오늘, 저희는 AI Gateway에 Virtual Models를 도입합니다.
가상 모델은 앱과 개발자가 사용하는 모델 문자열 및 구성을 추상화한 것입니다. 단일 가상 모델 ID만으로 모델을 변경하고 업데이트하며, 폴백(fallback) 및 우선순위를 구성하고, 제로 데이터 보존(Zero Data Retention)을 중앙에서 강제할 수 있습니다. 이 가상 모델 설정은 해당 ID가 사용되는 모든 곳에 적용됩니다.
에이전트 작업에 가상 모델 ID를 할당하고, 해당 작업이 호출되는 모든 곳에 이를 모델 문자열로 전달합니다. 그러면 AI Gateway 내에서 가상 모델 ID 뒤에 숨겨진 모델과 설정을 변경할 수 있으며, 앱과 에이전트는 코드 수정이나 재배포 없이 새로운 구성을 자동으로 가져옵니다.
지난 90일 동안 10개 이상의 연구소에서 나온 125개의 새로운 모델이 AI Gateway에서 이용 가능해졌습니다. 이는 주당 약 10개에 해당합니다. AI Gateway는 이미 전환을 한 줄의 코드 변경으로 만듭니다. 어떤 모델이든 ID로 호출하면, AI Gateway가 각 요청을 정상적인 프로바이더(provider)로 라우팅하고 하나가 실패할 경우 다른 곳으로 폴백할 수 있습니다.
하지만 이 코드는 여전히 코드에 남아있기 때문에, 전환하려면 보통 재배포가 필요합니다.
가상 모델은 모델 선택 및 구성을 AI Gateway로 이동시킵니다. 작업에 대한 ID를 생성하고, 해당 ID가 사용해야 할 모델과 설정을 구성할 수 있습니다: vmc/coding-agent
그런 다음 이 가상 모델 ID를 해당 작업이 실행되는 모든 곳에서 모델 문자열로 사용할 수 있습니다:
예를 들어, , , 및 기타와 같은 경우, 이를 , 로 연결한 다음 각 하네스(harness)의 모델 선택기 또는 구성에서 가상 모델을 선택할 수 있습니다.coding agentsClaude CodeCodexvercel ai-gateway setup
다른 공급자(provider)의 모델을 포함하여 다양한 모델이 사용 가능해지면, 해당 가상 모델은 코드 변경이나 배포 없이 몇 분 안에 호출하는 모든 앱과 에이전트가 이를 사용할 수 있습니다:edit the virtual modelvmc/coding-agent
지원 티켓 분류와 같은 에이전트 작업은 시간당 수백 번 실행될 수 있으며 비용 효율적이어야 합니다. 법률 계약 검토와 같은 다른 작업은 하루에 몇 번만 실행될 수 있지만, 높은 수준의 추론 능력을 요구합니다.
이제 각 작업에 목적에 맞게 설계된 가상 모델을 제공하고 시간이 지남에 따라 해당 모델과 구성을 쉽게 발전시킬 수 있습니다:
폴백(fallbacks), Zero Data Retention, 태그와 같은 설정은 모델을 전환할 때도 가상 모델에 유지됩니다. 공급자 옵션은 공급자별로 적용되므로, 가상 모델을 OpenAI 모델로 지정하더라도 Anthropic 전용 설정은 더 이상 적용되지 않습니다. 공급자를 전환할 때는 항상 공급자 옵션을 검토하세요.
프로덕션 트래픽을 처리하는 가상 모델을 전환하기 전에, 두 번째 가상 모델(예: )을 새 모델에 연결하고 해당 모델로 평가(evals)를 실행하십시오. 전환 후 품질이 떨어지면, 원래의 가상 모델을 이전 모델로 다시 지정하세요.vmc/coding-agent-candidate
팀원이라면 누구나 가상 모델을 호출할 수 있으며, 팀 역할은 누가 변경을 할 수 있는지 제어합니다. 플랫폼 및 보안 팀은 중앙에서 모델과 설정을 관리하고 테스트하면서도, 새로운 모델이 출시될 때 팀에 쉽게 접근 권한을 부여할 수 있습니다.
가상 모델의 설정은 요청 내 동일한 설정보다 우선권을 가지므로, 호출자는 사용자가 선택한 공급자 순서, 폴백 또는 서비스 티어를 재정의할 수 없습니다. 예를 들어, 중앙에서 폴백 모델을 구성하면 해당 가상 모델 ID를 사용하는 모든 앱이 요청에서 다른 폴백을 지정하더라도 동일한 장애 조치(failover) 구성을 사용하게 됩니다.vmc/storefront-assistant
가상 모델이 Zero Data Retention을 요구하거나 요청 데이터로 학습하지 않는 제공업체인 경우, 요청에서 명시적으로 zeroDataRetention 또는 disallowPromptTraining를 false로 설정하더라도 해당 구성은 강제됩니다.
가상 모델에 적용된 태그는 요청과 함께 전송되는 모든 태그를 대체합니다. 따라서 각 앱이 호출에 태그를 지정하는 방식과 관계없이 지출액(spend)은 해당 작업(task)으로 집계됩니다. 여기서는 각 작업을 위한 요청, 지출액 및 성공률을 보여줍니다.Virtual Models page
팀 대시보드 또는 Vercel CLI를 사용하여 가상 모델을 생성하세요.
AI Gateway는 모델 호출, 사용량 및 비용 추적, 그리고 제공업체 대비 높은 가동 시간을 위한 재시도(retries), 장애 조치(failover), 성능 최적화 구성을 위한 통합 API를 제공합니다. 여기에는 내장된 맞춤 보고서(custom reporting) 지원, Zero Data Retention 지원, API 키 예산 책정(budgets for API keys), 라우팅 규칙(routing rules) 등이 포함되어 있습니다.
AI Gateway는 마크업 없이 제공업체의 가격을 반영하며, (BYOK) 요청을 포함하여 추론(inference)에 대한 플랫폼 수수료를 부과하지 않습니다.[Bring Your Own Key]
가상 모델은 이미지, 비디오, 음성(speech), 임베딩(embedding), 실시간 모델을 포함하여 AI Gateway의 모든 모델 유형과 AI SDK 및 OpenAI-와 Anthropic-호환 API에서 작동합니다. 모든 설정에 대한 내용은 가상 모델 문서를 참조하세요.
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