요약 Claude Sonnet 4.6은 백만 입력 토큰당 $3, 백만 출력 토큰당 $15의 비용이 듭니다. 이는 Sonnet 4.5와 동일한 가격이며, Opus에 가까운 성능을 제공합니다. 프롬프트 캐싱을 사용하면 캐시 읽기 비용이 M토큰당 $0.30으로 감소합니다(90% 절감). 배치 API는 비용을 절반으로 줄여 M토큰당 $1.50/$7.50이 됩니다. 100만 토큰 컨텍스트 창(베타)은 20만 토큰을 초과하는 요청에 대해 M토큰당 $6/$22.50의 긴 컨텍스트 요금을 적용합니다. Claude Sonnet 4.6 기본 요금 Claude Sonnet 4.6은 이전 버전과 동일한 가격대를 유지하면서도 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다. 핵심 요금은 다음과 같습니다: 요금 등급 입력 토큰 출력 토큰 표준 $3.00 / M토큰 $15.00 / M토큰 배치 API $1.50 / M토큰 $7.50 / M토큰 캐시 쓰기 (5분) $3.75 / M토큰 — 캐시

Ashley Innocent

February 18, 2026

TL;DR / 빠른 답변 Claude Sonnet 4.6은 Anthropic의 최신 미드티어 모델로, 최첨단 코딩 성능과 100만 토큰 컨텍스트 창(베타)을 백만 입력/출력 토큰당 $3/$15의 저렴한 비용으로 결합했습니다. API 사용을 시작하려면: 1) console.anthropic.com에서 API 키를 받으세요. 2) SDK를 설치하세요 (pip install anthropic). 3) 모델 ID claude-sonnet-4-6을 사용하세요. 4) 최상의 결과를 위해 적응형 사고(thinking: {type: "adaptive"})로 전환하세요. 초기 테스터들은 Sonnet 4.5보다 70% 더 선호했으며, Opus 4.5보다도 59% 더 선호했습니다. 소개 Anthropic이 Claude Sonnet 4.6을 출시했으며, 이는 즉시 미드티어 AI 모델 카테고리를 재편하고 있습니다. 이는 단순한 점진적 업데이트가 아닙니다. 초기 사용자들에 따르면 이전 프리미엄 티어인

Ashley Innocent

February 18, 2026

Qwen 3.5이란 무엇인가요? 중국 AI 연구소들은 설 연휴 특수를 노려 주요 제품을 출시합니다. 2026년에 텐센트, 지푸, 바이트댄스 등은 업그레이드 버전을 먼저 공개했습니다. 이에 알리바바는 2월 17일 연휴를 몇 시간 앞둔 2월 16일에 Qwen 3.5로 맞불을 놓았습니다. Qwen 3.5-397B-A17B는 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 설정으로 3,970억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 토큰당 170억 개만 활성화하여 이전 모델보다 60% 낮은 비용으로 8배 높은 처리량으로 최첨단 추론, 코딩 및 시각적 에이전트 작업을 수행합니다. 오픈 모델은 로컬에서 실행됩니다. Qwen3.5-Plus는 알리바바 클라우드 모델 스튜디오에서 100만 토큰 컨텍스트로 호스팅된 추론을 처리합니다. 💡단 한 줄의 코드를 작성하기 전에 apidog.com에서 Apidog를 무료로 다운로드하세요. Apidog는 Qwen 3.5 OpenAPI 사양을 로드하고,

Ashley Innocent

February 16, 2026

알리바바 클라우드는 2026년 2월 15일에 Qwen 3.5를 출시했으며, 개발자 커뮤니티는 즉시 주목했습니다. 이 모델은 기본 다중 모드 이해, 1백만 토큰 컨텍스트 창, 그리고 추론, 코딩, 도구 사용 벤치마크에서 GPT-4.5, Claude 4, Gemini 2.5를 꾸준히 능가하는 에이전트 기능을 제공합니다. Qwen 3.5 API는 이러한 모든 강력한 기능을 깔끔하고 OpenAI 호환 가능한 엔드포인트 뒤에 배치합니다. 한 번 인증하고 표준 채팅 완료 요청을 전송하면, 이전에는 복잡한 오케스트레이션 계층이 필요했던 기능들을 잠금 해제할 수 있습니다. 이 가이드는 첫 토큰 생성부터 프로덕션급 다중 모드 에이전트 구축에 이르기까지 모든 기술적 세부 사항을 안내합니다. 실제 작업 부하에서 작동하는 정확한 페이로드, 고급 매개변수, 오류 처리 패턴, 비용 최적화 전략을 배우게 될 것입니다. 💡코드를 한 줄도 작성하기 전에 Apidog를 무료로 다운로드하세요. 이 게시물의 예

Ashley Innocent

February 16, 2026

이 가이드는 Seedance 2.0을 지금 바로 사용하는 명확하고 단계별 접근 방식을 제공합니다. AI 커뮤니티, ByteDance 공식 플랫폼, 그리고 실제 테스트를 통해 검증된 방법들을 바탕으로 작성되었습니다. 전문 콘텐츠 크리에이터이든 독립적인 혁신가이든, 이 방법들은 합법적이고 지속 가능한 접근에 초점을 맞추면서 즉각적인 실험을 가능하게 합니다. 💡아름다운 API 문서를 생성하는 훌륭한 API 테스트 도구를 원하시나요? 개발자 팀이 최고의 생산성으로 함께 작업할 수 있는 통합 올인원 플랫폼을 원하시나요? Apidog는 당신의 모든 요구 사항을 충족하며, Postman을 훨씬 더 저렴한 가격으로 대체합니다!버튼 Seedance 2.0은 무엇이며 왜 이렇게 뜨고 있을까요? Seedance 2.0은 비디오를 위한 생성형 AI 분야의 중요한 발전을 나타냅니다. ByteDance에서 개발한 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 클립, 오디오 입력을 단일 생성 프로세스로 통

Audrey Lopez

February 15, 2026

서론: 수동적인 데이터 파이프를 넘어서 **OpenClaw** 상호 운용성 표준이 최근 널리 채택되면서, 소프트웨어 아키텍처의 주요 과제는 에이전트 연결을 가능하게 하는 것에서 에이전트의 *행동*을 최적화하는 것으로 바뀌었습니다. 우리는 인간이 조작하는 UI에 의한 수동적인 데이터 검색을 위해 설계된 지난 10년간의 RESTful 패러다임에 더 이상 의존할 수 없습니다. 소비자가 디지털 생태계에 적극적으로 참여할 것으로 기대되는 자율 AI 에이전트인 경우, API는 단순히 데이터를 제공하는 것 이상을 해야 합니다. 환경, 참여 규칙, 사회적 맥락을 제공해야 합니다. 이러한 변화는 특히 AI 에이전트를 위해 구축된 소셜 네트워크인 **Moltbook**과 같은 플랫폼에서 가장 분명하게 나타납니다. Moltbook은 게시, 중재, 신뢰 구축 등 능동적인 참여를 요구하는 커뮤니티이기 때문에, API 디자인은 이러한 행동을 적극적으로 장려해야 합니다. 이는 에이전트가 더 넓은 맥락에서

Yukio Ikeda

February 14, 2026

2026년 가장 뛰어난 오픈 모델 중 하나인 Z.ai의 GLM-5에 API 호출이나 클라우드 컴퓨팅 비용을 한 푼도 지불하지 않고 액세스하고 싶으십니까? 오늘날 엔지니어와 개발자들은 소비자 및 프로슈머 하드웨어에서 GLM-5를 로컬로 실행하여 이를 달성합니다. Unsloth의 공격적인 양자화는 744B 파라미터(40B 활성) Mixture-of-Experts 모델을 1.65TB에서 241GB로 축소하며, llama.cpp, Ollama 또는 vLLM을 통해 배포할 수 있습니다. 💡시작하기 전에 Apidog를 무료로 다운로드하세요. 이 강력한 API 클라이언트는 로컬 GLM-5 엔드포인트를 테스트하고 디버그하는 방식을 혁신합니다. 요청을 시각적으로 구성하고, SDK 코드를 생성하고, 자동화된 테스트를 실행하고, 토큰 사용량을 모니터링하며, 이 모든 과정을 통해 실험을 완벽하게 비공개로 유지할 수 있습니다. Apidog는 여러분이 실행할 OpenAI 호환 서버와 완벽하게 작동하므로,

Ashley Innocent

February 13, 2026

Minimax는 코딩 에이전트 및 자율 AI 시스템에 대한 기대를 즉시 재설정한 모델인 Minimax 2.5를 출시했습니다. SWE-Bench Verified에서 80.2%, Multi-SWE-Bench에서 51.3%의 점수를 기록했으며, 네이티브 20만 컨텍스트와 고급 도구 호출 기능을 통해 추론 비용의 약 1/15 수준으로 실행되면서 대부분의 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 Claude 4 Opus, Gemini 2.5 Pro 및 o3를 능가했습니다. 공식 API 접근은 긴 대기 목록이나 유료 크레딧을 필요로 하며, 405B 모델을 자체 호스팅하는 것은 대다수에게 비실용적입니다. 이는 좌절스러운 격차를 만듭니다: 가장 유능한 코딩 모델 중 하나가 존재하지만, 개별 엔지니어와 소규모 팀에게는 여전히 접근하기 어렵습니다. 이 가이드는 그 격차를 완전히 해소합니다. 이제 공식 파트너 플랫폼(주로 OpenCode)을 통해 Minimax 2.5를 무료로 실행할 수 있으며, 전체 A

Ashley Innocent

February 13, 2026

AI 에이전트가 소셜 네트워크에 가입하여 콘텐츠를 게시하고, 명성을 쌓고, 수천 개의 다른 봇과 모두 자율적으로 상호 작용할 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 Moltbook이 가능하게 하는 것입니다. 2026년 1월에 출시된 Moltbook은 AI 에이전트가 사용자인 최초의 소셜 네트워크입니다. 사람은 둘러볼 수 있지만, 게시물은 봇만 올릴 수 있습니다. 150만 개 이상의 등록된 에이전트와 17,600개 이상의 커뮤니티(서브몰트라고 불림)를 통해 Moltbook은 자율 AI 상호 작용의 중심 허브가 되었습니다. 이 가이드는 다음을 위해 Moltbook API를 사용하는 방법을 보여줍니다: * AI 에이전트를 등록하고 신원 확립 * 서브몰트 커뮤니티에 게시물 및 댓글 생성 * 추천 및 참여를 통해 카르마 구축 * 콘텐츠 검색 및 다른 에이전트 팔로우 * 쪽지 전송 및 협업 자율적인 콘텐츠 생성자, 연구 봇, 또는 에이전트 커뮤니티에 참여하는 AI 비서를 구축하든 상

Ashley Innocent

February 12, 2026

Moltbot → Clawdbot → OpenClaw 이름 변경 주기를 따랐다면, 아마도 다른 모든 사람들과 똑같은 실용적인 질문을 하고 있을 것입니다: "OpenClaw를 안정적으로 작동시키려면 무엇에 비용을 지불해야 하며, 어떤 키가 필요한가요?" 이 가이드는 마케팅 문구가 아닌 기술적인 답변을 제공합니다. 아키텍처, 기능 범위, 비용 모델, 운영 위험별로 이를 분석해 보겠습니다. 요약하자면 OpenClaw는 일반적으로 단일 호스팅 모델이 아닌 오케스트레이터입니다. 대부분의 설정에서 다음이 필요합니다: 1. 하나 이상의 LLM 제공자 API 키 (추론/채팅/도구 사용용) 2. 선택 사항 임베딩 제공자 키 (의미론적 메모리/검색을 실행하는 경우) 3. 선택 사항 재랭커 키 (RAG 스택이 재랭킹을 사용하는 경우) 4. 선택 사항 웹/검색 API 키 (브라우징 도구용) 5. 선택 사항 음성 키 (음성 워크플로우를 위한 STT/TTS) 6. 선택 사항 관찰 가능성

Ashley Innocent

February 12, 2026

짧은 답변: 예. OpenClaw는 모델 라우팅, 도구 안전성 및 API 계약을 올바르게 구성하는 한, Ollama에서 제공하는 로컬 LLM과 함께 실행할 수 있을 만큼 공급업체에 구애받지 않습니다. 긴 답변: 이 설정을 실제 워크플로우(단순한 장난감 데모가 아님)에서 안정적으로 사용하려면, 다음과 같은 명확한 절충안을 가진 엔지니어링 시스템으로 다루어야 합니다. * 지연 시간 대 품질 (라우팅에는 작은 로컬 모델, 계획에는 더 큰 모델) * 비용 대 신뢰성 (저렴한 검사를 먼저, 필요한 경우에만 비싼 추론) * 보안 대 기능 (샌드박스 처리된 도구 실행 및 엄격한 권한) * 개발자 속도 대 거버넌스 (버전 관리된 API, 테스트 및 문서) 이러한 접근 방식은 최근 OpenClaw 커뮤니티가 합의한 내용과 일치합니다: 실용적인 오케스트레이션 패턴, 하트비트 검사, 에이전트 런타임 동작에 대한 엄격한 제어. 버튼 개발자들이 OpenClaw를 Ollama와 페어링하는

Ashley Innocent

February 12, 2026

OpenClaw는 빠르게 움직였습니다: Moltbot에서 Clawdbot으로 이름 변경 혼란을 겪은 후 안정적인 정체성을 확립하고 커뮤니티의 채택이 빠르게 증가했습니다. 이 글을 읽고 있다면, 아마도 한 가지 실용적인 결과를 원할 것입니다: 집이나 엣지 환경에서 신뢰할 수 있는 **라즈베리 파이에서 실행되는 안정적인 OpenClaw 노드**입니다. 이 가이드는 심층적인 기술 빌더를 위한 것입니다. OpenClaw를 다음과 같이 설정할 것입니다: * 재현 가능한 시스템 의존성, * 서비스 격리, * 심박수 기반 상태 확인 (값싼 확인 먼저), * 선택적 모델 호출, * 선택적 보안 샌드박싱 패턴, * 그리고 API 수준의 관측 가능성. 이 과정에서 **Apidog**가 OpenClaw 엔드포인트 검증, 회귀 테스트 구축, 팀 사용을 위한 로컬 API 표면 문서화에 어떻게 도움이 되는지 보여드리겠습니다. button 1) 설치 전 아키텍처 결정 apt를 건드리기

Ashley Innocent

February 12, 2026

만약 "OpenClaw(Moltbot/Clawdbot)를 실행하려면 Mac Mini가 필요한가요?"라고 묻는다면, 대부분의 개발자에게 실용적인 답변은 필요 없다입니다. Mac Mini는 특정 상황, 특히 워크플로우가 macOS 네이티브 자동화, Apple 전용 도구 또는 긴밀한 로컬 데스크톱 통합에 의존하는 경우에 유용합니다. 하지만 OpenClaw 자체는 본질적으로 "Mac Mini 전용"이 아닙니다. Linux 서버, 클라우드 VM, 컨테이너 및 하이브리드 설정에서 실행될 수 있습니다. 더 나은 질문은 다음과 같습니다: 어떤 런타임 토폴로지가 에이전트 워크로드에 가장 적합한 안정성, 지연 시간 및 비용을 제공하는가? 버튼 이 질문이 커뮤니티에서 계속 나오는 이유 OpenClaw, 이름 변경 이력(Moltbot/Clawdbot) 및 빠른 OSS 채택에 대한 최근 논의는 인프라 결정을 뜨거운 주제로 만들었습니다. Dev.to 및 Hacker News에서 동일한 우려가 반복

Ashley Innocent

February 12, 2026

OpenClaw (이전 Moltbot/Clawdbot)는 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 속도는 기능 개발에는 좋지만, 다음과 같은 부분에서 잦은 변경을 의미하기도 합니다: * 에이전트 오케스트레이션 동작 * 하트비트 로직 (저비용 검사 우선, 필요할 때만 모델 호출) * 환경 변수 이름 * 지속성 스키마 및 마이그레이션 흐름 * 플러그인 및 도구 계약 가정 만약 캐주얼하게 업데이트한다면(git pull && restart), 조용한 오류가 발생할 위험이 있습니다: 작업자가 정상적으로 보이지만 작업을 완료하지 못하거나, 스키마 불일치로 인해 도구 어댑터가 실패하거나, 하트비트/모델 임계값이 변경되어 비용이 급증할 수 있습니다. 이 가이드는 구체적인 명령과 확인 단계를 포함하여 프로덕션 환경에 안전한 업데이트 전략을 제공합니다. 버튼 업데이트 전: 설치 토폴로지 식별 대부분의 실제 OpenClaw 배포는 다음 패턴 중 하나에 해당합니다: 1. 단일 노드

Ashley Innocent

February 12, 2026

OpenClaw (이전 명칭 Moltbot, 커뮤니티 스레드에서 Clawdbot으로 자주 언급됨)은 단순한 챗봇 데모가 아닌 실제 에이전트 워크플로우에 집중하여 빠르게 성장했습니다. 채택이 확대됨에 따라 가장 중요한 엔지니어링 질문은 간단합니다: OpenClaw가 실제로 프로덕션 환경에서 안정적으로 실행할 수 있는 AI 모델은 무엇입니까? 이 질문은 다음과 관련된 커뮤니티 게시물 및 토론에서 반복적으로 나타납니다: * 하트비트 방식의 게이팅("저렴한 검사 먼저, 모델은 필요할 때만"), * 자체 호스팅 및 클라우드 이식성, * 샌드박싱을 통한 안전한 도구 실행, * Nanobot과 같은 경량 대안과의 절충점. OpenClaw를 중심으로 API를 설계하는 경우, 모델 지원은 호환성뿐만 아니라 지연 시간, 비용, 도구 안정성 및 장애 처리에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 가이드는 구현 관점에서 모델 지원을 분석하고, Apidog의 API 설계, 테스트 및 모킹 기능을 사

Ashley Innocent

February 12, 2026