OpenAI, GPT6 Luna 기반 Jev 스타일 '시스템 1' 멀티모달 모델 Decisions API 공개
원문 제목 — openai just released Decisions API, Jev-like "system 1" multi-modal model based
📄 전문 번역
OpenAI가 GPT6 Luna 기반의 Jev 스타일 '시스템 1' 멀티모달 모델인 Decisions API를 공개했다!
각 계란 이미지는 크롭되어 OpenAI로 전송되며(지연 시간 약 270ms) P(clean, dirty, cracked), 즉 깨끗함·더러움·금이 간 상태의 확률을 반환한다. 이미지 크롭 한 개는 입력 토큰 약 280개를 소비하며 비용은 이미지 1,000장당 약 $0.03이다. 계란 검출에는 @roboflow의 RF-DETR이 사용된다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
OpenAI가 GPT6 Luna 기반의 Jev 스타일 '시스템 1' 멀티모달 모델을 Decisions API라는 이름으로 공개했으며, 계란 상태 판별 파이프라인이 활용 사례로 시연되었다. RF-DETR로 검출한 계란 크롭 이미지를 API로 분류하는 방식으로, 지연 시간 약 270ms, 크롭당 입력 토큰 약 280개, 이미지 1,000장당 약 $0.03의 비용이 언급되었다. 댓글에서는 로컬 구현으로도 충분하다는 지적과 함께 범용성과 낮은 지연 시간이 진짜 강점이라는 평가가 함께 나왔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
@erik_kokalj @roboflow @liquidai
사람들이 여기서 잘못된 부분에 집중하는 것 같다. 물론 이런 작업은 로컬에서도 빠르고 정확하게 할 수 있다. 핵심은 범용적이고 지연 시간이 낮다는 점이다. 꽤 멋지다.
@abi_ne_alaka의 아이디어를 도둑맞았다니, 나 울고 있다
@webuildscore가 더 잘해낼 수 있을 것 같다
사람들이 댓글을 달기 전에 먼저 기존 댓글을 읽었으면 한다 ㅋㅋ