머신러닝 프로젝트용 AI 모델을 연결하세요

Model Ledger는 에이전트가 언어 모델과 소통하는 방식을 직접 선택할 수 있게 해줍니다. 표준 API 엔드포인트를 통해 클라우드 서비스를 이용하거나, PC에서 로컬 모델을 실행하거나, 내장 모델을 사용할 수 있습니다. 이 선택은 데이터 프라이버시와 처리 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.

모델 소스 선택

클라우드 AI 제공자

표준 API 엔드포인트를 통해 클라우드 AI 제공자를 사용하세요. 프롬프트와 파일 콘텐츠가 외부로 전송됩니다. 어떤 제공자를 사용할지 결정하고, 사용량에 따른 비용을 지불합니다. 에이전트는 지정한 엔드포인트로만 데이터를 보냅니다.

로컬 PC 모델

모델을 PC에서 직접 실행하세요. 이렇게 하면 모든 데이터가 컴퓨터 내부에 유지됩니다. 프롬프트와 파일 콘텐츠가 외부로 나가지 않습니다. 민감한 프로젝트나 엄격한 프라이버시 요구 사항에 이상적입니다. 모델 파일과 하드웨어 리소스를 직접 관리합니다.

내장 모델

내장 모델을 옵션으로 사용할 수 있습니다.

연결 테스트

테스트 버튼을 눌러 엔드포인트 상태를 확인하세요. 도구는 응답 시간과 컨텍스트 창 크기를 표시합니다.

작업에 맞는 모델 선택

리팩토링이나 복잡한 로직 처리에는 대형 모델을 사용하고, 간단한 수정에는 소형 모델을 사용하세요. run_on_model 도구는 복잡한 작업을 대형 모델로 위임합니다.

모델과 설정에 따라 품질 차이가 있습니다. 변경 사항을 적용하기 전에 항상 diff를 검토하세요. Ask first 기능을 사용하면 변경을 일으키는 모든 작업 전에 확인 단계를 거칠 수 있습니다. 정확한 파일 변경 사항을 확인하고 적절성을 판단할 수 있습니다.