LLM Function Calling 완벽 가이드 2026: OpenAI, Claude, Gemini 도구 호출과 병렬 실행, 평가 패턴
OpenAI, Claude, Gemini의 Function Calling을 실전 코드와 벤더 비교 표로 정리했다. 스키마 설계 원칙, 병렬 호출, 재시도, 정확도 평가, 그리고 프롬프트 인젝션 대응까지 2026년 프로덕션 기준을 담았다.
LLM 통합과 API 활용
LLM API 통합, 구조화된 출력, 함수 호출, 프롬프트 엔지니어링 관련 가이드
LLM 관측가능성 완벽 가이드 2026: Langfuse, LangSmith, Phoenix, Helicone 비교와 OpenTelemetry로 프로덕션 트레이스 구축
Langfuse, LangSmith, Phoenix, Helicone 4개 도구를 실전 비교하고 OpenTelemetry GenAI 규약으로 벤더 중립 트레이스, LLM-as-a-Judge 평가, 토큰 비용 대시보드를 구축하는 2026 실전 가이드.
LLM 구조화된 출력 가이드 2026: OpenAI, Claude, Gemini 스키마 강제와 Pydantic 검증
OpenAI response_format, Claude tool_use, Gemini response_json_schema로 LLM 응답 스키마를 강제하는 실전 코드. Pydantic + Instructor 재시도, 폴백 체인, 프로덕션 함정까지 정리.
LLM 프롬프트 캐싱 완벽 가이드 2026: Claude, OpenAI, Gemini 비용 90% 절감 실전 패턴
Claude·OpenAI·Gemini 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용을 70~90% 절감하는 실전 가이드. RAG, 멀티턴 챗봇, 에이전트 도구 캐싱 패턴과 캐시 히트율 측정·디버깅 코드까지 프로덕션 그대로 정리했습니다.