JellyNet
JellyNet · 코딩
JellyNet은 개발자와 AI 에이전트에게 40개 이상의 LLM 공급자로 통하는 단일 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하는 에이전트형 API 마켓플레이스다. 텍스트, 이미지, 오디오, 임베딩 모델을 아우른다. 구매자는 호출당 결제하고, 사람은 Stripe로, 에이전트는 Solana의 x402 프로토콜로 USDC를 쓴다. 공급자는 소비된 토큰당 수익을 얻는다. SDK를 다시 짤 필요도, 에이전트 트래픽용 계정을 만들 필요도 없다.
JellyNet 소개
JellyNet이란
JellyNet은 LLM 용량이 필요한 사람과 남는 용량을 팔 사람 사이에 놓이는 마켓플레이스다. 구매 측에서는 OpenAI 호환 클라이언트를 JellyNet 엔드포인트로 향하게 하고 OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, DeepSeek, xAI, Groq 등 긴 목록의 모델을 호출한다. 판매 측에서는 쓰지 않는 API 키, 프록시 용량, 남는 컴퓨팅을 등록하고 가격을 정해 요청당 USDC로 받는다.
내세우는 것은 비용과 유연성이다. JellyNet은 공개한 예시 흐름에서 구매자가 정가보다 최대 60% 싸게 낸다고 밝힌다(claude-sonnet-4.6의 구매자 요율은 100만 토큰당 1.99달러, 공급자 지급액은 1.79달러이며 JellyNet이 공급자 수익의 10%를 가져간다). 모든 거래는 눈에 보이는 원장을 거치므로 요청마다 얼마가 들었는지 추적할 수 있다.
주된 한계는 성숙도다. JellyNet은 아직 어린 x402 결제 표준에 의존하고, 결제는 Solana에서 USDC로 이뤄진다. 그래서 에이전트 구매자에게는 자금이 든 지갑과 작동하는 x402 클라이언트가 필요하다. 카드를 그대로 쓰고 싶은 사람은 Stripe를 쓰면 된다. 암호화폐 결제 경로가 불편하거나 기업 계약과 SLA가 필요하다면, 이것은 아직 그런 용도로 만든 게 아니다. 공개된 절감액도 모든 모델에 적용되는 보증이 아니라 하나의 예시로 보는 게 맞다.
시작하기
- 사람으로서 결제한다면 이메일이나 Stripe 기반 가입으로 JellyNet 계정을 만들고, 대시보드에서 API 키를 발급한다.
- 기준 URL을
https://api.jellynet.net/v1로 설정하고 OpenAI 호환 클라이언트나 SDK를 그쪽으로 향하게 한다. - 고른 모델(예:
gpt-4o또는claude-sonnet-4.6)로 OpenAI에 보낼 때와 똑같이 요청을 보낸다. - 에이전트 트래픽이라면 키를 건너뛴다. 엔드포인트에 접속해 표준
402 Payment Required응답을 읽고, Solana에서 제시된 USDC 금액을 지급한 뒤X-Payment증명 헤더를 붙여 다시 시도한다. - 실시간 원장에서 지출을 지켜본다. 원장은 요청, 토큰 수, 지연 시간, 호출당 비용을 항목별로 보여준다.
제품 정보
JellyNet의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
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사용자
- 개인 개발자와 소규모 팀
- AI 에이전트 개발자
- 유휴 용량이 있는 공급자
작업
- 코드 변경 없이 공급자 전환
- 대량·저가치 추론 실행
- 스스로 컴퓨팅을 사는 에이전트형 워크플로 구축
활용 상황
- 여러 모델로 프로토타이핑
- 프로덕션 앱의 비용 상한 설정
- 부업 프로젝트에 남는 용량 활용
주요 기능
OpenAI 호환 드롭인 엔드포인트
JellyNet은 OpenAI 요청 형식에 맞는 단일 API를 노출하므로 기존 OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, Cursor, Claude Code 구성은 기준 URL과 키만 바꾸면 작동한다. 배울 새 SDK도, 다시 쓸 요청 형식도 없다. 이미 OpenAI로 출시하는 팀에게 이는 설정 변경과 마이그레이션 프로젝트의 차이다.
하나의 키 뒤에 40개 이상 공급자
OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, Mistral, Cohere, DeepSeek, xAI Grok, Groq, Together AI, Perplexity, ElevenLabs, Stability AI, Replicate, Hugging Face, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Fireworks AI, fal.ai, Jina, Voyage AI의 텍스트, 이미지, 오디오, 임베딩 모델이 하나의 자격 증명 뒤에 있다. 열몇 개 대시보드와 청구 관계를 저글링하는 대신 하나만 관리한다. 대가는 각 공급자의 API 변경에 맞춰 최신을 유지하는 JellyNet 라우팅 계층을 신뢰하는 것이다.
에이전트를 위한 호출당 x402 결제
x402 흐름은 JellyNet의 대표 기능이며, x402 결제를 실제로 작동하게 만드는 부분이다. 에이전트가 요청을 보내고, 정확한 USDC 금액과 payTo 주소가 담긴 HTTP 402를 받고, Solana에서 지급한 뒤 증명을 붙여 다시 시도한다. 이 모두가 한 번의 왕복이다. API 키도 없다. 계정도 없다. 에이전트가 관리할 지갑 UI도 없다. 자율 시스템을 위해 참 깔끔한 설계다. x402 표준의 성숙과 에이전트의 자금 든 지갑에 달려 있다.
자동 장애 조치와 라우팅
JellyNet은 공급자 풀 전반의 자동 장애 조치를 내세운다. 이용할 수 없는 공급자에 닿은 요청도 그대로 실패하지 않고 다른 곳으로 라우팅될 수 있다. 단일 공급자의 장애를 견디지 못하는 애플리케이션에는 이 중복성이 실제 가치가 있다. 높은 부하에서 장애 조치가 얼마나 버티는지는 외부에서 검증하기 어려우니, 입증된 능력이 아니라 표방된 능력으로 봐야 한다.
투명한 실시간 원장
모든 요청이 모델, 토큰 수, 지연 시간, 비용과 함께 원장에 나타나고 호출당 원자적으로 결제된다. 진행 중인 예산이 보인다. 정가 대비 얼마를 아꼈는지도 보인다. 비용에 민감한 팀에게 이 세밀함은 어느 기능이 예산을 태웠는지 알아내려며 월 청구서를 째려보는 것보다 낫다.
공급 측 수익화
판매자는 쓰지 않는 API 키, IP 주소, 남는 컴퓨팅을 등록하고 가격을 정해 소비 토큰당 번다. Stripe 지급과 x402 대응을 갖췄다. 대시보드는 깊은 기술력 없이도 쓸 수 있게 만들어졌다. 키를 붙여넣는다. 가격을 정한다. 공개한다. 뻔한 위험은 구매자가 실제로 등록 항목으로 트래픽을 보낼 때만 수익이 생긴다는 점이다.
장단점
장점
- 단일 OpenAI 호환 엔드포인트가 텍스트, 이미지, 오디오, 임베딩에 걸쳐 40개 이상의 LLM 공급자를 아우른다.
- 공개된 예시 가격은 구매자가 정가보다 최대 60% 싸게 내며 투명한 10% 플랫폼 수수료가 있음을 보여준다.
- 에이전트 친화적 x402 흐름으로 AI 에이전트가 계정도 키도 없이 Solana에서 USDC로 호출당 지급할 수 있다.
- 실시간 원장이 요청당 비용, 토큰, 지연 시간을 항목별로 보여줘 예산 관리가 구체적이 된다.
- 공급자는 최소한의 설정으로 유휴 용량을 수익화하고 토큰당 지급을 받는다.
단점
- x402와 Solana 기반 USDC 결제는 아직 어려서, 암호화폐에 익숙한 사용자가 카드만 쓰는 팀보다 더 나은 서비스를 받는다.
- 최대 60%라는 예시 절감액은 JellyNet이 자체 공개한 예시에서 나온 것으로 모든 모델과 모든 호출에 유지되지는 않는다.
- 마켓플레이스 라우팅 계층에 의존하면 사용자와 모델 공급자 사이에 중개자가 끼어들며, 이는 규정 준수와 데이터 처리에 영향을 준다.
- 명확한 엔터프라이즈 등급, SLA, 정식 지원 계약이 문서화되지 않아 규제 대상이나 미션 크리티컬 배포에는 맞지 않는다.
자주 묻는 질문
JellyNet은 에이전트형 API 마켓플레이스다. 단일 OpenAI 호환 엔드포인트로 40개 이상의 LLM 공급자에 요청을 라우팅하고 호출당 결제를 정산해, 구매자는 할인된 추론을 얻고 공급자는 남는 용량을 판다.
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StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
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