LLM API 활용 사례

앱에 맞는 LLM 작업 흐름 구성

만들고 싶은 기능을 고르세요. 각 예시는 추천 모델, 대체 경로, API 요청, 앱 흐름, 출력 규칙과 운영 전 검사를 안내합니다.

주제 선택

코딩

코드 생성용 LLM API

서버의 LLM API로 요구사항을 앱 코드, 테스트와 검토 가능한 수정으로 바꿉니다.

코딩

코드 리뷰용 LLM API

풀 리퀘스트의 결함·보안 위험을 검토하고 근거가 있는 실행 가능한 코드 댓글을 반환합니다.

코딩

저장소 리팩터링용 LLM API

동작, 공개 API, 테스트와 설계 경계를 유지하며 여러 파일의 리팩터링을 계획·실행합니다.

챗봇

고객 지원 챗봇용 LLM API

승인된 지원 자료로 답변하고 계정 도구를 안전하게 사용하며 민감한 문의는 담당자에게 넘깁니다.

챗봇

RAG 챗봇용 LLM API

비공개 문서에서 출처를 붙여 답하고 근거를 검증합니다. 근거가 없으면 명확히 알립니다.

챗봇

다국어 챗봇용 LLM API

의도, 용어, 지역 규칙과 담당자 전환 절차를 유지하며 여러 언어로 고객을 지원합니다.

에이전트

함수 호출용 LLM API

LLM이 앱 함수를 고르고 올바른 인수를 만듭니다. 도구 오류에서 복구하고 필요한 경우 확인을 기다립니다.

에이전트

브라우저 에이전트용 LLM API

현재 화면을 이해하고 안전한 동작을 고르며 변경에 대응하고 최종 상태를 검증하는 브라우저 에이전트를 만듭니다.

에이전트

업무 자동화용 LLM API

여러 단계 업무에 LLM 판단을 추가하면서 상태 관리, 중복 실행 방지, 승인과 감사 기록을 유지합니다.

추론

문서 분석용 LLM API

계약서, 보고서, 연구와 정책을 분석하고 근거 문단이 연결된 답변·요약을 만듭니다.

추론

구조화 데이터 추출용 LLM API

문서, 이메일, 문의 등 자유 형식 텍스트를 지정 스키마에 맞는 검증된 JSON으로 변환합니다.

추론

수학 추론용 LLM API

계산기나 코드로 결과를 검증하고 단위를 통일하며 확인된 결과에 맞춰 수학 문제를 설명합니다.

실무 가이드

만들 기능 선택

앱에 가장 가까운 작업을 여세요. 코드 변경, 고객 대화, 도구 자동화, 문서 처리와 검증된 추론을 다룹니다.

코딩: 기능 생성, 풀 리퀘스트 리뷰, 저장소 리팩터링.
챗봇: 고객 지원, 비공개 지식 활용, 다국어 응대.
에이전트: 함수 호출, 브라우저 도구 조작, 여러 단계 업무 실행.
문서·데이터: 긴 파일 분석, 검증된 JSON 추출, 확인된 계산 설명.

전체 운영 구성 보기

각 예시에 기본·대체 모델, 복사 가능한 요청, 앱 구조, 예상 출력, 오류 처리와 측정 가능한 합격 기준이 있습니다.

정확한 API 엔드포인트와 모델 ID.
서버 요청 예시와 출력 규칙.
대체 모델·담당자 전환 조건.
검증·기록·안전 요구 사항.

자주 묻는 질문

이 LLM API 예시로 무엇을 만들 수 있나요?

코드 생성·리뷰, 지원·RAG 챗봇, 함수 호출, 브라우저·업무 에이전트, 문서 분석, 구조화 추출과 수학 설명을 다룹니다.

앱에 맞는 모델은 어떻게 고르나요?

추천 경로로 시작해 앱의 대표 입력으로 실행하세요. 채택된 결과, 지연, 재시도와 총비용을 대체 모델과 비교하세요.

모든 작업에 같은 모델을 써도 되나요?

가능하지만 작업별로 검증하세요. 채팅을 잘하는 모델도 도구, 엄격한 JSON, 큰 저장소나 긴 문서에서는 다르게 동작할 수 있습니다.

작업 흐름에 맞는 모델 선택

앱의 실제 요청으로 추천 경로와 대체 모델을 비교하세요.

모델 보기