데이터 최신성: 2026-07 기준으로 모든 모델 추천과 벤치마크 수치는 Model Info 개요(APIYI 공식)에서 가져왔습니다.
해당 문서는 벤더가 새 모델을 출시할 때마다 지속적으로 업데이트됩니다. 최신 모델 목록과 실시간 가격은 APIYI 콘솔 가격 페이지를 참조하십시오.
이 페이지를 읽는 방법:
- 우리는 8가지 작업 시나리오(코딩, 글쓰기, 빠른 응답, 긴 컨텍스트, 추론, 에이전트, 웹 검색, 비용 제어)에 집중하며 model-info에서 추천 조합을 제공합니다.
📌 8가지 시나리오를 위한 추천 조합(복사-붙여넣기 가능)
다음에서 직접 가져왔습니다: 모델 정보 개요 → 사용 권장 사항
시나리오 1: 코딩
시나리오 2: 글쓰기
시나리오 3: 빠른 응답
시나리오 4: 긴 컨텍스트
시나리오 5: 복잡한 추론
시나리오 6: 에이전트
시나리오 7: 웹 검색
시나리오 8: 비용 관리
다른 모델의 가격: model-info는 모든 모델에 대해 명시적인 입력/출력 가격을 제공하지 않습니다. 모든 가격은 APIYI 콘솔 가격 페이지의 적용을 받습니다.
“소스 전달 경로 + 고정 1:7 환율 + 충전 보너스”를 함께 적용하면, 실제 체감 가격은 보통 벤더에 직접 가는 것보다 낮습니다 — 정확한 수치는 콘솔에서 확인하십시오.
🧮 코딩 벤치마크 참고 표
model-info에 명시적 수치가 있는 모델만 나열했습니다. 물음표가 있거나 수치가 없는 항목은 model-info의 전체 설명을 참조하십시오.
📚 컨텍스트 윈도우 참고 표
알림: 컨텍스트 윈도우 숫자 = 벤더가 주장하는 최대값입니다.
실제 검색 정확도(“바늘 찾기”)는 극단적으로 긴 길이에서 크게 떨어집니다. 긴 컨텍스트는 RAG를 대체하지 못합니다.
💡 model-info에서 가져온 4가지 비용 최적화 팁 (원문 그대로)
- 사용량을 등급화합니다: 단순 작업에는 저렴한 모델을, 복잡한 작업에는 프리미엄 모델을 사용합니다
- 먼저 테스트한 뒤 확장합니다: 작은 모델로 프로토타입을 만들고, 요구사항이 명확해지면 큰 모델로 전환합니다
- 배치 처리: 유사한 작업이 대량으로 발생할 때는 Nano 또는 Mini 변형을 선택합니다
- 캐시하고 재사용합니다: 반복되는 쿼리의 결과를 캐시합니다
❓ model-info의 GPT-5 시리즈 주의사항 (원문 그대로)
🔗 관련 리소스
- 모델 정보 개요 (model-info) — 이 페이지의 모든 데이터에 대한 단일 출처입니다
- APIYI 콘솔 가격 페이지 — 실시간 가격입니다
- 이미지 및 동영상 생성 모델 — 멀티모달 모델 참고 자료입니다
- API 매뉴얼 · 시작하기 · OpenAI 호환 호출
면책 조항:
이 페이지의 모든 데이터는 docs/api-capabilities/model-info.mdx에서 가져왔습니다(2026-07 기준).
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