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중급 · 주 1회 3시간 · 총 12시간 · 코드 중심

LLM 애플리케이션 개발 실전

Claude · OpenAI API를 직접 호출해 실제 제품 기능을 만듭니다. 스트리밍, 함수 호출, 구조화 출력, 비용·토큰 관리까지 프로덕션에서 필요한 요소를 코드로 익힙니다.

  • API
  • Streaming
  • ToolUse
  • Structured
  • Cost
4주

주 1회 진행

12시간

총 학습 시간

60%

실습 비중

1개

LLM 기능 API

Overview

과정 개요

누구를 위한 과정인지, 무엇을 배우고 무엇을 남기는지 먼저 확인하세요.

01

교육 대상

  • LLM 기능을 붙여야 하는 개발자
  • 프로토타입을 제품으로 만들려는 팀
  • AI 기능 PoC를 맡은 실무자
02

학습 목표

  • LLM API를 안정적으로 호출
  • 스트리밍과 함수 호출 구현
  • 구조화된 출력으로 파싱 제거
  • 토큰과 비용을 관리
03

운영 방식

  • 4주 / 주 1회 / 회당 3시간
  • 강의 35% · 실습 60% · 리뷰 5%
  • TypeScript 예제로 진행
04

최종 산출물

  • LLM 기능 API 1종
  • 에러·재시도 처리 코드
  • 비용 추적 대시보드

Roadmap

4주 학습 로드맵

호출 → 스트림 → 도구 → 운영 순서로 완성도를 높입니다.

  1. Week 01호출

    안정적인 API 호출

    기본 호출부터 에러·재시도까지 견고하게 만듭니다.

  2. Week 02스트림

    스트리밍과 UX

    토큰 단위 응답으로 빠르게 반응하는 경험을 만듭니다.

  3. Week 03도구

    도구 호출과 구조화 출력

    모델이 함수를 호출하고 JSON을 안정적으로 반환하게 합니다.

  4. Week 04운영

    비용·품질·운영

    토큰과 비용을 관리하고 프롬프트 캐싱으로 최적화합니다.

Week01

안정적인 API 호출

기본 호출부터 에러·재시도까지 견고하게 만듭니다.

  • API
  • Reliability
  • 실습
1교시

메시지 API 기초

  • 시스템·사용자 메시지 구성
  • 파라미터와 모델 선택
  • SDK 설정과 키 관리
2교시

견고한 호출

  • 타임아웃과 재시도
  • 레이트리밋 대응
  • 실패 로깅
3교시

실습: 요약 API

  • 텍스트 요약 엔드포인트
  • 입력 검증
  • 에러 응답 설계

결과물에러 처리가 된 요약 API

Week02

스트리밍과 UX

토큰 단위 응답으로 빠르게 반응하는 경험을 만듭니다.

  • Streaming
  • UX
  • 실습
1교시

스트리밍 이해

  • SSE와 청크 처리
  • 부분 렌더링
  • 취소와 중단
2교시

프론트 연동

  • 실시간 표시
  • 로딩·중단 UI
  • 에러 복구
3교시

실습: 채팅 UI

  • 스트리밍 채팅
  • 대화 맥락 관리
  • 속도 체감 개선

결과물스트리밍 채팅 기능

Week03

도구 호출과 구조화 출력

모델이 함수를 호출하고 JSON을 안정적으로 반환하게 합니다.

  • ToolUse
  • Structured
  • 실습
1교시

Tool Use

  • 함수 스키마 정의
  • 호출 → 실행 → 결과 반환
  • 다단계 도구 사용
2교시

구조화 출력

  • JSON 스키마 강제
  • 파싱 대신 검증
  • 부분 실패 처리
3교시

실습: 액션 API

  • 외부 API 연동
  • 구조화 응답
  • 스키마 검증

결과물도구를 호출하는 구조화 출력 API

Week04

비용·품질·운영

토큰과 비용을 관리하고 프롬프트 캐싱으로 최적화합니다.

  • Cost
  • Ops
  • Present
1교시

비용 관리

  • 토큰 계산과 추적
  • 모델 티어 선택
  • 프롬프트 캐싱
2교시

품질 가드

  • 출력 검증과 폴백
  • 안전 필터
  • 로그와 관측성
3교시

완성 & 발표

  • 기능 통합
  • 비용 대시보드
  • 최종 발표

결과물비용 추적이 되는 LLM 기능

Production checklist

프로덕션 LLM 5요소

재시도 · 스트리밍 · 도구 · 검증 · 비용. 데모와 제품의 차이는 여기서 갈립니다.

Retry01

실패에 강한 호출

예: 지수 백오프

Stream02

빠른 체감

예: 토큰 단위 렌더

Tool03

행동하는 모델

예: 외부 API 호출

Schema04

검증된 출력

예: JSON 강제

Cost05

토큰 관리

예: 캐싱·티어

Before

“데모는 되는데 제품은 못 만들어요”

After

“재시도·검증·비용까지 갖춘 API”

Result

최종 산출물과 평가 기준

배포자료, 실습자료, 발표자료까지 한 번에 완성합니다.

최종 산출물

  • LLM 기능 API 1종
  • 에러·재시도 처리 코드
  • 비용 추적 대시보드

평가 기준

  • 실패 상황에서 견고한가
  • 출력이 검증되는가
  • 비용을 추적하는가
  • 실제 서비스에 붙일 수 있는가

활용 예시

  • 문서 요약 API
  • 구조화 추출기
  • 액션형 어시스턴트
  • 스트리밍 챗 기능

데모를 만드는 사람에서, 운영 가능한 LLM 기능을 만드는 사람으로.

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