reAPI FAQ

reAPI는 각각의 호출에서 실제로 무엇을 하나요?

reAPI는 단일 OpenAI 호환 엔드포인트에서 요청을 받아 적절한 벤더 모델을 선택하고 전달하는 통합 라우팅 레이어 역할을 합니다. 장애 조치, 지역 고정, 멱등 재시도를 처리하며 응답은 그대로 반환되어 개발자는 일관된 API 하나로 여러 모델을 사용할 수 있습니다.

내 요청이나 응답을 보관하나요?

reAPI는 콘텐츠에 대해 제로 로깅을 구현합니다. 요청 페이로드와 모델 출력은 플랫폼에 저장되지 않습니다. 청구 이벤트와 보안 로그와 같은 감사용 메타데이터만 고객이 선택한 데이터 웨어하우스 또는 syslog로 스트리밍되어 프라이버시를 보장하면서 추적 가능성을 제공합니다.

reAPI를 사용하려면 코드 수정이 필요합니까?

수정은 최소 수준입니다. 기존 OpenAI, Anthropic, Google SDK 클라이언트는 https://reapi.ai/v1을 가리키도록 하고 모델 식별자를 카탈로그에 있는 任意 모델로 교체하면 됩니다. 기본 URL을 변경하고 reAPI API 키를 사용하기만 하면 요청 구조와 코드 흐름은 동일하게 유지됩니다.

99.96% 가동시간은 실제로 어떤 의미인가요?

99.96% 가동시간은 연간 약 3.5시간의 다운타임에 해당합니다. reAPI는 각 호출을 다중 중복 제공자 인스턴스로 라우팅함으로써 이를 달성합니다. 하나의 인스턴스가 성능 저하되면 트래픽이 즉시 정상 복제본으로 전환돼 애플리케이션이 거의 연속적으로 이용 가능하게 됩니다.

각 제공자의 API 키가 필요합니까, 아니면 reAPI 키만 있으면 되나요?

필요한 것은 reAPI 키 하나뿐입니다. 플랫폼이 기본 모델 제공자와 계약하고 인증을 추상화하므로 개발자는 OpenAI, Anthropic, Google, ByteDance 등 별도의 키를 관리할 필요가 없습니다.

모델 제공자가 지연을 보일 때 자동 장애 조치는 어떻게 작동하나요?

reAPI는 각 벤더 엔드포인트의 지연 및 상태 지표를 지속적으로 모니터링합니다. 제공자의 응답 시간이 사전 정의된 임계값을 초과하면 요청이 자동으로 동일한 모델 유형을 제공하는 대체 벤더로 재 라우팅됩니다. 이 모든 과정이 동일 API 호출 내에서 이루어져 클라이언트는 타임아웃 오류를 경험하지 않습니다.

키별 혹은 팀별로 지출 한도를 설정할 수 있나요?

가능합니다. reAPI는 대시보드에서 키별 지출 한도를 설정할 수 있게 하며, 계층형 팀 수준 한도도 제공합니다. 한도에 도달하면 이후 요청이 거부되어 예산 초과를 방지하면서도 개별 프로젝트에 대한 세밀한 제어가 가능합니다.

규정 준수를 위해 지역 고정이 지원되나요?

reAPI는 트래픽을 특정 지리적 지역(EU, US, APAC)으로 고정할 수 있습니다. 해당 지역에서 발생한 요청은 가능한 경우 같은 지역의 제공자가 처리하도록 하여 데이터 거주지와 규제 요구사항을 추가 설정 없이 충족하도록 돕습니다.

reAPI를 통해 전달되는 스트리밍 기능은 무엇인가요?

기본 모델이 제공하는 모든 스트리밍 기능—토큰 단위 채팅을 위한 서버 전송 이벤트, 실시간 오디오/비디오 스트림, 툴 호출 메시지 등—이 그대로 전달됩니다. 개발자는 네이티브 제공자에서 받는 것과 동일한 증분 페이로드를 받아 저지연 인터랙티브 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

• reAPI는 이미지, 비디오, 채팅, 음악, 코드 등 최상위 AI 모델을 단일 OpenAI 호환 엔드포인트에 통합하여 자동 장애 조치, 로그 없음, 통합 키 관리를 제공합니다.

• reAPI 대시보드에 회원가입하고 API 키를 생성·복사합니다. 이 키만 있으면 개별 공급자 인증 정보 없이 모든 모델에 접근할 수 있습니다.

• 기존 SDK(OpenAI, Anthropic, Google 등)의 기본 URL을 https://reapi.ai/v1 로 지정하고 Authorization 헤더에 API 키를 삽입합니다.

• 요청 페이로드를 작성하면서 사용하려는 모델(gpt-5.5, flux-pro, veo-3.1 등)과 프롬프트, 이미지, 오디오와 같은 입력 데이터를 지정하고 POST 요청을 보냅니다.

• 표준 OpenAI 스키마 형태로 응답이 반환됩니다. 페이로드에는 생성된 콘텐츠, 메타데이터, 사용 통계가 들어 있어 애플리케이션에서 바로 파싱할 수 있습니다.

• 토큰 수, 지연 시간, 비용 등 사용 지표와 모델별 출력을 분석해 품질을 평가하고 프롬프트를 조정하거나 모델을 전환함으로써 AI 기반 워크플로를 지속적으로 최적화합니다.