Nyckel 소개
Nyckel은 자체 학습 및 서빙 스택을 운영하지 않고 예측 API가 필요한 팀을 위한 관리형 머신러닝 플랫폼입니다. 팀은 분류, 감지, 분할 또는 검색 함수를 정의하고 예시를 추가한 뒤 프로덕션 REST API를 통해 결과를 호출할 수 있습니다. 이 서비스는 후보 모델 계열을 평가하고 적합한 모델을 선택해 학습시키며, 호스팅과 모니터링을 담당합니다. 또한 검토된 예측과 수정된 샘플이 들어오면 모델을 개선할 수 있습니다. 콘솔은 초기 노코드 워크플로를 지원하며, 개발자는 API를 통해 함수를 통합하고 캡처된 호출로 감사 추적 기록을 유지할 수 있습니다. 요금은 사용량 기반입니다. 무료 플랜에는 월 100회 호출, 샘플 200개, 함수 5개가 포함됩니다. 유료 등급에는 맞춤형 학습, 비공개 추론, 검토 도구, 자동화, 더 높은 한도와 더 낮은 단가가 추가됩니다. 이 접근 방식은 인프라 작업을 줄이지만, 팀에는 여전히 레이블이 지정된 예시와 검토 절차가 필요하며 각 플랜의 제공량을 초과하는 사용량에 대비한 예산도 있어야 합니다.
기능
맞춤형 분류
레이블이 지정된 예시로 텍스트, 이미지 또는 구조화 데이터 분류기를 학습한 다음 관리형 REST API를 통해 예측을 제공합니다.
시각적 감지 및 분할
기반 모델 아키텍처를 선택하거나 배포 또는 유지 관리하지 않고 이미지 속 객체를 찾거나 분할하는 함수를 구축합니다.
피드백 기반 운영
프로덕션 호출을 캡처하고 예측을 검토하며 수정 사항을 추가하면 데이터 세트 변화에 따라 관리형 머신러닝 엔진이 다시 학습합니다.
장점
- $0 무료 플랜에 프로덕션 API가 포함되어 있어 팀은 월 요금을 지불하기 전에 통합을 테스트할 수 있습니다.
- Nyckel이 모델 선택, 학습, 호스팅 및 모니터링을 관리하므로 제품 팀이 운영해야 하는 머신러닝 인프라가 줄어듭니다.
- 호출 캡처, 예측 검토 및 피드백 기반 개선을 통해 프로덕션 사용과 지속적인 수정 워크플로가 연결됩니다.
단점
- 무료 사용량은 월 100회 호출, 샘플 200개, 함수 5개로 제한되어 지속적인 프로덕션 트래픽에는 제약이 큽니다.
- 포함된 사용량을 넘으면 초과 요금이 부과되므로 호출량과 샘플 수에 따라 비용이 증가합니다.
- 관리형 모델 선택 워크플로에서는 팀이 아키텍처 선택과 학습 구성을 직접 제어할 수 있는 범위가 줄어듭니다.
요금제
무료
- 즉시 사용할 수 있는 AI 모델
- 프로덕션 API
- 분류, 감지 및 분할
- 예측 검토
- 실제 환경 테스트를 위한 호출 캡처
- 월 100회 호출 포함
- 최대 200개 샘플
- 최대 5개 함수
- 포함된 사용량을 넘으면 호출당 $0.005
스타터
- 무료 플랜의 모든 기능
- 맞춤 학습 모델
- 피드백을 통한 정확도 향상
- 스마트 검토 제안
- 비공개 추론
- 월 15,000회 호출 포함
- 최대 30,000개 샘플
- 최대 20개 함수
- 호출당 $0.005
- 추가 샘플당 $0.0025
비즈니스
- 스타터 플랜의 모든 기능
- 의사결정 임계값 및 자동화
- 인적 검토 대기열
- 다중 모델 의사결정 파이프라인
- 예측 감사 및 내보내기
- 더 긴 예측 보관 기간
- 월 300,000회 호출 포함
- 최대 600,000개 샘플
- 최대 100개 함수
- 호출당 $0.001
- 추가 샘플당 $0.0005
엔터프라이즈
- 비즈니스 플랜의 모든 기능
- 전용 인프라
* 가격 정보는 참고용입니다. 최신 안내는 Nyckel 공식 웹사이트를 확인하세요.