다글로 블로그.

온프레미스 LLM이란? API와 비용 비교, 직접 운영이 이득인 시점

온프레미스 LLM은 회사 GPU 서버에 언어 모델을 올려 쓰는 방식입니다. API·클라우드 GPU와의 비용 비교, 직접 운영이 이득인 시점, 오픈웨이트와 API를 나눠 쓰는 방법, 운영에서 효과가 컸던 공용 GPU 풀과 기동 시간 단축을 정리했습니다.

에이전트 스킬이란? SKILL.md 하나로 클로드(Claude)·코덱스 함께 쓰기

에이전트 스킬(Agent Skills)은 SKILL.md 하나로 AI에게 업무 절차를 가르치는 공개 규격입니다. 리눅스 재단 이관의 의미, 스킬 구조와 여러 도구에서 쓰는 순서, 설명 문구 쓰는 법과 보안 점검표를 정리했습니다.

ChatGPT로 로그인(Sign in with ChatGPT)이란? 내 구독으로 다른 앱의 AI 쓰기

ChatGPT로 로그인(Sign in with ChatGPT)은 ChatGPT 계정으로 다른 앱에 로그인하고, 지원 앱에서는 내 ChatGPT 플랜으로 그 앱의 AI 기능까지 쓰는 방식입니다. 소셜 로그인과의 차이, 사용자가 확인할 점, 서비스 운영자에게 주는 의미를 정리했습니다.

멀티 에이전트란? 처음엔 에이전트 하나로 시작해야 하는 이유

멀티 에이전트는 여러 AI 에이전트가 일을 나눠 맡는 구조입니다. 단일 에이전트와의 장단점 비교, 하나로 시작해야 하는 이유와 시작 3요소, 에이전트를 늘려도 될 때의 신호, 작업 기록(Worklog)에 남길 내용을 OpenAI 공식 문서로 정리했습니다.

ChatGPT 플러그인이란? MCP·스킬과 무엇이 다를까

ChatGPT 플러그인은 스킬과 MCP 서버를 묶어 설치하는 확장 기능입니다. 플러그인·MCP·스킬·GPTs의 차이를 표로 비교하고, 사이드바·대화 패널 같은 화면 확장과 MCP 이벤트, 연결 전에 확인할 권한까지 정리했습니다.

ChatGPT 사이트(Sites) 사용법, 스프레드시트로 사내 업무용 웹앱 만들기

ChatGPT Sites로 스프레드시트를 사내 업무용 웹앱으로 바꾸는 방법을 정리했습니다. 서울 행사에서 시연한 Launch Radar 사례를 따라 만드는 5단계, 마케터가 만들 만한 웹앱 예시, 만들기 전에 확인할 공개 범위와 개인정보를 담았습니다.

상시 AI 에이전트란? 시키지 않아도 일을 이어 가는 ChatGPT 닷츠(Dots)

상시 AI 에이전트는 맡겨진 목표를 기억하고 대화와 대화 사이에도 일을 이어 가는 AI입니다. ChatGPT 닷츠(Dots)의 작동 방식, 챗봇·기존 에이전트와의 차이, 발표 사례, 맡기기 전 확인할 점과 마케터·기획자가 맡길 만한 업무를 정리했습니다.

OpenAI 데브데이(DevDay) 서울 2026 정리, ChatGPT가 일하는 AI로 바뀌는 6가지 변화

OpenAI 데브데이 서울 2026의 핵심 발표를 6가지 변화로 정리했습니다. 음성 작업 위임, 상시 에이전트 닷츠, 목표를 기억하는 업무, ChatGPT 플러그인과 Sites, Sign in with ChatGPT까지 공식 문서와 함께 확인했습니다.

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음성 AI 에이전트는 어떻게 대화하면서 일까지 처리할까

음성 AI 에이전트가 대화를 이어 가면서 예약 조회·변경 같은 업무를 처리하는 구조를 OpenAI 공식 문서로 정리했습니다. 말하는 역할과 일하는 역할의 분담, 직접 답할지 맡길지 고르는 기준, 좋은 음성 에이전트의 조건을 담았습니다.

프롬프트 캐싱(Prompt Caching)이란? AI 비용을 줄이는 원리

프롬프트 캐싱은 매번 같은 입력 앞부분의 계산을 저장해 재사용하는 기능입니다. OpenAI 공식 문서로 원리, implicit·explicit 차이, 캐시 쓰기·읽기 요금 손익 계산, 캐시가 깨지는 흔한 실수 4가지와 Tool search까지 정리했습니다.

AI 평가(Evals)란? 프롬프트를 고친 뒤 정말 나아졌는지 확인하는 법

AI 평가(Evals)의 뜻과 데이터셋·평가 기준·평가자 구성, 같은 질문 세트로 프롬프트 전후를 비교하는 5단계, 규칙·AI 평가자·사람 채점의 차이와 OpenAI Evals 종료 일정까지 공식 문서로 정리했습니다.