오픈 모델을 위한 Serverless 접근
인프라나 배포 오버헤드를 관리하지 않고 Serverless 추론으로 오픈 모델에 접근할 수 있습니다.
Wafer
Wafer는 오픈소스 모델을 서버리스 API와 전용 엔드포인트로 제공하는 엔터프라이즈 LLM 추론 플랫폼입니다. 빠른 모델 접근과 OpenAI 호환 워크플로우, 생산 배포에 적합합니다.
엔터프라이즈 LLM 추론 플랫폼
Wafer는 서버리스와 전용 추론을 통해 오픈소스 대규모 언어 모델을 제공하는 엔터프라이즈 중심 플랫폼입니다. 홈페이지는 오픈 모델을 위한 빠른 API를 중심으로 서비스를 소개하며, 매니페스토는 AI 인프라 최적화를 통해 와트당 지능을 극대화하는 것을 회사의 미션으로 제시합니다.
이 플랫폼은 두 가지 주요 제공 방식으로 나뉩니다. 인프라나 배포 오버헤드가 없는 오픈 모델용 Serverless 접근과, 민감하거나 미션 크리티컬한 워크로드를 위한 Dedicated Inference입니다. 또한 사이트는 전용 엔드포인트를 24시간 이내에 설정할 수 있다고 밝히며, Serverless 엔드포인트가 더 쉬운 클라이언트 호환성을 위해 OpenAI Chat Completions 스키마를 따른다고 설명합니다.
핵심 기능
전용 추론 엔드포인트
세밀하게 조정된 추론 설정과 예측 가능한 성능이 필요한 미션 크리티컬 워크로드에 전용 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
OpenAI 호환 API 워크플로우
스트리밍, 도구 사용, JSON 모드를 포함한 OpenAI Chat Completions 호환 스키마로 Serverless 모델에 요청을 보낼 수 있습니다.
서버 측 캐시 과금
반복되는 프롬프트, 긴 시스템 프롬프트, 멀티턴 채팅, RAG 중심 워크로드에 대해 자동 프롬프트 접두사 캐싱에 의존할 수 있습니다.
공개된 모델 라인업
홈페이지에 표시된 모델 중에서 GLM-5.1, Kimi-K2.6, Qwen 3.5 397B-A17B를 포함한 모델을 선택할 수 있습니다.
워크로드별 최적화
모델, 가속기 패밀리, 트래픽 패턴, 운영 제약을 기준으로 설계된 성능 최적화 배포를 사용할 수 있습니다.
Wafer가 적합한 영역
오픈 모델에 대한 빠른 접근
자체 추론 스택을 구축하지 않고 오픈 모델을 호출하고 싶은 팀은 Serverless API를 사용해 배포 오버헤드를 피할 수 있습니다.
프로덕션 AI 워크로드
민감한 데이터나 가동 시간 요구사항이 있는 애플리케이션은 격리된 엔드포인트와 SLA 기반 가용성을 갖춘 Dedicated Inference를 사용할 수 있습니다.
OpenAI 호환 통합
챗봇, 코파일럿, 에이전트를 만드는 개발자는 기존 OpenAI 스타일 클라이언트를 유지한 채 기본 URL과 API 키만 Wafer로 바꿀 수 있습니다.
반복 컨텍스트 프롬프팅
멀티턴 지원이나 RAG처럼 긴 프롬프트나 반복 컨텍스트가 있는 워크로드는 반복 접두사에 대한 자동 캐시 과금의 이점을 얻을 수 있습니다.
맞춤 모델 최적화
특정 가속기 패밀리나 워크로드 프로필에 맞춰 조정된 성능이 필요한 모델 팀은 해당 제약에 맞게 최적화된 전용 배포를 사용할 수 있습니다.
Pros and Cons
Pros
- Serverless와 전용 추론 옵션을 모두 제공합니다.
- 더 쉬운 즉시 사용을 위해 OpenAI Chat Completions 호환 요청을 지원합니다.
- 반복되는 프롬프트 접두사에 대한 자동 캐시 과금을 설명합니다.
- 홈페이지에 벤치마크 결과와 지연 시간-처리량 비교를 게시합니다.
- Dedicated Inference에 대해 월간 가용성 목표 99.9%의 SLA를 제공합니다.
Cons
- 가격 페이지에서 가격 세부 정보가 제공되지 않으며, 현재 가격 URL은 404를 반환합니다.
- 공개 홈페이지에는 제한된 모델 목록만 표시되며, 세 가지 Serverless 모델만 명시적으로 이름이 나오고 나머지는 암시적으로만 언급됩니다.
- OpenAI 호환 클라이언트 외의 통합은 제공된 소스에서 문서화되어 있지 않습니다.
FAQ
Wafer는 무엇을 하나요?
Wafer는 오픈소스 모델을 위한 서버리스 추론과 민감하거나 운영 환경의 워크로드를 위한 전용 엔드포인트를 제공합니다.
Wafer는 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 사용할 수 있나요?
예. Wafer는 Serverless 엔드포인트가 OpenAI Chat Completions 스키마를 따르므로, 기존 클라이언트는 기본 URL과 API 키만 바꿔서 사용할 수 있다고 안내합니다.
캐싱은 어떻게 동작하나요?
Wafer는 반복되는 프롬프트 접두사가 자동으로 캐시되며, 각 모델 카드에 표시된 Cache 요율로 과금된다고 설명합니다. 캐시는 서버 측에서 동작하므로 활성화하기 위한 헤더나 플래그가 필요하지 않습니다.
Wafer의 전용 제공 서비스는 무엇을 위한 것인가요?
Dedicated Inference의 경우 Wafer는 맞춤 튜닝된 배포를 24시간 이내에 프로비저닝할 수 있다고 말하며, 규정 준수가 필요한 워크로드를 위해 SLA 기반 가동 시간과 데이터 무보존 옵션을 제공합니다.
Wafer에서 사용할 수 있는 모델은 무엇인가요?
현재 홈페이지에는 GLM-5.1, Kimi-K2.6, Qwen 3.5 397B-A17B의 세 가지 Serverless 모델이 표시됩니다. 사이트는 더 많은 모델이 순차적으로 출시되고 있다고도 설명합니다.
Quick Facts
- 카테고리
- 엔터프라이즈 LLM 추론
- 제품 유형
- 오픈소스 모델 호스팅 및 서빙
- 배포 옵션
- Serverless 및 Dedicated Inference
- API 호환성
- Serverless용 OpenAI Chat Completions 스키마
- SLA
- Dedicated Inference에 대한 월간 가용성 목표 99.9%
- 웹사이트
- wafer.ai
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