Auriko는 어떤 모델 제공업체를 지원하나요?

Auriko는 OpenAI, Anthropic, Google AI Studio, xAI, Fireworks AI, Together AI, DeepSeek, DeepInfra, MiniMax, Moonshot AI, Z.AI 및 SiliconFlow를 포함한 여러 제공업체를 지원합니다.

Auriko는 OpenAI와 호환되나요?

네. Auriko는 Chat Completions를 지원하는 OpenAI 호환 API를 제공하며, OpenAI 응답 API(미리 보기)와도 연동되어 제공업체별 기능을 보존하면서 드롭인 통합을 가능하게 합니다.

Auriko는 모델 가격에 마크업을 추가하나요?

아니요. Auriko는 가격 인상을 전혀 하지 않는다고 명시하고 있습니다.

Auriko에서 자체 제공업체 API 키(BYOK)를 사용할 수 있나요?

네. Auriko는 BYOK(Bring Your Own Keys)를 지원하며, 자체 제공업체 키, Auriko 플랫폼 키 또는 둘 다 사용할 수 있습니다. 또한 키 활용도를 극대화하기 위한 키 오케스트레이션을 제공합니다.

Auriko는 요청을 어떻게 라우팅하고 비용/지연 시간을 최적화하나요?

Auriko는 내장된 기본값 또는 사용자 지정 라우팅 전략을 사용하여 제공업체 및 모델 간에 요청을 라우팅할 수 있습니다. 실시간 신호(제공업체 성능/상태, 캐시 동작 및 사용 패턴)와 심층 프롬프트 캐싱 최적화를 사용하여 워크로드별 비용을 모델링하고 제약 조건(예: TTFT 제한, 비용 상한, 처리량 목표) 하에서 최저 비용 또는 가장 적합한 옵션을 선택합니다.

Auriko는 어떤 안정성 기능을 제공하나요?

Auriko는 지속적인 가동 시간을 지원하기 위해 이중화를 통한 자동 장애 조치를 포함하며, 지연 시간 최적화를 위해 전 세계적으로 분산된 엣지 네트워크를 통해 라우팅합니다.

Auriko

WebsiteFreemiumAI Code Assistant AI API Design

Auriko는 제로 마크업, OpenAI 호환 LLM 라우팅 및 추론 최적화 계층으로, 캐시 인식 라우팅 및 장애 조치를 통해 더 낮은 비용, 더 나은 지연 시간 및 더 높은 안정성을 위해 자동으로 차익 거래하면서 하나의 API를 통해 여러 모델 공급자에 액세스할 수 있도록 합니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://www.auriko.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Jul 10, 2026

Auriko이란?

Auriko는 여러 LLM 및 공급자를 별도의 통합을 구축하고 유지 관리할 필요 없이 사용하려는 AI 개발자 및 팀을 위한 추론 라우팅 플랫폼입니다. 단일 OpenAI 호환 API(Chat Completions 및 Responses API 미리보기)와 기본 Python 및 TypeScript SDK를 제공하여 구성을 통해 모델을 전환하고 지원되는 경우 공급자별 기능을 보존할 수 있습니다. Auriko의 핵심 초점은 비용 및 성능 최적화입니다. 즉, 정량적이고 거래 스타일의 방법론을 적용하여 각 요청을 최상의 공급자/모델 조합으로 라우팅하는 동시에 가격 인상을 전혀 청구하지 않고 BYOK(자체 키 가져오기), 플랫폼 키 또는 둘 다를 지원합니다.

Auriko의 주요 기능

Auriko는 제로 마크업 LLM 추론 라우팅 레이어로, 팀이 단일 OpenAI 호환 API를 통해 다양한 모델과 공급자에 액세스할 수 있도록 하면서 비용, 지연 시간, 처리량 및 안정성을 최적화합니다. 실시간 공급자 상태/성능 신호 및 사용 패턴을 사용하여 캐시 인식, 정량적 최적화를 적용하고, 키 오케스트레이션을 통해 BYOK 및 플랫폼 키를 지원하며, 자동 장애 조치 및 글로벌 엣지 배포를 제공하고, 프로덕션 수준의 가동 시간 및 지출 관리를 위한 구성 가능한 라우팅 전략, 제약 조건 및 예산 제어를 가능하게 합니다.

통합된 OpenAI 호환 API: 애플리케이션 코드를 변경하지 않고도 드롭인 OpenAI 스타일 base_url을 사용하여 여러 공급자의 모델을 호출할 수 있으며, 지원되는 경우 공급자별 기능을 유지합니다.

심층 비용 최적화 (캐시 인식 차익 거래): 워크로드 동작, 토큰 가격 책정 및 프롬프트 캐싱 메커니즘을 모델링하여 가장 낮은 유효 비용 공급자에게 요청을 라우팅합니다. 직접/공급자별 사용 대비 추론 비용을 절감하도록 설계되었습니다.

구성 가능한 라우팅 전략 및 제약 조건: 기본값을 선택하거나 사용자 지정 라우팅 목표(비용, 지연 시간/TTFT, 처리량)를 정의하고 최대 TTFT, 백분위수 목표, 구조화된 출력만 또는 데이터 정책 요구 사항(예: ZDR)과 같은 제약 조건을 적용합니다.

자동 장애 조치 및 안정성 계층: 가동 시간을 개선하고 공급자 중단 또는 용량 부족의 영향을 줄이기 위해 각 요청에 중복성 및 대체 옵션을 제공합니다.

키 오케스트레이션 (BYOK + 플랫폼 키): 자체 공급자 키를 가져오거나, Auriko 관리 플랫폼 키를 사용하거나, 둘 다 사용할 수 있습니다. 그런 다음 공급자 및 키 전반에 걸쳐 오케스트레이션을 통해 활용도를 극대화합니다.

용량 인텔리전스, 글로벌 엣지 및 예산 제어: 용량 인식을 통해 전 세계적으로 분산된 엣지 네트워크를 통해 라우팅하고, 필요할 때 용량 예비에 접근하며, 작업 공간/API 키 지출 한도 및 알림을 설정합니다.

Auriko의 사용 사례

더 낮은 비용과 더 높은 가동 시간이 필요한 프로덕션 LLM 앱: SaaS 제품은 비용 및 상태 신호를 기반으로 각 요청을 최상의 공급자/모델로 라우팅할 수 있으며, 안정적인 사용자 경험을 유지하기 위해 자동 장애 조치를 제공합니다.

에이전트 코딩 도구 및 개발자 워크플로우: 코딩 에이전트(예: IDE 코파일럿, 자동 리팩토링, 코드 검토 봇)를 실행하는 팀은 도구 재작성 없이 모델을 빠르게 전환하고 추론 비용을 절감할 수 있습니다.

LLM 실험 및 A/B 모델 평가: 연구 및 응용 AI 팀은 하나의 API를 통해 공급자/모델을 신속하게 비교하고, 라우팅 정책(비용/지연 시간/품질)을 조정하고, 더 빠르게 반복할 수 있습니다.

지출 및 데이터 정책 제약 조건이 있는 엔터프라이즈 거버넌스: 조직은 예산 제한/알림을 적용하고 지연 시간 및 비용을 최적화하면서 정책(예: ZDR)을 충족하는 공급자에게만 라우팅할 수 있습니다.

고트래픽 고객 지원 및 채팅 자동화: 지원 봇은 공급자 혼잡 시 응답 시간을 일관되게 유지하기 위해 지연 시간/TTFT 제약 조건 및 대체 라우팅을 사용할 수 있으며, 티켓당 비용을 최소화합니다.

용량 인식 라우팅이 필요한 버스트 워크로드: 마케팅 캠페인, 출시 또는 배치 생성 작업은 용량 인텔리전스 및 다중 공급자 라우팅을 활용하여 스로틀링을 방지하고 완료 시간을 단축할 수 있습니다.

장점

추론 비용 절감을 위한 비용 최적화 라우팅을 통한 제로 가격 마크업 포지셔닝

OpenAI 호환 드롭인 통합으로 다중 공급자 액세스 및 전환 간소화

안정성 기능(자동 장애 조치, 상태 신호, 용량 인식)으로 가동 시간 향상

유연한 제어(라우팅 제약 조건, 데이터 정책 옵션, 예산/알림)로 프로덕션 요구 사항 충족

단점

일부 공급자별 기능은 통합 계층을 통해 제공되지 않을 수 있습니다(문서에 따름)

앱과 기본 모델 공급자 사이에 추가 라우팅 계층/벤더 종속성을 추가합니다

최고의 절감/지연 시간 이득을 얻으려면 워크로드에 맞게 라우팅 전략 및 제약 조건을 조정해야 할 수 있습니다

Auriko 사용 방법

1) Auriko 계정을 만들고 API 키를 받으세요: Auriko에 가입하고 작업 공간에 대한 API 키를 생성하세요. 이 키를 사용하여 Auriko의 OpenAI 호환 API 엔드포인트에 대한 요청을 인증합니다.

2) AURIKO_API_KEY 환경 변수를 설정하세요: SDK 및 도구가 자동으로 키를 가져올 수 있도록 Auriko 키를 환경 변수로 내보내세요(예: AURIKO_API_KEY=your_key).

3) 통합 스타일을 선택하세요 (OpenAI 호환 드롭인 vs Auriko SDK): 이미 OpenAI 클라이언트/프레임워크를 사용하는 경우, 최소한의 코드 변경을 위해 Auriko의 기본 URL을 가리키도록 하세요. Auriko 특정 기능(라우팅 메타데이터, 비용 추적, 다중 모델 라우팅)이 필요한 경우, 기본 Auriko SDK를 사용하세요.

4) OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리를 설치하세요: 사용하는 언어에 맞는 OpenAI 클라이언트를 설치하세요(Python 예시). 이렇게 하면 base_url만 변경하여 표준 /chat/completions 인터페이스를 사용하여 Auriko를 호출할 수 있습니다.

5) Auriko의 API 기본 URL을 사용하도록 클라이언트를 구성하세요: base_url을 https://api.auriko.ai/v1로, api_key를 AURIKO_API_KEY로 설정하여 클라이언트를 초기화하세요. 이렇게 하면 요청이 단일 모델 공급자에게 직접 전달되는 대신 Auriko를 통해 라우팅됩니다.

6) 첫 번째 채팅 완료 요청을 만드세요: Auriko가 지원하는 모델 이름(예: deepseek-v4-pro)과 표준 메시지로 OpenAI 호환 chat.completions 엔드포인트를 호출하세요. response.choices[0].message.content에서 어시스턴트 출력을 읽으세요.

7) extra_body를 통해 Auriko 라우팅(비용/지연 시간/처리량 최적화)을 활성화하세요: 요청당 최적화를 위해 extra_body.gateway.routing에 Auriko 라우팅 제어를 전달하세요. 예시 제어에는 optimize(예: 비용 중심), max_ttft_ms, ttft_percentile(예: p50) 및 data_policy(예: zdr)가 포함됩니다.

8) 안정성을 위한 제약 조건 및 대체 기능을 추가하세요: Auriko의 라우팅 전략 옵션을 사용하여 제약 조건(예: 대상 TTFT, 처리량 임계값, 입력 비용 상한)을 적용하고 대체 기능을 활성화하여 요청이 자동으로 대체 공급자/모델로 장애 조치되도록 하세요.

9) BYOK, 플랫폼 키 또는 둘 다 사용(키 오케스트레이션): 자체 공급자 키(BYOK)를 가져올지, Auriko 관리 플랫폼 키를 사용할지, 아니면 둘 다 결합할지 결정하세요. Auriko는 키를 오케스트레이션하여 활용도를 극대화하고 공급자 인식 속도 제한을 관리할 수 있습니다.

10) 전 세계적으로 배포하고 엣지 라우팅의 이점을 누리세요: 앱을 정상적으로 실행하세요. Auriko는 전 세계적으로 분산된 엣지 네트워크를 통해 라우팅하여 지연 시간을 줄이고 지역 전반의 성능 일관성을 향상시킵니다.

11) 환경(개발/스테이징/프로덕션)에 대한 예산 제어를 설정하세요: 초과 지출을 방지하기 위해 작업 공간 또는 API 키 수준에서 지출 한도 및 알림을 구성하세요. 예산 초과 시 Auriko 오류 코드로 예산 집행 동작이 처리됩니다.

12) 절감액, 사용량 분석 및 라우팅 결과를 모니터링하세요: Auriko의 대시보드/분석을 사용하여 사용량, 라우팅 절감액 및 비용 최적화 지표를 검토하세요. 관찰된 지연 시간, 캐시 동작 및 비용을 기반으로 라우팅 전략을 반복하세요.

13) 에이전트 코딩 도구 및 프레임워크와 통합(선택 사항): OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하는 도구(예: 에이전트 프레임워크 또는 코딩 도구)를 Auriko의 기본 URL로 지정하고 AURIKO_API_KEY를 제공하세요. 일부 공급자별 기능은 일반 /chat/completions 인터페이스를 통해 제공되지 않을 수 있습니다.

14) 사용 가능한 모델 및 공급자를 검색하세요(선택 사항): Auriko의 모델 디렉토리를 사용하여 지원되는 모델/공급자를 나열하고 워크로드에 가장 적합한 것을 선택하세요. 이는 애플리케이션 코드 변경 없이 모델을 전환하려는 경우에 도움이 됩니다.