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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
LMArena 1위를 기록한 Kimi K3 모델을 활용하여 10분 만에 저비용 챗봇을 구축하는 가이드를 제공합니다. Flask와 OpenAI 호환 API를 사용하여 스트리밍 응답과 대화 기록 기능을 갖춘 웹 기반 챗봇을 구현하는 전체 코드를 포함합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기Kimi K3가 100만 토큰당 $0.50의 비용으로 LMArena에서 1위를 차지했습니다. 여기 10분 만에 배포할 수 있는 완전한 작동 챗봇이 있습니다.
다음 기능을 갖춘 웹 기반 챗봇입니다:
https://tokenease.io/api/register로 이동하여 이메일로 등록하세요. $1의 무료 크레딧(100만 토큰, 14일간 유효)을 받을 수 있습니다. 신용카드는 필요하지 않습니다.
pip install flask openai
app.py를 생성합니다:
from flask import Flask, request, jsonify, render_template_string
from openai import OpenAI
import os
...
export TOKEN_KEY="your-tokenease-api-key"
python app.py
http://localhost:5000을 엽니다. 완료되었습니다.
하루 1,000회의 대화, 각 대화당 입력 약 500 토큰 + 출력 500 토큰 기준:
GPT-5와 비교 시:
K3는 대부분의 작업에서 동일한 품질로 월 $1,087를 절약해 줍니다.
stream=True를 추가하여 실시간 토큰 표시가 가능합니다.history 배열이 대화 문맥 (Context)을 유지합니다./chat 엔드포인트를 변경합니다:
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
messages = request.json.get('messages', [])
...
인메모리(In-memory) history를 Redis 또는 데이터베이스로 교체하세요. 프로덕션 환경을 위해 다음을 추가하십시오:
무료 체험: https://tokenease.io/api/register ($1 크레딧, 100만 토큰, 14일간 제공)
위의 전체 코드는 바로 복사하여 붙여넣을 수 있습니다. 중국 전화번호는 필요하지 않습니다. VPN도 필요하지 않습니다.
면책 조항 (Disclaimer): 저는 TokenEase에서 근무합니다. 위의 가격은 2026년 7월 기준입니다.