (GLM)

**🆕 최신**: GLM-5.1 | **✅ 안정 / 클래식**: GLM-5, GLM-4.6

| 모델명            | Model ID  | 컨텍스트 길이 | 기능                                                                                   | 추천 시나리오           |
| -------------- | --------- | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------- |
| **GLM-5.1** 🔥 | `glm-5.1` | 200K    | SWE-Bench Pro 58.4가 GPT-5.4 / Opus 4.6 / Gemini 3.1 Pro를 능가하며, 744B MoE, MIT 오픈소스입니다 | 복잡한 코딩, 에이전트      |
| **GLM-5** ⭐    | `glm-5`   | 200K    | 744B 파라미터(40B 활성화), Claude Opus 4.5와 맞춘 코딩, 오픈소스입니다                                  | 복잡한 코딩, 시스템 엔지니어링 |
| **GLM-4.6**    | `glm-4.6` | 200K    | 코드와 추론이 향상된 안정 버전입니다                                                                 | 프로그래밍, 추론, 에이전트   |
| **GLM-4.5**    | `glm-4.5` | 128K    | 표준 버전으로, 전반적으로 강력합니다                                                                 | 일반 시나리오           |

<Info>
  **GLM-5.1 기능**:

  * 744B MoE 파라미터로, 최대 8시간까지의 장기 에이전트 작업을 지원합니다
  * SWE-Bench Pro 58.4로, 오픈소스 모델 중 가장 강력한 코딩 성능을 제공합니다
  * MIT 라이선스 오픈소스이며, 가성비가 뛰어납니다
</Info>

#### Alibaba Qwen

**🆕 최신**: Qwen3.7-Max | **✅ 안정 / 클래식**: Qwen Max, Plus, Turbo

| 모델명                | Model ID      | 컨텍스트 길이 | 기능                                                             | 추천 시나리오          |
| ------------------ | ------------- | ------- | -------------------------------------------------------------- | ---------------- |
| **Qwen3.7-Max** 🔥 | `qwen3.7-max` | 1M      | AA Intelligence Index 56.6(글로벌 상위 5위, 중국 1위), 35시간 장기 에이전트 자율성 | 에이전트, 다국어, 긴 텍스트 |
| **Qwen Max** ⭐     | `qwen-max`    | 32K     | 가장 강력한 안정 버전입니다                                                | 일반 작업            |
| **Qwen Plus**      | `qwen-plus`   | 32K     | 향상된 버전입니다                                                      | 비용 효율적           |
| **Qwen Turbo**     | `qwen-turbo`  | 32K     | 빠른 버전입니다                                                       | 낮은 지연 시간         |

#### Moonshot Kimi 시리즈

**🆕 최신**: Kimi K2.6 | **✅ 안정 / 클래식**: Kimi K2.5, K2

| 모델명                            | Model ID         | 컨텍스트 길이 | 기능                                                              | 추천 시나리오    |
| ------------------------------ | ---------------- | ------- | --------------------------------------------------------------- | ---------- |
| **Kimi K2.6** 🔥               | `kimi-k2.6`      | 256K    | 1T MoE / 32B 활성화, SWE-Bench Pro 58.6으로 GPT-5.4와 Opus 4.6을 능가합니다 | 코딩, 에이전트   |
| **Kimi K2.5**                  | `kimi-k2.5`      | 200K    | 네이티브 멀티모달, Agent Swarm 100 에이전트                                 | 멀티모달, 에이전트 |
| **Kimi K2 Official Release** ⭐ | `kimi-k2-250711` | 200K    | Volcano Engine과의 파트너십, 뛰어난 안정성                                  | 프로덕션 환경    |

### 🌐 MiniMax 시리즈

**🆕 최신**: MiniMax M2.7 | **✅ 안정판 / 클래식**: MiniMax M2.5

| 모델명                 | Model ID       | 컨텍스트 길이 | 특징                                                      | 권장 시나리오          |
| ------------------- | -------------- | ------- | ------------------------------------------------------- | ---------------- |
| **MiniMax M2.7** 🔥 | `MiniMax-M2.7` | 표준      | 10B 파라미터, SWE-bench Pro 56.22%, 자체 진화형, 가장 작은 Tier-1 모델 | 코딩, 에이전트         |
| **MiniMax M2.5**    | `minimax-m2.5` | 표준      | 230B(10B 활성화), SWE-bench 80.2%, 가성비 우수                  | 코딩, 에이전트, 사무 자동화 |

<Info>
  **MiniMax M2.7 특징**:

  * 10B 파라미터만으로 SWE-bench Pro 56.22%를 달성하며, 가장 작은 Tier-1 모델입니다
  * 자체 진화형이며, 표준 \$0.3 / 고속 (`MiniMax-M2.7-highspeed`) \$0.6, 입력 tokens 100만 개당
  * 오픈소스로 공개된 모델 가중치
</Info>

## 💰 요금 정보

### 결제 방식

* **종량제**: 실제 token 사용량에 따라 과금됩니다
* **최소 과금 없음**: 사용한 만큼만 결제하며 잔액은 만료되지 않습니다
* **실시간 차감**: 각 호출 후 수수료가 잔액에서 즉시 차감됩니다

### 요금 장점

* 약간의 가격 혜택이 있는 공식 릴레이
* 대량 사용자는 더 좋은 요금을 위해 고객센터에 문의할 수 있습니다
* 신규 사용자는 등록 시 300만 token 테스트 크레딧을 받습니다

### 실시간 요금 보기

[APIYI 콘솔 요금 페이지](https://www.apiyi.com/account/pricing)를 방문하여 모든 모델의 최신 요금을 확인하십시오.

## 🛠️ 사용 권장 사항

### 모델 선택 가이드

**프로그래밍 개발**

* 최고 성능: Claude Opus 4.7 (+13% 코딩 향상, 4.6 대비), GPT-5.5 (SWE-bench 88.7%), Claude Sonnet 4.6 (Opus 4.5와 견줄 만함)
* 높은 비용 대비 성능: Gemini 3.5 Flash (3.1 Pro를 약 절반 가격으로 능가), GLM-5.1 (SWE-Bench Pro 58.4), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash
* 대안: DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7-Max, MiniMax M2.7, o4-mini

**텍스트 작성**

* 최우선 선택: GPT-5.5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6
* 대안: chat-latest, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, GPT-4o, Claude Haiku 4.5, GLM-4.6

**신속 응답**

* 최우선 선택: Gemini 3.5 Flash (\~4배 속도), Claude Haiku 4.5 (2배 더 빠름), GPT-4o Mini
* 대안: Gemini 3.1 Flash Lite, Gemini 2.5 Flash, Grok 4 Fast, GPT-4.1 Mini

**이미지 생성**

* 최신 권장: GPT Image 1.5 (4배 속도 향상, 정밀 편집, 최저 \$0.01부터)
* 전문 디자인: SeeDream 4.5 (12억 파라미터, 4K 품질, \$0.035/이미지), Nano Banana Pro (4K HD, 최고의 텍스트 렌더링)
* 높은 비용 대비 성능: Nano Banana (\$0.025/이미지), SeeDream 4.0 (\$0.025/이미지)
* 역공학 기반, 최저가: sora\_image, gpt-4o-image

**장문 처리**

* 최우선 선택: Gemini 2.5 Pro (200만 컨텍스트)
* 대안: Claude 4 시리즈 (20만 컨텍스트)

### 비용 최적화 권장 사항

1. **단계별 사용**: 단순 작업에는 더 저렴한 모델을 사용하고, 복잡한 작업에는 고급 모델을 사용합니다
2. **테스트 최적화**: 먼저 작은 모델로 테스트하고, 필요를 파악한 뒤 큰 모델을 사용합니다
3. **배치 처리**: 유사 작업을 대량으로 처리할 때는 Nano 또는 Mini 버전을 선택합니다
4. **캐시 재사용**: 반복 질의에 대해 결과를 캐시합니다

## 🔗 관련 리소스

* [모델 비교 테스트](https://imagen.apiyi.com/) - 이미지 생성 효과 비교
* [실시간 가격 조회](https://www.apiyi.com/account/pricing) - 최신 가격 정보
* [API 문서](/ko/api-manual) - 상세 인터페이스 사양
* [빠른 시작](/ko/getting-started) - 통합 가이드

<Note>
  모델 목록은 계속 업데이트됩니다. 새로 출시된 우수한 모델을 신속하게 추가하겠습니다. 특정 모델 수요나 대량 요구사항이 있으시면 고객센터에 문의해 주십시오.
</Note>