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오픈 생성형 AI 스택
개요
이름이 바뀌었고, 미션도 바뀌었습니다 — 모델에 구애받지 않고, 다중 SDK를 지원하며, 프로덕션 등급이었습니다. 전체 발표를 읽어보세요→ OGX는 OpenAI API를 대체할 수 있는 드롭인 대체 도구로, 노트북, 데이터센터, 클라우드 어디서든 실행할 수 있습니다. OpenAI 호환 클라이언트나 에이전트 프레임워크를 사용하세요. Llama, GPT, Gemini, Mistral 또는 어떤 모델이든 애플리케이션 코드를 변경하지 않고 전환할 수 있습니다. - — 표준 /v1/chat/completions, /v1/completions, /v1/embeddings 엔드포인트, 모든 OpenAI 클라이언트와 호환 - — 서버 측 에이전트 오케스트레이션과 도구 호출, MCP 서버 통합, 내장 파일 검색(RAG) 단일 API 호출 (자세히 알아보기 ) - 관리 문서 저장 및 검색을 위한 /v1/vector_stores 및 /v1/파일 - 오프라인 배치 처리용 /v1/batches - — 버전 관리 기술 번들 관리를 위한 /v1alpha/skills (SKILL이 포함된 zip 아카이브).
개요(AI 번역)
OGX
영어 · 简体中文
빠른 시작 | 문서 | OpenAI API 호환성 디스코드
[! 중요] Llama Stack은 이제 OGX가 되었습니다. 이름이 바뀌었고, 미션도 바뀌었습니다 — 모델에 구애받지 않고, 다중 SDK, 프로덕션 등급입니다. 전체 발표 내용을 읽어보세요→
AI 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 에이전트 API 서버. OpenAI 호환. 어떤 모델, 어떤 인프라든.
OGX는 OpenAI API를 대체할 수 있는 드롭인 대체 도구로, 노트북, 데이터센터, 클라우드 어디서든 실행할 수 있습니다. OpenAI 호환 클라이언트나 에이전트 프레임워크를 사용하세요. Llama, GPT, Gemini, Mistral 또는 어떤 모델이든 애플리케이션 코드를 변경하지 않고 전환할 수 있습니다.
네가 얻는 것들
- 채팅 완료 및 임베딩 — 표준 [
/v1/chat/completions,/v1/completions,/v1/embeddings엔드포인트, 모든 OpenAI 클라이언트와 호환 - 응답 API — 서버 측 에이전트 오케스트레이션, 도구 호출, MCP 서버 통합, 내장 파일 검색(RAG)을 단일 API 호출에서 지원합니다 (자세히 알아보기
- 벡터 저장소 및 파일 —
/v1/vector_stores및/v1/files] 관리 문서 저장 및 검색을 위한 자료 - 배치 —
/v1/batches오프라인 배치 처리를 위한
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README
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OGX
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Quick Start | Documentation | OpenAI API Compatibility | Discord
[!IMPORTANT] Llama Stack is now OGX. The name changed, and so did the mission — model-agnostic, multi-SDK, production-grade. Read the full announcement →
Open-source agentic API server for building AI applications. OpenAI-compatible. Any model, any infrastructure.
OGX is a drop-in replacement for the OpenAI API that you can run anywhere — your laptop, your datacenter, or the cloud. Use any OpenAI-compatible client or agentic framework. Swap between Llama, GPT, Gemini, Mistral, or any model without changing your application code.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8321/v1", api_key="fake")
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
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