최근 몇 가지 중요한 뉴스가 나오면서 기업용 AI 분야를 장악하려는 경쟁이 가속화되고 있습니다.
OpenAI의 ChatGPT 이제는 자랑스러워하다 주간 활성 사용자 2억명1년 전만 해도 1억 명에서 증가했습니다. 이 놀라운 성장은 고객 지원, 콘텐츠 생성, 비즈니스 통찰력과 같은 업무를 위해 기업 환경에서 AI 도구에 대한 의존도가 높아지고 있음을 보여줍니다.
동시에, 인류학적 출시했습니다 클로드 엔터프라이즈ChatGPT Enterprise와 직접 경쟁하도록 설계되었습니다. 놀라운 500,000개 토큰 컨텍스트 창—대부분 경쟁사보다 15배 이상 큰—Claude Enterprise는 이제 한 번에 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있어 복잡한 문서 분석 및 기술 워크플로에 이상적입니다. 이러한 움직임은 Anthropic을 강력한 보안 및 개인 정보 보호 기능을 갖춘 고급 AI 기능을 찾는 Fortune 500 기업의 표적에 두었습니다.
이 변화하는 시장에서 기업은 이제 대규모 언어 모델을 인프라에 통합할 수 있는 옵션이 그 어느 때보다 많아졌습니다. OpenAI의 강력한 GPT-4를 활용하든 Claude의 윤리적 디자인을 활용하든 LLM API를 선택하면 비즈니스의 미래가 바뀔 수 있습니다. 최고의 옵션과 엔터프라이즈 AI에 미치는 영향에 대해 살펴보겠습니다.
LLM API가 기업에 중요한 이유
LLM API를 사용하면 기업은 복잡한 인프라를 구축하고 유지 관리하지 않고도 최첨단 AI 기능에 액세스할 수 있습니다. 이러한 API를 사용하면 기업은 자연어 이해, 생성 및 기타 AI 기반 기능을 애플리케이션에 통합하여 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상하며 자동화에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
LLM API의 주요 이점
- 확장성: 엔터프라이즈급 워크로드 수요에 맞춰 사용량을 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 즉시 사용 가능한 API를 활용하여 독점적인 모델의 교육 및 유지 관리 비용을 피하세요.
- 사용자 정의: 기본 기능을 사용하면서 특정 요구 사항에 맞게 모델을 미세하게 조정합니다.
- 통합의 용이성: RESTful API, SDK 및 클라우드 인프라 지원을 통해 기존 애플리케이션과 빠르게 통합됩니다.
1. 오픈AI API
OpenAI의 API는 특히 최근 출시된 API를 통해 엔터프라이즈 AI 분야를 계속 선도하고 있습니다. GPT-4oGPT-4의 더욱 발전되고 비용 효율적인 버전입니다. OpenAI의 모델은 현재 매주 2억 명이 넘는 활성 사용자에게 널리 사용되고 있으며, Fortune 500 기업의 92%가 다양한 엔터프라이즈 사용 사례에 이 도구를 활용합니다.
주요 특징
- 고급 모델: GPT-4 및 GPT-3.5-turbo에 액세스하면 이 모델은 데이터 요약, 대화형 AI, 고급 문제 해결과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
- 멀티모달 기능: GPT-4o는 비전 기능을 도입하여 기업이 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있도록 해줍니다.
- 토큰 가격 책정 유연성: OpenAI의 가격은 토큰 사용에 따라 결정되며 실시간 요청이나 배치 API최대 허용 50% 할인 24시간 이내에 처리되는 작업의 경우
최근 업데이트
- GPT-4o: 이전 모델보다 더 빠르고 효율적이며 다음을 지원합니다. 128K 토큰 컨텍스트 창—대용량 데이터 세트를 처리하는 기업에 이상적입니다.
- GPT-4o 미니: 성능과 비용 간의 균형을 제공하는 비전 기능과 더 작은 규모를 갖춘 GPT-4o의 저가 버전
- 코드 인터프리터: 이 기능은 이제 GPT-4의 일부가 되었으며, 실시간으로 Python 코드를 실행할 수 있으므로 데이터 분석, 시각화, 자동화와 같은 엔터프라이즈 요구 사항에 적합합니다.
가격(2024년 기준)
| 모델 | 토큰 가격 입력 | 출력 토큰 가격 | 일괄 API 할인 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5.00 / 1M 토큰 | $15.00 / 1M 토큰 | Batch API 50% 할인 |
| GPT-4o 미니 | $0.15 / 1M 토큰 | $0.60 / 1M 토큰 | Batch API 50% 할인 |
| GPT-3.5 터보 | $3.00 / 1M 토큰 | $6.00 / 1M 토큰 | 없음 |
배치 API 이러한 가격은 대량 기업에 비용 효율적인 솔루션을 제공하며, 작업을 비동기적으로 처리할 수 있으므로 토큰 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.
사용 사례
- 콘텐츠 생성: 마케팅, 기술 문서, 소셜 미디어 관리를 위한 콘텐츠 제작을 자동화합니다.
- 대화형 AI: 고객 서비스 문의와 보다 복잡하고 특정 분야에 국한된 업무를 모두 처리할 수 있는 지능형 채팅봇을 개발합니다.
- 데이터 추출 및 분석: GPT-4의 고급 추론 기능을 사용하여 대규모 보고서를 요약하거나 데이터 세트에서 주요 통찰력을 추출합니다.
보안 및 개인 정보 보호
- 엔터프라이즈급 규정 준수: ChatGPT Enterprise가 제공합니다 SOC 2 유형 2 준수규모에 맞춰 데이터 프라이버시와 보안을 보장합니다.
- 사용자 정의 GPT: 기업은 사용자 정의 워크플로를 구축하고 독점 데이터를 모델에 통합할 수 있으며 다음과 같은 확신을 가질 수 있습니다. 모델 학습에는 고객 데이터가 사용되지 않습니다..
2. 구글 클라우드 버텍스 AI
구글 클라우드 버텍스 AI Google의 기능을 갖춘 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 팔름2 그리고 새로 출시된 제미니 시리즈. Google의 클라우드 인프라와 강력하게 통합되어 원활한 데이터 운영과 엔터프라이즈 수준의 확장성이 가능합니다.
주요 특징
- 제미니 모델: 제공 멀티모달 기능제미니는 텍스트, 이미지, 심지어 비디오까지 처리할 수 있어 기업용 애플리케이션에 매우 다양하게 활용할 수 있습니다.
- 모델 설명 가능성: 다음과 같은 기능 내장된 모델 평가 도구 규제되는 산업에 필수적인 투명성과 추적성을 보장합니다.
- Google 생태계와의 통합: Vertex AI는 다음과 같은 다른 Google Cloud 서비스와 기본적으로 작동합니다. 빅쿼리원활한 데이터 분석 및 배포 파이프라인을 위해.
최근 업데이트
- 쌍둥이자리 1.5: 향상된 컨텍스트 이해 기능을 갖춘 Gemini 시리즈의 최신 업데이트 RAG(검색 증강 생성) 이를 통해 기업은 자체 구조화된 데이터나 구조화되지 않은 데이터에 기반하여 모델 출력을 구축할 수 있습니다.
- 모델 가든: 기업이 선택할 수 있는 기능 150개 모델Google 자체 모델, 타사 모델, LLaMA 3.1과 같은 오픈 소스 솔루션 포함
가격(2024년 기준)
| 모델 | 토큰 가격 입력 ( | 출력 토큰 가격( | 입력/출력 가격(128K+ 컨텍스트 창) |
|---|---|---|---|
| 제미니 1.5 플래시 | $0.00001875 / 1천자 | $0.000075 / 1천자 | $0.0000375 / 1천자 |
| 제미니 1.5 프로 | $0.00125 / 1천자 | $0.00375 / 1천자 | $0.0025 / 1천자 |
Vertex AI는 가격에 대한 세부적인 제어를 제공합니다. 문자당 모든 규모의 기업이 유연하게 청구를 처리할 수 있습니다.
사용 사례
- AI 문서: 은행 및 의료와 같은 업계 전반에서 문서 처리 워크플로를 자동화합니다.
- 전자상거래: Discovery AI를 활용하여 개인화된 검색, 탐색, 추천 기능을 제공하고 고객 경험을 개선합니다.
- 컨택센터 AI: 가상 에이전트와 고객 간의 자연어 상호 작용을 활성화하여 서비스 효율성을 향상합니다.(
보안 및 개인 정보 보호
- 데이터 주권: Google에서는 다음을 보장합니다. 고객 데이터는 모델을 학습하는 데 사용되지 않습니다.제공합니다 강력한 거버넌스 및 개인 정보 보호 도구 모든 지역 간 규정 준수를 보장합니다.
- 내장형 안전 필터: Vertex AI에는 다음 도구가 포함되어 있습니다. 콘텐츠 검토 그리고 필터링을 통해 기업 수준의 안전성과 모델 출력의 적절성을 보장합니다.
3. 코히어
코히어 자연어 처리(NLP)를 전문으로 하며 기업을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하여 안전하고 개인적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 검색 작업과 텍스트 생성 모두에서 뛰어난 모델로 알려진 LLM 분야의 강력한 경쟁자입니다.
주요 특징
- Command R 및 Command R+ 모델: 이러한 모델은 검색 증강 생성(RAG) 및 긴 컨텍스트 작업에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 기업은 대규모 문서 및 데이터 세트를 사용하여 광범위한 연구, 보고서 생성 또는 고객 상호 작용 관리에 적합하게 만들 수 있습니다.
- 다국어 지원: Cohere 모델은 영어, 프랑스어, 스페인어 등 여러 언어로 학습되어 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 제공합니다.
- 개인 배치: Cohere는 데이터 보안과 개인 정보 보호를 강조하여 클라우드와 프라이빗 배포 옵션을 모두 제공하며, 이는 데이터 주권에 관심이 있는 기업에 이상적입니다.
가격
- 명령 R: 1M 입력 토큰당 $0.15, 1M 출력 토큰당 $0.60
- 명령 R+: 1M 입력 토큰당 $2.50, 1M 출력 토큰당 $10.00
- 순위 재지정: 1,000건 검색당 $2.00, 검색 및 검색 시스템 개선을 위해 최적화됨
- 포함시키다: 임베딩 작업에 대한 1M 토큰당 $0.10
최근 업데이트
- Amazon Bedrock과 통합: Command R 및 Command R+를 포함한 Cohere의 모델은 이제 다음에서 사용할 수 있습니다. 아마존 베드록AWS 인프라를 통해 조직이 이러한 모델을 대규모로 배포하는 것을 더 쉽게 만들어줍니다.
아마존 베드록
아마존 베드록 다음을 포함한 여러 기초 모델에 액세스할 수 있는 완전히 관리되는 플랫폼을 제공합니다. 인류학적, 코히어, AI21 랩스그리고 메타이를 통해 사용자는 AWS의 강력한 인프라를 활용하여 원활하게 모델을 실험하고 배포할 수 있습니다.
주요 특징
- 다중 모델 API: Bedrock은 다음과 같은 다양한 기초 모델을 지원합니다. 클로드, 코히어그리고 쥬라기-2따라서 다양한 사용 사례에 활용할 수 있는 다목적 플랫폼입니다.
- 서버리스 배포: 사용자는 기본 인프라를 관리하지 않고도 AI 모델을 배포할 수 있으며, Bedrock이 확장 및 프로비저닝을 처리합니다.
- 맞춤형 미세 조정: Bedrock을 사용하면 기업이 독점적인 데이터 세트에 대한 모델을 미세 조정하여 특정 비즈니스 작업에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
가격
- 클로드: 1,000개 입력 토큰당 $0.00163부터 시작하고 1,000개 출력 토큰당 $0.00551부터 시작합니다.
- 코히어 커맨드 라이트: 1M 입력 토큰당 $0.30, 1M 출력 토큰당 $0.60
- 아마존 타이탄: 입력 시 1,000개 토큰당 $0.0003, 출력 시 더 높은 비율
최근 업데이트
- 클로드 3 통합: 최신 클로드 3 Anthropic의 모델이 Bedrock에 추가되어 정확도가 향상되고 환각률이 감소하며 컨텍스트 윈도우가 길어졌습니다(최대 200,000개 토큰). 이러한 업데이트로 인해 Claude는 법률 분석, 계약 초안 작성 및 높은 컨텍스트 이해가 필요한 기타 작업에 적합합니다.
인류학적 클로드 API
앤트로픽의 클로드 윤리적인 AI 개발로 널리 알려져 있으며, 편견과 유해한 출력을 줄이는 데 중점을 두고 높은 맥락적 이해 및 추론 능력을 제공합니다. Claude 시리즈는 안정적이고 안전한 AI 솔루션이 필요한 산업에서 인기 있는 선택입니다.
주요 특징
- 대규모 컨텍스트 창: Claude 3.0은 최대 지원 200,000 토큰따라서 계약서, 법률 문서, 연구 논문과 같은 장문 콘텐츠를 처리하는 기업의 최고 선택 중 하나가 되었습니다.
- 시스템 프롬프트 및 함수 호출: Claude 3는 새로운 시스템 프롬프트 기능을 도입하고 함수 호출을 지원하여 워크플로 자동화를 위한 외부 API와의 통합을 가능하게 합니다.
가격
- 클로드 인스턴트: 1,000개 입력 토큰당 $0.00163, 1,000개 출력 토큰당 $0.00551.
- 클로드 3: 가격은 모델 복잡성과 사용 사례에 따라 더 높지만, 요청 시 특정 기업 가격을 제공할 수 있습니다.
최근 업데이트
- 클로드 3.0: 더 긴 컨텍스트 창과 향상된 추론 기능으로 강화된 Claude 3는 환각률을 50%까지 줄였으며 법률, 금융 및 고객 서비스 애플리케이션에 대한 산업 전반에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다.
올바른 엔터프라이즈 LLM API를 선택하는 방법
기업에 적합한 API를 선택하려면 다음과 같은 여러 요소를 평가해야 합니다.
- 성능: API는 귀사의 비즈니스에 중요한 작업(예: 번역, 요약)에서 어떤 성능을 보입니까?
- 비용: 토큰 기반 가격 책정 모델을 평가하여 비용에 미치는 영향을 파악합니다.
- 보안 및 규정 준수: API 제공자는 관련 규정(GDPR, HIPAA, SOC2)을 준수합니까?
- 생태계 적합성: API가 기존 클라우드 인프라(AWS, Google Cloud, Azure)와 얼마나 잘 통합되나요?
- 사용자 정의 옵션: API는 특정 기업의 요구에 맞춰 미세 조정을 제공합니까?
엔터프라이즈 애플리케이션에서 LLM API 구현
모범 사례
- 신속한 엔지니어링: 모델 출력을 효과적으로 안내하기 위해 정확한 프롬프트를 작성합니다.
- 출력 검증: 콘텐츠가 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하기 위해 검증 계층을 구현합니다.
- API 최적화: 캐싱과 같은 기술을 사용하여 비용을 줄이고 응답 시간을 개선합니다.
보안 고려 사항
- 데이터 개인정보 보호: API 상호작용 중에 민감한 정보가 안전하게 처리되도록 합니다.
- 통치: AI 결과물 검토 및 배포에 대한 명확한 거버넌스 정책을 수립합니다.
모니터링 및 지속적인 평가
- 정기 업데이트: API 성능을 지속적으로 모니터링하고 최신 업데이트를 채택합니다.
- 인간-인-더-루프: 중요한 결정의 경우, AI가 생성한 콘텐츠를 검토하기 위해 인간의 감독을 받아야 합니다.
결론
엔터프라이즈 애플리케이션의 미래는 점점 더 대규모 언어 모델과 얽혀 있습니다. LLM API(예: 오픈AI, Google, 마이크로소프트, 아마존그리고 인류학적기업은 혁신, 자동화 및 효율성을 위한 전례 없는 기회를 얻을 수 있습니다.
API 환경을 정기적으로 평가하고 새로운 기술에 대한 정보를 얻으면 기업이 AI 중심 세계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 최신 모범 사례를 따르고 보안에 집중하며 애플리케이션을 지속적으로 최적화하여 LLM에서 최대 가치를 도출하세요.
게시물 엔터프라이즈 LLM API: 2024년 LLM 애플리케이션 구동을 위한 최고의 선택 처음 등장 유나이트.AI.