Prompteus

Neuron은 시각적으로 설계해 API 엔드포인트로 배포하는 서버리스 함수다. 노드를 끌어다 놓아 시스템 지침을 정하고, 모델을 호출하고, 입력에 따라 분기하고, 단어를 치환하고, 출력을 제공한다. 작업이 복잡해지면 Neuron을 이어 붙인다. 연결 코드를 쓰는 대신 몇 분 만에 작동하는 AI 흐름을 조립한다.

Prompteus는 직접 가져온 공급자의 200개가 넘는 대형·소형 언어 모델에 연결한다. 요청은 비용, 속도, 정확도로 분배되고 대체 모델을 지정하면 공급자 장애가 기능을 끌어내리지 않는다. 종속이 줄고 지출을 직접 쥔다.

완전 일치 캐시는 입력이 이전과 같을 때 저장된 응답을 돌려준다. 시맨틱 캐시는 더 나아가 임베딩으로 표현이 달라도 뜻이 같은 입력을 잡아내, 거의 겹치는 질문은 새 모델 호출을 건너뛴다. 둘 다 무료지만 같은 slug로 새 버전을 배포하면 캐시는 초기화된다.

단어 치환 노드와 정규식 규칙, 강제 시스템 지침으로 민감 항목을 가리고 출력 구조를 고정하며 정책을 어기는 내용을 차단한다. Prompteus는 SOC 2와 GDPR에 대응하는 관행, 종단 간 암호화, 역할 기반 접근 제어, 콘텐츠 검수를 바탕에 두고 감사인에게 책임을 지는 팀을 겨냥한다.

Neuron 실행은 모두 기록되고, 대시보드는 요청량과 모델별 사용, 캐싱 절감액을 한 화면에 모은다. 어떤 모델이 어느 요청을 처리했고 어떻게 움직였는지 볼 수 있어, 조정은 감이 아니라 화면의 숫자를 읽는 일이 된다.

Neuron은 공개로 두거나 리퍼러나 IP로 제한하거나 API 키와 JWT 뒤에 둘 수 있다. 요청 제한은 한 엔드포인트가 받는 부하를 묶는다. 시끄러운 호출자 하나가 공유 흐름을 눌러버리는 일을 막고, 고객에게 AI 기능을 열어도 문을 활짝 열지 않고 처리한다.

기술 팀이 흐름을 만들고 권한을 정하며, 업무 부서는 이후 템플릿과 자연어로 코드를 건드리지 않고 조정한다. 덕분에 코딩을 하지 않는 사람도 LLM 워크플로 자동화를 손에 넣는다. 작업 엔진인 Prompteus Sequence는 이 패턴을 위해 만들어졌고 버전 관리와 추적성으로 변경에 근거를 남긴다.