What LLM models do you work with?

We work with OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5, Meta Llama 3, Mistral, Cohere, and other open-source models. We can also fine-tune models on your proprietary data.

What's the difference between LLM integration, RAG, and fine-tuning?

LLM integration connects pre-trained models to your app via API. RAG adds a retrieval layer so the LLM can answer from your data. Fine-tuning retrains a model on your dataset for specialized behavior. We help you choose the right approach.

How much does custom LLM development cost?

Simple LLM integrations start at $15K–$30K (4–6 weeks). Custom RAG systems run $30K–$80K (8–14 weeks). Fine-tuned models cost $40K–$100K (10–18 weeks). All projects are fixed-scope.

Can you work with our existing codebase?

Yes. We regularly integrate LLM capabilities into existing applications — whether it's adding AI features to a SaaS product, automating workflows, or building a new AI layer on top of your current stack.

LLM 개발

맞춤형 LLM 개발 서비스

프로덕션급 LLM 시스템을 구축합니다 — 데모가 아닙니다. GPT-4 통합부터 오픈소스 파인튜닝까지, 규모에서 작동하는 LLM 솔루션을 설계합니다.

$15,000부터· 4–18주

Pricing in USD. Local reference: $30,000 (≈₩40,500,000)

72시간 내 고정가 LLM 개발 제안서 받기 → 사례 연구 보기

역량

프로덕션용 LLM 시스템 구축

LLM API 통합 (OpenAI, Anthropic, Cohere)

오픈소스 LLM 파인튜닝 (Llama, Mistral, Falcon)

LangChain & LlamaIndex로 LLM 오케스트레이션

프롬프트 엔지니어링 & 최적화

LLM 평가 & 테스트 파이프라인

적합한 접근 방식 선택

LLM 개발 vs RAG: 어느 것이 필요한가?

LLM 통합

API를 통해 사전 학습된 모델 (GPT-4, Claude)을 애플리케이션에 연결. 프로덕션까지의 가장 빠른 경로. 요약, 분류, 콘텐츠 생성 같은 범용 작업에 최적.

다음 경우에 최적: AI 기능이 빠르게 필요하고 사용 사례가 일반적

RAG 파이프라인

검색 레이어를 추가하여 LLM이 독점 데이터 — 문서, 데이터베이스, 지식 베이스 — 에서 질문에 답변할 수 있게 합니다. 모델은 범용으로 유지되지만 특정 정보에 접근합니다.

다음 경우에 최적: LLM이 비즈니스 데이터를 알아야 할 때

파인튜닝

데이터셋으로 오픈소스 모델을 재학습시켜 동작, 톤, 도메인 전문성을 변경합니다. 초기 비용은 더 높지만 규모에서 쿼리당 비용이 낮고 완전히 맞춤화된 출력.

다음 경우에 최적: 대량으로 전문화된 동작이 필요할 때

RAG 파이프라인 개발 서비스 보기 →

기술 스택

LLM 기술 스택

OpenAI GPT-4oAnthropic ClaudeLlama 3MistralLangChainLlamaIndexPythonFastAPICohereHugging Face

진행 방식

LLM 개발 프로세스

디스커버리

사용 사례, 데이터, 기존 시스템을 분석하여 올바른 LLM 접근법을 권장합니다 — 통합, RAG, 파인튜닝.

스코핑

아키텍처 다이어그램, 모델 선택 근거, 타임라인, 고정 범위 가격이 포함된 상세 기술 제안서를 72시간 내 제공.

개발

시니어 엔지니어가 주간 데모와 함께 반복적으로 구축. 프롬프트 엔지니어링, 모델 평가, 통합 테스트 진행.

핸드오프

프로덕션 배포, 모니터링 대시보드, 비용 최적화, 문서화, 선택적 지속 지원.

비용

LLM 개발 비용 & 기간

모든 프로젝트는 고정 범위입니다 — 동의한 가격이 지불 금액입니다. 시간당 청구 없음, 범위 확장 없음.

심플 LLM 통합

$15K – $30K

4–6주

API를 통해 GPT-4 또는 Claude를 앱에 연결합니다. 프롬프트 엔지니어링, 오류 처리, 스트리밍 응답, 프로덕션 배포 포함.

맞춤형 RAG 시스템

$30K – $80K

8–14주

문서 수집, 벡터 DB, 검색 최적화, LLM 통합이 포함된 전체 RAG 파이프라인. AI가 귀사 데이터에서 답변합니다.

파인튜닝 모델

$40K – $100K

10–18주

Llama, Mistral 또는 기타 오픈소스 모델을 데이터셋에 파인튜닝합니다. 데이터 준비, 학습, 평가, 배포 인프라 포함.

자주 묻는 질문

어떤 LLM 모델로 작업하시나요?

OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5, Meta Llama 3, Mistral, Cohere 및 기타 오픈소스 모델로 작업합니다. 또한 전문화된 사용 사례를 위해 독점 데이터로 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.

LLM 통합, RAG, 파인튜닝의 차이점은?

LLM 통합은 API를 통해 사전 학습된 모델을 앱에 연결합니다 — 가장 빠르고 저렴함. RAG는 LLM이 독점 데이터에서 답변할 수 있도록 검색 레이어를 추가합니다. 파인튜닝은 전문화된 동작을 위해 데이터셋으로 모델을 재학습합니다. 사용 사례, 데이터, 예산에 따라 올바른 접근법을 선택하도록 돕습니다.

맞춤형 LLM 개발 비용은 얼마인가요?

심플 LLM 통합은 $15K–$30K (4–6주)부터 시작합니다. 맞춤형 RAG 시스템은 $30K–$80K (8–14주). 파인튜닝 모델은 $40K–$100K (10–18주). 모든 프로젝트는 고정 범위로 초과 없음.

기존 애플리케이션에 LLM을 통합할 수 있나요?

네. 기존 SaaS 제품, 내부 도구, 엔터프라이즈 시스템에 정기적으로 LLM 기능을 추가합니다. AI 기반 검색, 문서 처리, 챗봇 또는 워크플로우 자동화가 필요하든 — 재구축 없이 현재 스택에 통합합니다.

Deep Dive · 16 min read

LLM Fine-tuning vs RAG vs Prompt Engineering: 2026 Decision Framework

3,500-word decision framework with concrete cost-per-query numbers ($0.0001 to $0.025 across 6 architecture patterns), latency tradeoffs, and the four scenarios where fine-tuning actually wins vs the many where it doesn't. Drawn from 50+ NKKTech production deployments.

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