Published on2026년 4월 15일AI Engineering 프로덕션 실전 완전 가이드 — RAG·Evals·Fine-tuning·LLMOps·Guardrails·Prompt Caching·비용 최적화까지 2025-2026년 현장 노하우ai-engineeringllmragevalsfine-tuningllmopsguardrailsprompt-cachingcost-optimizationproductiondeep-diveguideLLM을 프로토타입에서 프로덕션으로 가져가는 여정은 Jupyter 노트북의 데모와 다르다. RAG 파이프라인 설계, eval harness 구축, fine-tuning 결정 트리, LLMOps 관측 가능성, Guardrails와 안전성, Prompt Caching과 비용 최적화까지 2025-2026년 AI 엔지니어의 현장 가이드를 500줄로 정리한다.
Published on2026년 4월 12일GPT-5 개발자 실전 가이드: 에이전트 코딩, 도구 호출, 비용 최적화까지openaigpt-5codingagentic-codingtool-useresponses-apichat-completionscodex-cliprompt-cachingbatch-api2026-042026-04-122025년 8월 7일 공개된 GPT-5를 기준으로, 개발자가 무엇을 다르게 해야 하는지, 어떤 모델 크기와 제어값을 고를지, 그리고 에이전트 코딩과 비용 최적화를 어떻게 함께 설계할지 실무 관점에서 정리합니다.
Published on2026년 4월 12일프롬프트 캐싱 실전 가이드: 에이전트 앱의 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방법prompt-cachinglatencycost-optimizationai-agentllmops2026-042026-04-12에이전트 애플리케이션에서 프롬프트 캐싱이 왜 중요한지, OpenAI와 Anthropic의 차이, 프롬프트 구조화 패턴, ROI 판단법, 흔한 실수, 마이그레이션 체크리스트까지 실무 관점에서 정리합니다.
Published on2026년 3월 18일LLM API 비용을 90% 줄이는 실전 최적화 전략LLM비용최적화API비용Prompt-Caching모델라우팅AI개발생산성비용절감Prompt Caching, 모델 라우팅, 시맨틱 캐싱, Batch API, 출력 최적화까지 5가지 실전 전략으로 LLM API 비용을 최대 90% 절감하는 방법을 실제 코드와 계산 예시로 설명합니다.