솔루션
비즈니스용 AI 에이전트
AI 에이전트가 돌아가는 인프라: 22개 채팅 모델을 API 키 하나와 선불 잔액 하나로 쓰고, OpenAI·Anthropic SDK와 호환되며, 제공자 장애 시 자동으로 전환됩니다. 에이전트는 직접 만드시고, 모델 접근과 요청이 전달되는 부분은 저희가 책임집니다.
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개 채팅 모델
에이전트가 인프라에 요구하는 것
에이전트는 모델 → 도구 → 모델의 반복이고, 운영에서 깨지는 것 대부분은 모델 접근 단계에서 깨집니다. 한도가 소진되거나, 제공자가 오류를 내거나, 특정 단계에 더 싸거나 더 강한 모델이 필요해지는 식이죠. 저희 API가 맡는 부분이 바로 그것입니다.
단계마다 다른 모델
라우팅과 분류는 저렴한 모델에, 계획과 추론은 강한 모델에 맡기세요. 모든 모델이 같은 키 뒤에 있고, 전환은 요청의 model 필드 하나면 됩니다.
OpenAI·Anthropic 프로토콜
OpenAI Chat Completions와 Anthropic Messages 형식으로 응답합니다. LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, OpenAI SDK로 직접 짠 코드도 그대로 동작하며 base URL과 키만 바뀝니다.
제공자 자동 전환
모델마다 여러 제공자가 연결되어 있습니다. 주 제공자가 죽거나 오류를 반환하면 같은 요청이 자동으로 예비 제공자로 넘어가, 남의 장애 때문에 에이전트가 멈추지 않습니다.
회사당 하나의 잔액
선불 잔액 하나로 모든 모델과 모든 환경을 씁니다. 공급사별 계약과 한도를 따로 만들 필요가 없고, 키별·모델별 사용액은 관리 패널에서 확인합니다.
절차 없는 시작
이메일로 가입하고 카드나 암호화폐로 충전하면 키가 즉시 발급됩니다. 구독도, 최소 결제도, 협의할 것도 없습니다.
미디어 모델도 같은 키로
에이전트에 이미지, 영상, 음악이 필요해도 같은 키와 같은 잔액을 씁니다. 생성 유형마다 별도 연동을 만들 필요가 없습니다.
에이전트를 돌리는 모델
가격은 입력 100만 토큰 기준이며 저렴한 순입니다. 표는 실시간 카탈로그에서 읽어오므로 실제로 키가 호출할 수 있는 것과 어긋나지 않습니다.
| 모델 | 제작사 | 가격 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | $0.168/ 100만 토큰 |
| GPT 5.6 Luna | OpenAI | $0.18/ 100만 토큰 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | $0.3/ 100만 토큰 |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | $0.343/ 100만 토큰 |
| MiniMax M3 | MiniMax | $0.36/ 100만 토큰 |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | $0.522/ 100만 토큰 |
| GPT 5.6 Terra | OpenAI | $0.8/ 100만 토큰 |
| Gemini 3.5 Flash | $0.9/ 100만 토큰 | |
| Gemini 3.6 Flash | $0.9/ 100만 토큰 | |
| Gemini 3.7 Flash | $0.9/ 100만 토큰 | |
| GLM 5.2 | Zhipu | $0.979/ 100만 토큰 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot | $1.11/ 100만 토큰 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | $1.5/ 100만 토큰 |
| GPT 5.5 | OpenAI | $1.5/ 100만 토큰 |
| Gemini 3.5 Flash (High) | $1.62/ 100만 토큰 | |
| GLM 5.3 | Zhipu | $1.68/ 100만 토큰 |
| Grok 4.5 | xAI | $2.1/ 100만 토큰 |
| Grok 4.6 | xAI | $2.1/ 100만 토큰 |
| Claude Opus 5 | Anthropic | $3/ 100만 토큰 |
| GPT 5.6 Sol | OpenAI | $3/ 100만 토큰 |
| Kimi K3 | Moonshot | $3.15/ 100만 토큰 |
| GPT 6 Astra | OpenAI | $8/ 100만 토큰 |
무엇을 만들고 있나
기업이 주로 시작하는 네 가지 형태입니다. 전부를 나열한 목록이 아니라 작업 규모의 감을 잡기 위한 것입니다.
1차 고객 지원
에이전트가 문의를 읽고 지식베이스에서 답을 찾아 회신하며, 애매한 건은 상담사에게 넘깁니다. 분류는 저렴한 모델로, 고객에게 나가는 답변은 강한 모델로.
문서 처리
계약서, 청구서, 신청서: 에이전트가 필드를 추출하고 기간계 시스템과 대조한 뒤 구조화된 JSON을 돌려줍니다. 긴 컨텍스트 모델은 문서를 통째로 읽습니다.
콘텐츠와 마케팅
텍스트·이미지·영상을 한 파이프라인에서: 에이전트가 채팅 모델로 대본을 쓰고 곧바로 미디어 모델로 표지나 영상을 만듭니다. 같은 키, 같은 잔액입니다.
분석과 보고
에이전트가 질문을 데이터 질의로 바꾸고 결과를 해석해 자연어 보고서로 정리합니다. 긴 추론은 작은 모델에서 더 저렴합니다.
에이전트 연결 방법
통합은 이미 짜둔 코드에서 base URL과 키를 바꾸는 일입니다. 저희 전용 SDK는 필요 없습니다. OpenAI와 Anthropic 형식을 그대로 쓰므로 에이전트 프레임워크, 도구, 프롬프트는 그대로 둡니다.
1
키 발급받기
가입하고 잔액을 충전한 뒤 패널에서 API 키를 만드세요. 키 하나로 채팅과 미디어를 포함한 모든 모델을 씁니다.
2
base URL 바꾸기
OpenAI 또는 Anthropic 클라이언트에 저희 주소와 키를 넣으세요. 도구, 메모리, 호출 체인 등 나머지는 건드리지 않습니다.
3
단계별로 모델 배분하기
각 단계에 필요한 모델을 model 필드에 지정하세요. 모델별·키별 사용액은 패널 통계에 나타납니다.
OpenAI SDK
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["API_KEY"],
base_url="https://api.api-stock.com/api/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
tools=tools,
)curl
curl https://api.api-stock.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "..."}]
}'자주 묻는 질문
AI 에이전트를 비즈니스에 도입하려면 무엇이 필요한가요?
세 가지입니다. 에이전트가 사고할 모델, 사내 데이터와 도구에 대한 접근, 그리고 부하에도 죽지 않는 인프라. 첫 번째와 세 번째는 API Stock가 맡습니다. 22개 채팅 모델을 키 하나로 쓰고, OpenAI·Anthropic 프로토콜을 지원하며, 예비 제공자로 자동 전환합니다. 에이전트 로직과 사내 시스템 접근은 고객사 쪽에 남습니다.
AI 에이전트를 기업 프로세스에 어떻게 통합하나요?
기술적으로는 OpenAI 또는 Anthropic 클라이언트의 base URL과 키만 바꾸면 됩니다. LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, 또는 SDK로 직접 만든 에이전트도 로직을 고치지 않고 저희를 통해 동작합니다. 조직 차원에서는 성과를 측정할 수 있는 한 가지 업무—1차 지원, 수신 문서 처리—부터 시작해 결과가 확인되면 넓히는 편이 안전합니다.
AI 에이전트에는 어떤 모델이 맞나요?
라우팅·분류·필드 추출에는 작고 빠른 모델을, 계획·추론·코드에는 상위 모델을 쓰세요. 카탈로그에 22개 채팅 모델이 있고 전환은 요청의 필드 하나라서, 단계별 모델 선택은 마이그레이션이 아니라 실험으로 끝납니다.
계약이나 최소 결제 금액이 필요한가요?
아니요. 이메일로 가입해 원하는 금액을 충전하면 키가 바로 발급됩니다. 구독도 최소 금액도 없고, 실제 사용한 토큰만큼만 지불합니다.
비즈니스용 AI 에이전트 비용은 얼마인가요?
인프라 쪽 비용은 토큰입니다. 사용한 모델 단가로 요청과 응답의 실제 사용량만큼 내며 월 고정비는 없습니다. 가장 작은 모델과 가장 큰 모델의 가격 차이가 수십 배라, 절감 효과가 가장 큰 곳은 라우팅과 분류입니다.