Linkup 소개
Linkup이란
Linkup은 AI 검색 엔진이자 웹 연동 플랫폼이다. 대규모 언어 모델과 AI 에이전트가 개방된 웹에서 정확하고 실시간인 콘텐츠를 끌어오게 해준다. 간단한 API 호출로 쿼리를 보내면 Linkup은 순위가 매겨진 출처, 출처를 붙인 답변, 또는 프롬프트에 바로 넣을 수 있는 정돈된 markdown을 돌려준다.
이 제품이 겨냥하는 문제는 끈질기다. 오래된 데이터로 학습한 모델은 사실을 자신 있게 지어낸다. Linkup은 그런 모델을 라이브 웹 결과에 접지시킨다. 회사에 따르면 Search 엔드포인트는 Verified SimpleQA에서 1초 미만 웹 검색 API 가운데 1위이며 F 점수가 94%다. Research 엔드포인트는 SealQA-0에서 61% 정확도로 선두다.
Legora, Polymarket, Cohere, McKinsey, SNCF의 팀이 이 위에서 실서비스를 돌린다. 가장 큰 한계는 Linkup이 소비자용 앱이 아니라 개발자 도구라는 점이다. 쓰려면 API 키와 어느 정도의 코드가 필요하고, Private Index나 Bring Your Own Cloud 같은 심화 기능은 엔터프라이즈 요금제에 있다.
시작하기
- app.linkup.so에서 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 생성한다.
- SDK를 설치하거나(
pip install linkup-sdk) REST 엔드포인트를 직접 호출한다. - Search 엔드포인트로 첫 요청을 보내고 원하는 깊이와 출력 유형을 지정한다.
- 돌아온 URL, 출처 답변, 또는 JSON을 읽고 모델의 컨텍스트에 넘긴다.
- 대시보드에서 사용량을 확인하고 무료 쿼리가 소진되면 유료 요금제로 옮긴다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- RAG 파이프라인을 만드는 개발자
- 에이전트를 출시하는 AI 제품 팀
- 분석가와 연구자
작업
- LLM 답변 접지
- 페이지 내용 추출
- 대량 보강
활용 상황
- 학습 시점 숫자가 아니라 현재 수치가 필요한 금융 리서치 봇.
- 규정 준수 규칙이 엄격한 기업 도입. Bring Your Own Cloud가 쿼리를 자체 인프라 안에 묶어 둔다.
- 스타트업 프로토타입. 무료 등급이 결제 전 4,000건 쿼리를 커버한다.
주요 기능
조정된 다섯 개의 엔드포인트
Linkup은 API를 Search, Fetch, Research, Tasks, Extract로 나눈다. 각각이 속도와 깊이 곡선의 서로 다른 지점에 있다. 하나의 엔드포인트에 모든 걸 밀어 넣지 말고 자신의 지연 예산에 맞는 것을 고른다. Search는 에이전트를 접지시킨다. Research는 느리고 철저한 통합을 맡는다.
200밀리초 미만 검색
Search 엔드포인트는 200밀리초 안에 결과를 돌려주기 시작한다. 이 속도는 음성 AI와 라이브 채팅에서 중요하다. 2초를 기다리면 답이 고장 난 것처럼 보이기 때문이다. 세 가지 깊이 모드도 제공하므로, 쿼리가 어려울 때 속도를 조금 내주고 재현율을 올릴 수 있다.
맞춤형 인덱스
Linkup의 인덱스를 그대로 쓰지 않아도 된다. 어떤 출처를 신뢰할지, 어떤 도메인을 우선할지, 어떤 자체 데이터를 섞을지 정한다. 그래서 법률 코파일럿과 쇼핑 에이전트는 각자의 영역에 맞춰 조정된 웹의 서로 다른 조각을 조회하게 된다. 같은 API, 다른 웹이다.
Bring Your Own Cloud
데이터 규칙이 엄격한가? 그렇다면 이게 중요하다. 인덱싱 계층 전체가 자체 VPC 안에서 돌고 쿼리는 자사 환경을 벗어나지 않는다. SOC 2 Type II와 Zero Data Retention을 더하면, 규제 산업이 제3자 검색 API를 도입할 수 있는 이유가 여기에 있다.
프레임워크 통합
Linkup은 OpenAI SDK 래퍼, LangChain, CrewAI, 그리고 수십 개의 다른 프레임워크에 들어간다. 스택이 그중 하나를 이미 쓴다면 검색 계층을 다시 짓는 게 아니라 도구 호출 하나를 더하는 셈이다.
비동기 리서치 보고서
Research 엔드포인트는 쿼리를 받아 여러 소스를 끌어와 상세 보고서나 본문 출처가 붙은 정밀한 답변을 돌려준다. 2분에서 20분 동안 비동기로 돈다. 야간 작업과 심층 분석 요청에 맞는다. 여기서는 정확도가 속도를 이기고 아무도 시계를 보지 않는다.
장단점
장점
- 출처가 붙은 실시간 결과가 AI 답변의 사실 날조를 줄인다.
- 200밀리초 미만의 Search 지연은 음성과 라이브 채팅에 충분히 빠르다.
- 요청당 $0.005부터 시작하는 가격이라 비용을 예측하고 확장하기 쉽다.
- 오픈소스 평가 코드로 정확도 주장을 직접 검증할 수 있다.
- 프레임워크 통합 덕분에 기존 스택을 거의 고치지 않아도 된다.
단점
- 최종 사용자 화면이 없는 개발자 도구라 비개발자는 바로 쓸 수 없다.
- Research 요청은 2분에서 20분 걸려 대화형 사용에는 너무 느리다.
- 무료 등급은 4,000건에서 멈추는데, 바쁜 프로토타입은 금방 소진한다.
- Private Index와 Bring Your Own Cloud는 영업 상담과 맞춤 가격이 필요하다.
자주 묻는 질문
Linkup은 AI 애플리케이션에 라이브 웹 데이터를 준다. 개발자는 API를 호출해 오래된 학습 데이터에 의존하는 대신 모델 답변을 현재의 출처 있는 소스에 접지시킨다.
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Linkup 대안
Base Code
Base44 (Wix) · 코딩 · 생산성Base Code는 Base44가 만든 공유 클라우드 개발 환경이다. 팀은 기존 GitHub 저장소에 대한 변경을 채팅으로 설명하고, 미리보기로 확인한 뒤 풀 리퀘스트로 돌려보낸다.
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 글쓰기 · 이미지 · 코딩Google EmbeddingGemma 2는 7억 4000만 파라미터의 오픈 모델로, 텍스트와 코드, 이미지, 오디오, 영상 프레임을 하나의 768차원 공간에 벡터로 바꿔 스마트폰과 노트북에서 실행한다.
GitGlow
GitGlow · 코딩 · 생산성GitGlow는 내 코드와 AI 에이전트의 변경을 한 리뷰에 모으는 데스크톱 Git 클라이언트다. 배포 전에 내 기계에서 무엇이 나가는지 확인할 수 있다.