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LLM 출력을 구조화된 API로 변환

응용 프로그램용으로 일관되며 스키마 검증된 JSON 응답을 제공하는 데 어떤 LLM 공급자도 사용하는 엔드포인트를 정의합니다.

{{appName}이 왜 그런가요?

자신 있게 신뢰할 수 있는 AI 기반 API를 구축하세요

구조화된 출력

API 응답에 대한 JSON 스키마를 정의하세요. ShapeShyft는 LLM이 항상 예상되는 형식과 일치하도록 보장합니다.

다중 공급자 지원

OpenAI, Anthropic, Google Gemini 또는 자체 LM 서버를 사용하세요. 코드를 변경하지 않고 제공업체를 전환하세요.

내장 분석 도구

토큰 사용량, 비용, 지연 시간 및 성공률을 추적하세요. 실제 데이터로 AI 엔드포인트를 최적화하세요.

간편한 테스트

통합 테스터로 엔드포인트를 즉시 테스트하세요. 샘플 입력을 생성하고 응답을 검증하세요.

사용 사례

ShapeShyft을 사용해 만들 수 있는 것

텍스트 분류

콘텐츠를 분류하고 감성을 탐지하거나 일관된 구조화된 출력을 사용해 데이터를 레이블링합니다.

데이터 추출

엔티티를 추출하고, 문서를 분석하거나, 비구조화된 텍스트를 깨끗한 JSON으로 구조화합니다.

콘텐츠 생성

요약, 번역, 또는 예측 가능한 응답 형식을 갖는 사용자 정의 콘텐츠를 생성합니다.

시작하시겠습니까?

몇 분 안에 첫 번째 구조화된 AI 엔드포인트를 생성하세요.

에 힘을 더합니다

WhisperlyGenuivo
🚀Performance Monitor

Web Vitals

LCPLargest Contentful Paint
3256ms
FIDFirst Input Delay
N/Ams
CLSCumulative Layout Shift
N/A
FCPFirst Contentful Paint
2944ms
TTFBTime to First Byte
20ms

Bundle Performance

JS Load
16959ms
CSS Load
298ms
JS Files
84
Transfer Size
6.3MB

Memory

Used Heap
26.3MB
Total Heap
31.6MB
Usage
1%
GoodNeeds ImprovementPoor