회사소개
블로그
DataSketchers

전체 메뉴

회사소개
사업영역
D-SKET
웹빌더CanvasEvents
고객사
블로그
위키
보도자료
ESG
Topics
기술 스택AI·LLM 통합 (AI & LLM)LiteLLM (LLM 게이트웨이/프록시) ›››
  • LiteLLM (LLM 게이트웨이/프록시)
    • OpenAI 호환 프로바이더 추가하기
    • 디렉터리 구조
    • 에이전트 SDK
    • LiteLLM v1.71.1 벤치마크
    • LiteLLM에서 completion 배치 호출하기
    • AWS Bedrock 연동
    • LiteLLM 예산 폴백
    • LiteLLM 예산 초기화 시각과 타임존
    • LiteLLM 예산 라우팅
    • 호스티드 캐시
    • 콜백 (Callbacks)
    • 채팅 컴플리션
    • completion 입력 파라미터 — OpenAI 파라미터를 공급자별로 번역하기
    • 입력 메시지 자르기
    • Mock Completion() 응답 - 테스트 비용 절약 💰
    • 모델 별칭
    • 다중 배포
    • 어시스턴트 메시지 프리픽스
    • 문의하기
    • 커스텀 콜백 (Custom Callbacks)
    • 커스텀 API 서버 연결하기
    • LiteLLM 커스텀 단가
    • LiteLLM 데이터 보안과 프라이버시 — 자체호스팅하면 데이터는 어디에?
    • 호스티드 디버깅
    • 로컬 디버깅
    • 시작하기
    • Docker 이미지 보안 — LiteLLM 이미지 서명을 검증하는 법
    • LiteLLM Docker 퀵스타트 — 한 줄로 게이트웨이를 띄우는 법
    • LiteLLM에서 임베딩(Embedding) 사용하기
    • litellm.aembedding() — 비동기 임베딩
    • litellm.moderation() — 콘텐츠 모더레이션
    • LiteLLM Enterprise — 100명 이상 팀을 위한 관리 기능
    • 엔터프라이즈 퀵스타트: 하나의 게이트웨이로 LLM·MCP·에이전트까지
    • 일관된 예외 처리: Exception Mapping
    • 코드 품질
    • 문서 기여하기
    • LiteLLM에서 함수 호출(Function Calling) 사용하기
    • 퓨전 모델
    • LiteLLM 게이트웨이 퀵스타트
    • /generateContent 엔드포인트
    • 가드레일 프로바이더
    • LiteLLM 가이드
    • 코드 인터프리터
    • 호환성 & 확장성
    • 핵심 요청 & 응답 패턴
    • 파인튜닝 모델 호출하기
    • 멀티모달 입출력
    • 프롬프트 & 컨텍스트
    • 안정성, 테스트 & 비용
    • 검색 & 지식
    • 보안 & 네트워크
    • 도구 통합
    • 이미지 변형
    • 통합
    • 통합 파트너 되기
    • Letta 통합
    • 관측성
    • 웹 검색 통합
    • /interactions 엔드포인트
    • 키·팀 레벨 라우터 설정: 전역 규칙을 세밀하게 나누기
    • Langfuse 연동
    • LangSmith 연동
    • LiteLLM 배우기
    • lite autoroute
    • LiteLLM config.yaml 구조: 프록시 설정 파일 뜯어보기
    • LiteLLM 폴백과 재시도: 장애 극복의 신뢰성 설계
    • LiteLLM 프로덕션 환경 설정: general_settings와 운영 최적화
    • LiteLLM 타임아웃: 응답이 오지 않는 호출 다루기
    • 로드 밸런싱
    • LiteLLM Proxy - Locust 로드 테스트
    • LiteLLM SDK vs OpenAI 로드 테스트
    • AI 에이전트로 관리하기
    • 마스터 키 회전하기
    • MCP 서버 사용하기
    • 마이그레이션 가이드 - LiteLLM v1.0.0+
    • 마이그레이션 정책
    • /moderations 엔드포인트
    • 멀티테넌트 아키텍처: 조직·팀·사용자·키, 네 겹으로 나누는 격리
    • OpenMeter
    • OpenTelemetry v2로 마이그레이션
    • Comet Opik
    • Arize Phoenix
    • PointFive
    • PostHog
    • PromptLayer
    • Qualifire
    • Ramp
    • 원시 요청/응답 로깅
    • Sentry
    • SigNoz
    • Slack
    • Splunk Observability Cloud
    • Sumo Logic
    • Supabase
    • Vantage
    • Weights & Biases
    • OpenAI 호환 엔드포인트 연결하기
    • LiteLLM 개요: 100여 개 LLM을 하나의 인터페이스로
    • LiteLLM 프로덕션 배포 — 내 환경에서 안전하게 게이트웨이를 올리는 법
    • Agent Lightning
    • Codium PR Agent
    • CompatCanary
    • dbally
    • Docq.AI
    • 🐕 Elroy
    • FastREPL
    • Google ADK
    • GPT Migrate
    • GPTLocalhost
    • Microsoft GraphRAG
    • Harbor
    • HolmesGPT
    • Langstream
    • LiteLLM Proxy
    • llmcord.py
    • mini-swe-agent
    • OpenAI Agents SDK
    • OpenInterpreter
    • Otter
    • PDL
    • pgai
    • Prompt2Model
    • PROMPTMETHEUS
    • Quivr
    • Railtracks
    • SalesGPT
    • 🤗 Smolagents
    • Softgen
    • YiVal
    • 프로바이더로 등록하기 — Python 설정 클래스 작성 가이드
    • LiteLLM 지원 프로바이더 개요
    • Apertis AI
    • AWS Polly - 텍스트를 음성으로 변환
    • AWS Sagemaker
    • Azure AI Studio
    • Azure AI Foundry Agents
    • Manus
    • Meta Llama
    • Moonshot AI
    • Morph
    • NanoGPT
    • Nebius AI Studio
    • NLP Cloud
    • Novita AI
    • Nscale
    • Petals
    • QwenCloud 및 Qianwen AI 플랫폼
    • Sarvam.ai
    • Scaleway
    • Synthetic
    • Tencent TokenHub
    • Tensormesh
    • OpenAI
    • Topaz
    • Volcano Engine
    • Xiaomi MiMo
    • Xinference
    • Z.AI
    • 인메모리 프롬프트 인젝션 탐지
    • 가드레일 테스트 플레이그라운드
    • IP 주소 필터링
    • OIDC로 모델 접근 제어하기
    • 프록시 로깅 (Proxy Logging)
    • 메모리 관리
    • 💸 일일 지출·사용량 메트릭 조회
    • 모델 접근이 동작하는 방식
    • 모델 탐색
    • OAuth 2.0 인증
    • 비수요 시간 가격
    • PagerDuty 알림
    • LiteLLM Proxy 성능
    • 공급자 할인
    • LLM 비용에 대한 수수료/가격 마진
    • [BETA] 공개 팀
    • Grafana Pyroscope CPU 프로파일링
    • ✨ 예산 / 요율 제한 티어
    • /realtime — WebRTC 지원
    • Redis 사이징
    • 클라이언트 측 메타데이터 태그 거부
    • 요청 헤더
    • 프록시 내부: 하나의 요청이 지나가는 길
    • 지출 추적용 요청 태그
    • 호출 후 규칙
    • [DEPRECATED] 팀 기반 라우팅
    • 팀/키 기반 로깅
    • ✨ 팀이 모델을 추가하도록 허용하기
    • ✨ 임시 예산 증가
    • OIDC - JWT 기반 인증
    • 도구 정책
    • LiteLLM 프록시 퀵 스타트
    • LiteLLM Performance Roadmap
    • Router: 로드밸런싱·폴백·재시도 개념
    • 라우팅과 로드 밸런싱
    • 로그 데이터 scrub하기 — Langfuse로 보내기 전에 PII를 가리자
    • SDK로 시작하기: LiteLLM을 코드에 직접 붙이는 방식
    • 시크릿 매니저 개요
    • 시크릿 매니저 활용하기
    • API 키·베이스·버전 설정하기
    • 지출 추적 (Spend Tracking)
    • LiteLLM에서 스트리밍과 비동기 호출하기
    • LiteLLM 프록시가 노출하는 지원 엔드포인트 개요
    • LiteLLM 태그 예산 설정
    • LiteLLM 팀 예산 설정
    • Claude Code Max 구독 사용하기
    • Okta SSO(JWT 인증)로 Claude Code 사용하기
    • Claude Code 플러그인 마켓플레이스
    • Claude Code - 프롬프트 캐시 라우팅
    • LiteLLM 스킬
    • Claude Code - 모든 제공자에서 WebSearch 사용하기
    • Claude Desktop
    • MCP와 함께 Claude Code 사용하기
    • 비-Anthropic 모델과 함께 Claude Code 사용하기
    • Claude Code Quickstart
    • LLM 벤치마크하기
    • LiteLLM으로 테스트 세트에서 LLM 비교하기
    • CopilotKit SDK with LiteLLM
    • 코딩 도구 사용량 추적하기
    • Cursor 통합
    • AI 탐색을 위한 사용자 온보딩
    • LiteLLM과 함께 Elasticsearch 로깅 사용하기
    • LLM 평가하기 - MLflow Evals, Auto Eval
    • UI 로그 시작하기 (UI Logs)
    • 토큰 사용량
    • Vertex AI
    • 가상 키
    • LiteLLM에서 비전(Vision) 모델 사용하기
기술 스택AI·LLM 통합 (AI & LLM)LiteLLM (LLM 게이트웨이/프록시) › › ›

SalesGPT

목차
SalesGPT본문더 알아보기 (Learn more)

SalesGPT

🤖 SalesGPT - 컨텍스트를 인지하는(Context-Aware) AI 영업 비서예요.

출처: 문서

본문

🤖 SalesGPT는 컨텍스트를 인지하는 AI 영업 비서예요.

  • Github: https://github.com/filip-michalsky/SalesGPT

더 알아보기 (Learn more)

  • LiteLLM 공식 문서
  • SalesGPT GitHub
SalesGPT본문더 알아보기 (Learn more)
DataSketchers AI·데이터·디자인으로 기업의 디지털 전환을 지원합니다. 서울시립대학교 캠퍼스타운 창업기업
회사소개 사업영역 D-SKET 고객사 블로그 위키 보도자료 ESG 문의
© 데이터스케쳐스. All rights reserved. 사업자등록번호 349-81-03411