30개 이상의 무료 및 오픈 소스 LLM API 개발자를 위한

강력한 오픈소스 대형 언어 모델(LLMs)은 최첨단 AI 기능에 대한 접근 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 개발자들에게 이 혁명은 무료 API 액세스 계층이나 상당한 초기 크레딧을 제공하는 플랫폼 수의 증가로 인해 배가되었습니다. 이러한 시너지는 상당한 비용 장벽을 없애며, 엔지니어들이 즉각적인 재정적 약속 없이 첨단 모델을 사용하여 정교한 AI 기반 기능을 실험하고 프로토타입하며 배포할 수 있게 합니다. 2025년을 바라보면서, API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 고품질 오픈소스 LLM의 조경을 이해하는 것이 혁신에 매우 중요합니다.

이 기사는 30개 이상의 모델에 대한 기술적 탐구를 제공하며, 무료 사용 계층이 제공되는 공급자의 모델에 초점을 맞추고 있습니다. 우리는 저명한 모델 가족, 특정 변형, 기술적 특성(목록에서 추론할 수 있는 경우) 및 무료 액세스를 용이하게 하는 플랫폼에 대해 깊이 파고들 것입니다.

(면책 조항: '무료 액세스'는 무료 사용 계층이나 상당한 시험 크레딧을 제공하는 플랫폼을 통해 이용할 수 있는 모델을 말합니다. 모델 가능성, 특정 버전, 속도 제한 및 서비스 약관은 공급자가 변경할 수 있습니다. 항상 공급자의 공식 문서를 참조하십시오.)

메타의 로라마: 로컬라마는 어디서 오는가

메타의 로라마(대형 언어 모델 메타 AI) 가족은 오픈소스 LLM 운동을 주도하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 각 후속 반복은 아키텍처, 훈련 데이터 및 전체 성능의 중대한 발전을 의미하며, 종종 오픈 모델에 대한 벤치마크를 설정합니다. 많은 플랫폼은 무료 티어 내에서 다양한 로라마 버전을 활용합니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 로라마 모델:

• 로라마 2 (7B/13B 채팅): 이전의 기초 로라마 2 모델, 특히 양자화된 버전(AWQ, INT8)은 주로 Cloudflare Workers AI를 통해 접근 가능합니다. 이는 효율적인 기준선으로 사용됩니다.
• 로라마 3 8B 인스트럭트: 로라마 3 세대의 높이 평가되는 소형 모델로, 성능과 계산 효율성의 균형으로 알려져 있습니다. Groq, Cloudflare(표준 및 AWQ), OVH, Cerebras 및 GitHub 모델을 포함한 무료 티어에서 널리 사용 가능합니다.
• 로라마 3 70B 인스트럭트: 초기 로라마 3 릴리스의 더 큰 대응 모델로, 복잡한 추론 및 생성 작업을 위한 용량이 상당히 더 많습니다. 무료 티어에서의 접근은 덜 일반적이지만, Groq 및 GitHub 모델과 같은 플랫폼에서 더 엄격한 제한과 함께 발견될 수 있습니다.
• 로라마 3.1 8B 인스트럭트: 8B 모델에 대한 반복적 개선입니다. 무료 티어에서의 접근성이 높고, Groq, Cerebras, OVH, Cloudflare(표준, AWQ, FP8), GitHub 모델, Google Cloud(미리보기), Sambanova(시험), Scaleway(시험) 및 Hyperbolic(시험)에서 나타납니다. Cloudflare와 GitHub의 FP8 버전은 엣지 또는 자원 제한 환경에서 최적화된 배포를 강조합니다.
• 로라마 3.1 70B 인스트럭트: 3.1 시리즈의 해당되는 더 큰 모델입니다. 무료 액세스 지점에는 OVH, GitHub 모델, Google Cloud(미리보기), Scaleway(시험), Hyperbolic(시험) 및 Sambanova(시험)가 포함됩니다.
• 로라마 3.1 405B(베이스/인스트럭트): 파라미터 수 측면에서 로라마 3.1 시리즈의 정점입니다. Hyperbolic 및 Sambanova Cloud와 같은 플랫폼에서 무료 시험을 통해 접근할 수 있으며, GitHub 모델에서도 접근할 수 있습니다. 이 규모는 일반적으로 상당한 컴퓨팅 자원을 요구합니다.
• 로라마 3.2 (1B/3B 인스트럭트): 자원 사용이 중요한 시나리오를 대상으로 하는 새로운, 매우 효율적인 소형 모델입니다. Cloudflare와 Hyperbolic 및 Sambanova의 무료 시험을 통해 접근 가능합니다.
• 로라마 3.2 (11B/90B) 비전 인스트럭트: 비전 기능을 통합하는 다중 모달 변형입니다. 11B 버전은 Together의 전용 무료 티어 및 Cloudflare에서 특히 사용할 수 있으며, 훨씬 더 큰 90B 버전은 Google Cloud에서 미리보기 중 무료로 제공되며 Sambanova의 시험을 통해 접근 가능합니다. 이는 로라마 가족의 다중 모달 작업으로의 중요한 확장을 의미합니다.
• 로라마 3.3 70B 인스트럭트: 더 최근의 대형 지침 조정 모델입니다. 무료 티어에서의 접근성이 좋으며, Cerebras, Groq(8B보다 낮은 일일 제한이 있음), OVH, Together(전용 무료 티어), Google Cloud(미리보기), GitHub 모델 및 Hyperbolic과 Sambanova에서의 시험에서 제공됩니다.
• 로라마 4 스카우트 / 매버릭 인스트럭트: 메타의 차세대 미리보기 모델입니다. 스카우트는 효율성에 집중하고 있는 반면(16E는 아마도 혼합 전문가 매개변수를 의미함), 매버릭(128E)은 더 높은 성능을 목표로 하고 있습니다. 두 모델 모두 Groq(일일 제한이 낮음), Cerebras(8K 컨텍스트 제한), Google Cloud(미리보기), GitHub 모델(매버릭의 FP8 변형) 및 Sambanova와 Chutes의 시험을 통해 제공됩니다.
• 로라마 가드(7B / 3 8B): 입력/출력 필터링 및 콘텐츠 조정과 같은 AI 안전 작업을 위해 특별히 설계된 모델입니다. Cloudflare(AWQ 7B)와 Groq/Sambanova(시험)/GitHub 모델(3 8B)에서 사용 가능합니다.

로라마 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): 로라마 3.3 70B 인스트럭트는 상대적으로 넓은 다수의 무료 티어(Cerebras, Groq, OVH, Together)와 미리보기/시험(Google Cloud, GitHub, Hyperbolic, Sambanova)에서의 접근성 덕분에 최신의 대형 고성능 모델의 조합으로 주목받고 있습니다. 다중 모달 작업을 위해서는 로라마 3.2 11B 비전 인스트럭트가 Together의 무료 티어 및 Cloudflare에서 접근 가능한 중요한 옵션입니다. 최대 효율을 위해서는 로라마 3.1 8B 인스트럭트 변형(양자화된 AWQ/FP8 포함)이 널리 이용 가능합니다.

미스트랄 AI: 프랑스에서 사랑을 담아

미스트랄 AI는 오픈 무게 모델을 출시하여 주목받으며, 이들은 파라미터 수에 비해 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이는 종종 그룹 쿼리 주의(GQA) 및 슬라이딩 윈도우 주의(SWA)와 같은 아키텍처 혁신을 활용합니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 미스트랄 모델:

• 미스트랄 7B 인스트럭트(v0.1, v0.2, v0.3): 7B 파라미터 클래스에 대한 높은 기준을 설정한 기초 모델입니다. 다양한 버전이 OpenRouter, Cloudflare(v0.1, v0.2 표준/AWQ/LoRA), OVH(v0.3) 및 Sambanova(E5-Mistral 미세 조정)의 무료 티어에서 널리 사용 가능합니다. 그 유비쿼티는 훌륭한 시작점을 만듭니다.
• 믹스트랄 8x7B 인스트럭트 v0.1: 고성능 스파스 혼합 전문가(SMoE) 모델입니다. 각 토큰은 총 파라미터 수의 일부(일반적으로 7B 파라미터를 가진 두 '전문가')만 처리하여, 약 14B 밀집 모델에 가까운 계산 효율성을 제공하지만 종종 훨씬 더 큰 모델과 비견됩니다. OVH의 무료 베타 티어를 통해 접근 가능합니다.
• 미스트랄 네모: 미스트랄의 새로운 아키텍처입니다. OpenRouter, OVH, GitHub 모델 및 Scaleway의 시험을 통해 접근 가능합니다.
• 미스트랄 스몰 3.1 24B 인스트럭트: 미스트랄의 독점 모델이지만, OpenRouter와 Cloudflare의 무료 티어 및 Scaleway 및 GitHub 모델의 시험을 통해 접근할 수 있습니다. 주의: 강력하긴 하지만, 엄밀히 말하면 오픈소스 모델은 아니지만, 무료 API 접근성이 기재되어 포함되었습니다.
• 제피르 7B 베타: HuggingFace H4에 의해 미스트랄 7B의 인기 있는 미세 조정입니다. 더 나은 지침 따라가기 및 채팅 기능으로 알려져 있습니다. OpenRouter 및 Cloudflare(AWQ)를 통해 접근 가능합니다.
• 헤르메스 2 프로 미스트랄 7B: 미스트랄 7B에 기반한 또 다른 잘 알려진 미세 조정 모델로, Cloudflare의 무료 티어를 통해 접근할 수 있습니다.
• 오픈헤르메스 2.5 미스트랄 7B: Cloudflare(AWQ)를 통해 이용 가능한 또 다른 미스트랄 7B 미세 조정 모델입니다.

미스트랄 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): 미스트랄 7B 인스트럭트(모든 버전)는 그 입증된 성능, 뛰어난 파라미터당 성능 및 수많은 무료 API 공급자(OpenRouter, Cloudflare, OVH) 전반에 걸쳐 매우 광범위한 접근성 덕분에 빛납니다. SMoE 아키텍처 탐색을 원하는 개발자를 위해 OVH의 무료 티어에서 믹스트랄 8x7B 인스트럭트가 핵심 제공 품목입니다.

구글 젬마: 작지만 강력한

젬마는 구글의 오픈 모델 가족을 대표하며, 그들의 대표적인 제미니 모델과 함께 개발된 연구 및 기술을 사용합니다. 다양한 크기를 제공하며 책임 있는 AI 개발을 위해 설계되었습니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 젬마 모델:

• 젬마 2B 인스트럭트: 덜 까다로운 작업이나 자원이 제한된 환경에 적합한 소형 모델입니다. Cloudflare(LoRA 변형)를 통해 접근 가능합니다.
• 젬마 7B 인스트럭트: 유능한 중형 모델입니다. Cloudflare(표준 및 LoRA 변형)를 통해 접근 가능합니다.
• 젬마 2 9B 인스트럭트: 원래의 7B 모델의 후계자로, 향상된 기능을 제공합니다. OpenRouter 및 Groq의 무료 티어를 통해 접근 가능합니다.
• 젬마 3(1B, 4B, 12B, 27B) 인스트럭트: 최신 세대로, 폭넓은 크기를 포함합니다. 작은 1B 및 4B 모델은 OpenRouter 및 Google AI Studio에서 사용 가능하며, 12B는 OpenRouter, Google AI Studio 및 Cloudflare에서 사용 가능합니다. 더 큰 27B 모델은 OpenRouter, Google AI Studio 및 Scaleway의 시험을 통해 접근할 수 있습니다. Google AI Studio는 이들에 대해 관대하게 무료 할당량을 제공합니다.

젬마 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): 젬마 3 시리즈, 특히 12B 인스트럭트와 27B 인스트럭트는 OpenRouter 및 Google AI Studio를 통해 자유롭게 제공되는 최신 발전을 나타냅니다(제한이 높은 경우). 젬마 3 라인 내의 다양한 크기(1B에서 27B까지)에서 무료 티어에서 널리 이용 가능성은 실험에 적합한 다용도 모델 가족을 제공합니다. Groq의 젬마 2 9B 인스트럭트도 고속 추론 접근을 제공합니다.

알리바바의 Qwen: 최고의 오픈소스 다중 모델 및 다국어 LLM?

알리바바의 Qwen(통이 치엔원) 모델은 특히 다국어 상황과 최근에는 비전-언어 작업에서 강력한 능력을 보여주었습니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 Qwen 모델:

• Qwen 1.5 채팅(0.5B, 1.8B, 7B, 14B): Cloudflare의 무료 티어에서 이용 가능한 범위의 채팅 조정 모델로, 종종 효율적인 AWQ(활성화 인식 가중치 양자화) 형식으로 제공됩니다.
• Qwen 2.5 7B 인스트럭트: 최신 세대의 7B 지침 모델입니다. OpenRouter를 통해 접근 가능합니다.
• Qwen 2.5 72B 인스트럭트: 최신 시리즈의 크고 강력한 지침 조정 모델입니다. OpenRouter 및 Hyperbolic의 시험을 통해 접근 가능합니다.
• Qwen 2.5 VL(비전 언어) 인스트럭트(3B, 7B, 32B, 72B): 텍스트와 이미지를 모두 해석할 수 있는 다중 모달 변형입니다. OpenRouter에서 다양한 크기로 제공되며, 72B는 OVH 및 Hyperbolic의 시험에서도 접근 가능합니다. 크기 전반에 걸쳐 강력한 다중 모달 제공이 핵심 특징입니다.
• Qwen QwQ 32B: OpenRouter(미리보기 포함), Groq, Cloudflare 및 Sambanova와 Hyperbolic의 시험을 통해 제공되는 특정 변형입니다.
• Qwen 2.5 코더 32B 인스트럭트: 코딩 작업에 특화된 대형 모델입니다. OpenRouter, OVH, Cloudflare 및 Hyperbolic과 Scaleway의 시험을 통해 접근 가능합니다.

Qwen 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): Qwen 2.5 VL 인스트럭트 시리즈는 다수의 크기(3B에서 72B까지)에 걸쳐 비전-언어 작업을 위한 넓은 접근성 덕분에 주요 하이라이트입니다(OpenRouter, OVH, Hyperbolic 시험). 코딩을 위한 Qwen 2.5 코더 32B 인스트럭트는 강력한 자유 접근 옵션입니다(OpenRouter, OVH, Cloudflare).

마이크로소프트의 파이: 또 다른 경로

마이크로소프트의 파이 모델은 고성능을 위해 항상 더 큰 파라미터 수가 필요하다는 개념에 도전합니다. 이들은 세심하게 선별된 "교과서 품질" 데이터로 훈련되어 상대적으로 작은 모델에서도 인상적인 추론 및 언어 이해 능력을 발휘합니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 파이 모델:

• 파이-2: "소형 모델" 철학의 초기 사례로, 놀랍도록 강력한 추론력이 알고 있습니다. Cloudflare를 통해 접근 가능합니다.
• 파이-3 미니 / 스몰 / 미디엄 인스트럭트: 다양한 크기(미니 ~3.8B, 스몰 ~7B, 미디엄 ~14B 파라미터) 및 컨텍스트 길이(4k/8k 표준, 128k 확장)로 제공됩니다. 이들에 대한 접근은 주로 GitHub 모델의 무료 티어에서 나열됩니다. 128k 컨텍스트 변형은 긴 문서를 처리하는 데 특히 주목할 만합니다.
• (실험적/미리보기) 파이-3.5/파이-4: GitHub 모델에 나열된 최신 반복으로, MoE, 비전 및 잠재적으로 더 큰 기본 모델을 포함하여 향후 방향을 나타냅니다.

파이 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): 128k 컨텍스트 길이를 가진 파이-3 시리즈(미니, 스몰, 미디엄) 변형은 GitHub 모델을 통해 접근 가능하여 두드러집니다. 이 조합은 작은 모델 크기, 상대적으로 강력한 성능 및 매우 긴 컨텍스트 윈도우를 제공하여 무료 티어 환경에서 독특한 제공이 됩니다. 광범위한 텍스트 분석이 필요한 작업에 이상적입니다.

딥시크: 생각하는 고래

딥시크 AI는 프로그래밍 및 수학과 같은 전문 분야에서 뛰어난 능력을 보여주는 오픈소스 모델을 출시하여 틈새 시장을 차지했습니다.

API를 통해 자유롭게 접근할 수 있는 주요 딥시크 모델:

• 딥시크 코더(6.7B 베이스/인스트럭트): 코드 생성을 집중하는 모델입니다. 인스트럭트 버전은 Cloudflare(AWQ)를 통해 접근 가능합니다.
• 딥시크 수학 7B 인스트럭트: 수학 문제 해결에 특화된 모델입니다. Cloudflare를 통해 접근 가능합니다.
• 딥시크 V3 / V3 0324: OpenRouter 및 Hyperbolic(시험)과 Sambanova에서 사용 가능한 일반 채팅 모델입니다.
• 딥시크 R1: OpenRouter 및 Sambanova와 Chutes에서의 시험을 통해 사용 가능한 기초 모델입니다.
• 딥시크 R1 Distill(로라마 70B / Qwen 14B / Qwen 32B): 더 큰 모델의 본질을 더 간결한 형태로 포착하는 지식 증류 모델입니다. OpenRouter, Groq(로라마 70B), OVH(로라마 70B), Cloudflare(Qwen 32B), Together(로라마 70B 무료 티어), Scaleway(로라마 70B/8B 시험) 및 Sambanova에서의 시험을 통해 널리 접근 가능합니다.

딥시크 가족 하이라이트 (무료 티어 접근): Cloudflare에서의 딥시크 코더 및 딥시크 수학 모델은 무료로 제공되는 가치 있는 전문 도구입니다. 또한, 딥시크 R1 Distill 로라마 70B는 여러 무료 티어(OpenRouter, Groq, OVH, Together)에서 널리 접근 가능하여 대형 모델의 증류된 버전을 제공합니다.

무료 API를 통한 기타 주목할 만한 오픈 모델

주요 모델 패밀리 외에도, 여러 다른 잘 조정된 또는 전문화된 오픈 모델이 무료 티어에서 나타납니다:

• 오픈채팅 3.5 0106: Cloudflare를 통해 사용 가능합니다.
• 스타링 LM 7B 베타: Cloudflare를 통해 사용 가능합니다.
• SQL코더 7B 2: SQL 생성을 위해 특화되어 있으며, Cloudflare를 통해 사용 가능합니다.
• 돌핀 / 딥헤르메스 / 피더리스 / 로그 로즈 / 올림픽코더 / QwQ 아를리AI: 다양한 미세 조정 및 실험적 모델들이 주로 OpenRouter 및/ou Chutes 무료 티어를 통해 접근 가능합니다.

무료 API에 접근하고 사용하는 방법

접근을 얻기 위해서는 일반적으로 하나 이상의 공급자 플랫폼에 등록해야 합니다. 이러한 플랫폼은 다음과 같습니다:

• 집계기: OpenRouter와 같은, 다양한 출처의 모델에 대한 통합 인터페이스를 제공하며, 종종 여러 무료 옵션을 포함합니다. Unify는 시험 크레딧으로 라우터 역할을 합니다.
• 클라우드 제공업체: Google Cloud(버텍스 AI), Cloudflare(워커스 AI), OVH Cloud(AI 엔드포인트), Scaleway는 더 넓은 클라우드 생태계에 통합된 무료 티어 또는 미리보기를 제공합니다. 종종 계정 설정이 필요하며, 때때로 결제 확인을 요구합니다(무료 티어일 경우에도).
• 전문 LLM 제공업체: Groq(저지연 추론에 집중), Mistral, Cerebras, Together는 유료 옵션과 함께 무료 티어 또는 전용 무료 모델을 제공합니다. 종종 가입이 필요하며, 전화 확인이 필요할 수 있습니다.
• 플랫폼 통합: GitHub 모델은 개발자 워크플로에 LLM 접근을 통합하며, 제한은 Copilot 구독과 연결되어 있습니다.
• 컴퓨팅 플랫폼: Modal, Baseten은 사용에 대해 비용을 지불하는 일반 컴퓨팅 플랫폼을 제공하지만, 상당한 월 무료 크레딧($30)을 제공합니다. 이는 대규모 LLM 실험에 충분합니다.
• 시험 크레딧 제공업체: Fireworks, Nebius, Novita, AI21, Upstage, NLP Cloud, Hyperbolic, Sambanova는 모델 제공을 탐색할 수 있도록 초기 달러 또는 토큰 크레딧을 제공합니다.

기술적 고려 사항:

• API 키: 인증에 필수적입니다. 안전하게 보관하십시오.
• 속도 제한: 무료 티어는 잇따라 제한이 있으며(분당 요청/일 요청, 분당 토큰/월간 토큰, 동시 요청). 이는 애플리케이션 생존 가능성에 중요한 요소입니다. README.md는 많은 공급자에 대해 이 내용을 광범위하게 설명합니다(예: Groq의 다양한 일일 제한, Google AI Studio의 세부적인 토큰/요청 제한, OVH의 간단한 RPM 제한).
• 쿼터: 속도 제한과 유사하지만 종종 일정 기간 동안의 총 사용량을 정의합니다(예: Cohere의 월 요청 제한, Cloudflare의 매일 뉴런 배정량, Scaleway의 총 무료 토큰).
• 양자화: AWQ(활성화 인식 가중치 양자화) 또는 FP8(8비트 부동 소수점)와 같은 기술이 자주 사용되며, 특히 Cloudflare 및 GitHub 모델에서 모델 크기 및 계산 요구 사항을 줄이고 무료 또는 비용 효과적인 인프라에서 배포할 수 있도록 돕습니다. 이는 효율성을 위해 일부 정확도를 거래하는 것입니다.
• 컨텍스트 창: 상당한 차이가 있을 수 있습니다(예: Cerebras 무료 티어는 8K로 제한됨, 파이-3는 128K 제공). 작업 요구 사항에 따라 선택하십시오.
• 데이터 개인정보 보호/사용: 공급자의 정책을 알고 있으십시오, 특히 모델 훈련에 대한 데이터 사용과 관련하여(예: Google AI Studio 주석, 미스트랄 실험 계획).

좋아요, 각 용도에 맞는 최고의 오픈소스 LLM은 무엇인가요?

"최고의" 무료 오픈소스 LLM API 선택은 특정 개발 작업에 크게 의존합니다:

• 일반 채팅/지침 따르기: 로라마 3.x 인스트럭트, 미스트랄 7B 인스트럭트, 믹스트랄 8x7B, 젬마 2/3 인스트럭트, Qwen 2.5 인스트럭트는 강력한 후보들입니다. 미스트랄 7B 또는 로라마 3.1 8B와 같은 폭넓게 사용할 수 있는 옵션으로 시작하세요.
• 코딩: 딥시크 코더, Qwen2.5 코더, 로라마 4 스카우트/매버릭(코딩 벤치마크를 자주 보여줌), 코드를 위한 미스트랄(무료 티어).
• 다중 모달(텍스트 + 이미지): 로라마 3.2 비전 인스트럭트, Qwen 2.5 VL 인스트럭트 시리즈, 파이-3.5 비전, 아야 비전. OpenRouter, Cloudflare, Together, Google Cloud에서의 접근 가능성을 확인하십시오.
• 긴 컨텍스트 처리: GitHub 모델을 통한 파이-3 128k 변형.
• 높은 추론 속도: Groq가 종종 앞서 있으며, 로라마 3 변형, 젬마 2, 믹스트랄(미스트랄 사바를 통해) 등을 제공합니다.
• 최대 성능(무료 티어/미리보기): 로라마 3.3 70B(여러 공급자), 로라마 3.1 405B(시험), Qwen 2.5 72B와 같은 큰 모델에 주목하세요. Google Cloud 또는 GitHub의 잠재적인 실험 미리보기를 확인하세요.
• 효율성/자원 제약: 로라마 3.2(1B/3B), 파이-3 미니, 젬마 3(1B/4B) 또는 Cloudflare/GitHub에서의 양자화된 모델(AWQ/FP8)이 이상적입니다.

결론

오픈소스 LLM의 풍부한 생태계와 접근 가능한 무료 API 티어는 2025년 개발자들에게 전례 없는 기회를 제공합니다. 로라마 3 및 미스트랄 7B와 같은 다목적 채팅 모델에서부터 딥시크 코더와 같은 전문 코딩 엔진, Qwen VL과 같은 다중 모달 강력 모델에 이르기까지 초기 비용 없이 실험 및 통합을 위한 방대한 능력이 제공됩니다. 모델, 접근을 제공하는 플랫폼 및 속도 제한 및 컨텍스트 창과 같은 관련 기술적 제약을 이해함으로써 개발자들은 이러한 자원을 효과적으로 활용하여 AI 기반 응용 프로그램의 다음 세대를 구축할 수 있습니다. 항상 제공자 문서를 참조하여 최신 세부 정보를 확인하고 이러한 귀중한 자원을 책임감 있게 사용해야 합니다.