APIMart FAQ

APIMart란 무엇이며 어떤 서비스를 제공하나요?

APIMart는 500개가 넘는 AI 모델(채팅, 비디오, 이미지 생성 포함)을 단일 OpenAI 호환 엔드포인트에 통합한 AI API 플랫폼입니다. 사용자는 GPT‑5, Claude Sonnet 4.5, Sora 2, Nano Banana 등 다양한 모델을 이용하면서 투명한 가격 정책, 사용량 기반 할인, 중앙 집중형 키 관리를 누릴 수 있습니다.

APIMart에서 이용할 수 있는 AI 모델은?

마켓플레이스에는 100개 이상의 엄선된 모델이 3가지 주요 카테고리로 제공됩니다: 채팅 모델(예: GPT‑5, Claude Opus 4.7, GLM 5.1), 비디오 모델(예: Sora 2, Kling V3 Omni, ViduQ3 Turbo), 이미지 모델(예: Nano Banana Pro, Flux.1, Seedream 4.0). 모든 모델은 동일한 RESTful API와 일관된 요청 구문으로 호출할 수 있습니다.

APIMart의 가격은 다른 공급자와 비교해 어떻습니까?

APIMart는 직접 벤더에서 구매하거나 Fal.ai, Replicate 같은 집계 서비스 대비 30%‑70% 비용 절감을 제공한다고 광고합니다. 과금은 사용량 기반이며, LLM은 토큰당, 비디오 모델은 초당 요금이 부과됩니다. 월 최소 사용료 같은 숨은 비용이 없으며, 사용량이 증가할수록 자동 적용되는 볼륨 단계 할인으로 실질 단가가 더욱 낮아집니다.

개발자는 APIMart API를 애플리케이션에 어떻게 통합하나요?

통합 절차는 세 단계입니다: (1) 무료 계정을 만들고 API 키를 발급받는다; (2) 기존 OpenAI 호환 SDK의 Base URL을 https://api.apimart.ai/v1/ 로 교체한다; (3) 표준 요청 페이로드(채팅은 messages, 이미지/비디오는 prompt)를 사용해 원하는 모델을 호출한다. cURL, Python, JavaScript, Go, Java, PHP 용 예제 코드가 제공됩니다.

각 모델 제공자를 직접 호출하는 대신 APIMart를 선택해야 하는 이유는?

APIMart를 사용하면 공급자별로 계정, API 키, 청구서를 별도로 관리할 필요가 없습니다. 하나의 대시보드에서 실시간 사용량, 할당량 제어, 키 폐기를 관리하고, 통합 청구와 예측 가능한 호출당 비용, 집계 할인 덕분에 멀티 모델 프로젝트의 예산 관리가 단순해집니다.

APIMart의 API 키 저장은 안전한가요?

예, 안전합니다. API 키는 정적 상태에서 업계 표준 암호화 알고리즘으로 암호화됩니다. 사용자는 콘솔에서 즉시 키를 회전하거나 폐기할 수 있으며, 모든 접근은 감사 로그에 기록됩니다. 이러한 설계는 무단 사용으로부터 자격 증명을 보호하고 일반적인 컴플라이언스 요구사항을 충족합니다.

APIMart는 어떤 지원을 제공하나요?

APIMart는 통합 모델에 익숙한 엔지니어가 담당하는 실시간 채팅 및 이메일 기술 지원을 제공합니다. 문서에는 상세 API 레퍼런스, 빠른 시작 가이드, 예제 프로젝트가 포함됩니다. 엔터프라이즈 고객을 위해서는 서비스 수준 계약(SLA)을 통해 응답 시간과 가용성을 보장합니다.

상업용 또는 프로덕션 워크로드에 APIMart를 사용할 수 있나요?

전혀 문제 없습니다. 플랫폼은 프로덕션 급 인프라 위에 구축되어 높은 가용성과 확장성을 보장합니다. 사용자는 할당량을 설정하고 실시간 메트릭을 모니터링하며, 대규모 배포와 동일한 과금 모델을 활용할 수 있어 SaaS 제품, 내부 도구, 연구 프로토타입 등 다양한 환경에 적합합니다.

• APIMart는 500개 이상의 AI 모델(채팅, 이미지, 비디오)을 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트로 통합하여 일관된 접근, 투명한 가격 책정 및 간편한 키 관리를 제공합니다.
• APIMart 대시보드에 회원가입하고, 신용카드 없이 API 키를 생성한 뒤 토큰을 복사하면 이후 모든 모델 호출에 인증용으로 사용할 수 있습니다.
• 코드의 기본 베이스 URL을 https://api.apimart.ai/v1/ 로 교체하고, cURL 예시와 같이 Authorization: Bearer <your‑token> 헤더를 삽입합니다.
• 요청 시 사용하고자 하는 모델("gpt-4o" 또는 "nano-banana" 등)을 지정하고, messages 또는 prompt와 같은 필수 페이로드 필드를 포함하여 HTTP POST를 실행합니다.
• 응답은 JSON 형태로 choices, usage 메트릭 및 모델별 출력이 포함됩니다. usage를 파싱해 토큰 사용량과 비용 예측을 모니터링합니다.
• 반환된 내용을 프로젝트 목표(예: 이미지 품질, 비디오 충실도, LLM 추론 능력)와 비교하고, 필요에 따라 프롬프트나 모델을 조정하여 성능을 최적화합니다.