OnVerb

시스템 프롬프트에는 지시, 맥락, 가이드라인, 예시가 들어가 모든 답변의 방향을 잡습니다. OnVerb는 이를 버리는 글자가 아니라 재사용 가능한 객체로 취급합니다. 마케팅 라이터나 리서치 어시스턴트를 한 번 만들어 어디에나 붙일 수 있다는 뜻입니다. 가이드라인이 바뀌면 팀 전체를 다시 교육하는 대신 프롬프트를 수정합니다.

모델 선택기는 OpenAI의 GPT-5와 GPT-4 계열, Anthropic의 Claude 4.5 제품군, Google의 Gemini 2.5를 아우릅니다. 작업마다 고를 수 있어 짧은 수정은 저렴한 모델에, 긴 분석은 더 강한 모델에 맡길 수 있습니다. 목적은 모델 수집이 아니라 같은 오후의 업무에 로그인 네 개와 청구서 네 장을 없애는 것입니다.

참고 파일을 올리고 대화 안에서 내용을 물을 수 있습니다. OnVerb는 파일을 이후 스레드에서도 쓸 수 있게 보관하므로 흩어진 PDF가 실무 지식베이스로 바뀝니다. 계약서, 리서치, 고객 브리프를 다루는 팀에 특히 유용하지만 파일 정리는 유지해야 합니다.

프롬프트는 저장하고 이름을 붙여 동료와 공유할 수 있어, 검증된 지시가 팀 자산이 됩니다. 팀 AI 협업의 실무적인 면입니다. 새로 합류한 사람이 표현을 추측하는 대신 이미 통하는 프롬프트를 물려받습니다. 정리가 무너지면 금세 아무도 쓰지 않게 되므로 관리가 중요합니다.

Saves는 다시 보고 싶은 개별 결과물을 보관합니다. Pages는 관련 자료를 모아 사내에 공유할 수 있는 살아 있는 문서에 가깝게 만듭니다. 둘을 합치면 아무도 읽지 않는 채팅 기록과 아무도 갱신하지 않는 위키 사이의 빈틈이 메워집니다.

CSV 프로세서는 정형화된 행에 AI 지시를 일괄 적용합니다. 항목 분류, 필드 재작성, 짧은 설명 대량 생성을 할 수 있어 제품 카탈로그와 영업 명단에 알맞습니다. 어디까지나 배치 도구이므로 고객에게 전달되기 전에 결과를 확인해야 합니다.

요청마다 채팅 크레딧이 차감되고, 금액은 입력과 출력 토큰, 선택한 모델로 계산됩니다. OnVerb는 실시간 잔액, 상호작용별 비용, 전송 전 추정치를 보여 줍니다. 이 투명성 덕분에 예산을 잡기 쉽지만, Claude Opus와 긴 대화를 하면 몇 마디로 무료 잔액이 바닥난다는 점도 드러납니다.