코딩 작업 흐름 선택
기능 생성, 풀 리퀘스트 리뷰나 전체 저장소 리팩터링 중 필요한 변경에 맞는 작업을 여세요.
- 코드 생성용 LLM API
- 코드 리뷰용 LLM API
- 저장소 리팩터링용 LLM API
코딩 활용
코딩용 LLM API
기능 생성, 풀 리퀘스트 리뷰나 전체 저장소 리팩터링 중 필요한 변경에 맞는 작업을 여세요.
운영 구현 예시
API·기본 모델·대체 설정
| 측정 항목 | 기록 항목 |
|---|---|
| 내 저장소에서 수정의 정확성 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 도구 호출 안정성 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 반복 작업 지연 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
| 채택 변경당 비용 | 결과, 지연, 토큰 사용량과 출력 채택·거절 이유 |
내 저장소에서 코딩 모델 시험
실제 요구사항, 저장소 규칙, 빌드 명령과 리뷰 기준을 쓰세요. 그럴듯한 답변을 넘어 내 코드에서 작동해야 합니다.
- 내 저장소에서 수정의 정확성
- 도구 호출 안정성
- 반복 작업 지연
- 채택 변경당 비용
사용 가능한 결과의 비용 측정
재시도, 도구, 검증, 상위 모델 전환과 수동 수정까지 포함하세요. 토큰 단가뿐 아니라 앱에서 채택 가능한 결과의 총비용을 비교하세요.
자주 묻는 질문
어떤 작업부터 시작하면 되나요?
대표 입력과 명확한 성공 기준이 있는 작업 중 가장 양이 많거나 위험한 것부터 시작하세요.
처음에 몇 개 모델을 시험하나요?
추천 모델과 대체 모델 하나로 시작하세요. 둘 다 품질·지연·비용 기준을 못 맞출 때만 추가하세요.
비교할 때 무엇을 같게 유지하나요?
모든 모델의 입력, 컨텍스트, 도구, 출력 한도, 검증 규칙과 종료 조건을 같게 유지하세요.
이 작업에 맞는 모델 선택
같은 앱 입력·검증 규칙으로 기본 경로와 대체 경로를 비교하세요.