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...“프롬프트 엔지니어링”이라고 하면 대부분 “AI한테 잘 질문하는 법”을 떠올린다.
틀렸다.
그건 채팅 유저의 관점이다.
API로 서비스를 만드는 개발자에게 프롬프팅은 모델의 행동을 프로그래밍하는 것이다.
사주 앱이랑 부동산 분석 서비스를 사이드 프로젝트로 만들면서 공부한 기법을 정리한다.
이 세 가지는 “모델에게 일을 시키는 방식”의 단계다.
Zero-shot은 예시 없이 바로 시키는 거다.
“이 리뷰 감정 분류해: 배달 늦었어요” 같은 거.
모델이 이미 아는 태스크면 이걸로 충분하...
When people hear “prompt engineering,” they think “how to ask AI better questions.”
Wrong lens.
That’s the chatbot user’s perspective.
When you’re building a service on top of an API, prompting is programming the model’s behavior.
I’m working on a Korean fortune-telling app and a real estate analysis platform as side projects.
Both will run on LLM APIs....
“어떤 모델이 제일 좋아요?”
이 질문 자체가 아마추어다.
정답은 “태스크마다 다르다”이고, 프로는 섞어 쓴다.
사주 앱이랑 부동산 분석 서비스를 사이드 프로젝트로 만들면서 Claude, GPT, Gemini를 전부 써보고 있다.
왜 하나로 안 되는지, 어떻게 섞어야 하는지 정리한다.
벤치마크 점수로는 안 보이는 게 있다.
써봐야 느끼는 성격 차이다.
Claude는 지시를 가장 정확히 따른다.
JSON 스키마를 강제하면 잘 안 깨진다.
XML 태그와 궁합이 좋다.
대신 거절이 좀 잦다....
“Which model is the best?”
The question itself is amateur.
The answer is always “depends on the task.”
Pros mix.
I’m building a Korean fortune-telling app (saju — four-pillar astrology) and a real estate analysis service as side projects.
I’ve been testing Claude, GPT, and Gemini across both.
Here’s why one model doesn’t cut it and how to mix them...
AI 사이드 프로젝트를 시작하면서 가장 먼저 든 생각이 “이거 비용 구조가 어떻게 되는 거지?”였다.
나는 사주 앱이랑 부동산 분석 서비스를 만들어보고 있는 개발자다. 둘 다 LLM API를 쓸 계획인데, 서비스를 설계하기 전에 비용 구조를 먼저 이해하고 싶었다.
그래서 파봤다.
프로와 아마추어의 차이는 프롬프트를 잘 쓰느냐가 아니다.
비용 구조를 설계하느냐다.
모든 것의 기본이다.
LLM API는 토큰 단위로 과금된다. 한국어 기준 1토큰은 대략 1~2글자. 영어는 0.75단어쯤 된다.
여기서 가장 중요한 건 이거다.
Ou...
The first thing I thought when starting an AI side project was “how does the cost structure even work?”
I’m a developer building a Korean fortune-telling app (saju — four-pillar astrology) and a real estate analysis service as side projects.
Both will use LLM APIs.
Before writing a single line of service code, I wanted to understand the cost structure.
So I dug i...