beanllm이 지원하는 모든 모델 목록.
Client(model=<model_id>)에 사용할 수 있는 모델 ID입니다.
설치: pip install beanllm[openai]
환경변수: OPENAI_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
gpt-4o |
128k | 최고 성능. 비용 높음 |
gpt-4o-mini |
128k | 권장. 성능·비용 균형 |
gpt-4-turbo |
128k | 이전 세대 고성능 |
gpt-3.5-turbo |
16k | 저비용, 간단한 작업 |
o1 |
200k | 추론 특화. temperature 미지원 |
o1-mini |
128k | 경량 추론 모델 |
o3-mini |
200k | 최신 추론 모델 |
임베딩:
| Model ID | Dimensions | Notes |
|---|---|---|
text-embedding-3-small |
1536 | 저비용 임베딩 |
text-embedding-3-large |
3072 | 고성능 임베딩 |
text-embedding-ada-002 |
1536 | 구세대 (하위호환) |
설치: pip install beanllm[anthropic]
환경변수: ANTHROPIC_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
claude-opus-4-5 |
200k | 최고 성능 |
claude-sonnet-4-6 |
200k | 권장. 성능·속도 균형 |
claude-haiku-3-5 |
200k | 빠른 응답, 저비용 |
claude-3-5-sonnet-20241022 |
200k | 직전 세대 Sonnet |
claude-3-haiku-20240307 |
200k | 직전 세대 Haiku |
설치: pip install beanllm[gemini]
환경변수: GEMINI_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
gemini-2.0-flash |
1M | 빠른 응답, 비용 효율 |
gemini-2.0-flash-thinking-exp |
1M | 추론 모드 실험 |
gemini-1.5-pro |
1M | 최대 컨텍스트 |
gemini-1.5-flash |
1M | 빠른 응답 |
gemini-1.5-flash-8b |
1M | 최경량 |
설치: pip install beanllm[all]
환경변수: XAI_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
grok-3 |
131k | 최고 성능 |
grok-3-mini |
131k | 경량, 추론 지원 |
grok-beta |
131k | 실험적 |
grok-vision-beta |
8k | 비전 입력 지원 |
설치: pip install beanllm[all]
환경변수: DEEPSEEK_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
deepseek-chat |
64k | 범용. 비용 매우 저렴 |
deepseek-reasoner |
64k | R1 추론 모델. reasoning 토큰 반환 |
설치: pip install beanllm[all]
환경변수: PERPLEXITY_API_KEY
| Model ID | Context | Notes |
|---|---|---|
llama-3.1-sonar-large-128k-online |
127k | 웹 검색 통합, 고성능 |
llama-3.1-sonar-small-128k-online |
127k | 웹 검색 통합, 저비용 |
llama-3.1-sonar-huge-128k-online |
127k | 웹 검색 통합, 최고 성능 |
설치: 별도 SDK 불필요 (기본 포함)
환경변수: OLLAMA_HOST (선택, 기본 http://localhost:11434)
Ollama 레지스트리의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
# 모델 다운로드
ollama pull llama3
ollama pull mistral
ollama pull qwen2.5
ollama pull gemma2
ollama pull phi3| 권장 Model ID | Parameters | Notes |
|---|---|---|
llama3 |
8B | Meta LLaMA 3. 범용 |
llama3:70b |
70B | 고성능 (GPU 필요) |
mistral |
7B | 빠른 응답 |
qwen2.5 |
7B | 한국어 포함 다국어 강함 |
qwen2.5:14b |
14B | 고성능 다국어 |
gemma2 |
9B | Google Gemma 2 |
phi3 |
3.8B | Microsoft, 경량·빠름 |
deepseek-r1 |
7B | 로컬 추론 모델 |
# 로컬 Ollama 사용
client = Client(model="llama3", provider="ollama")설치: pip install beanllm[all]
환경변수: HUGGINGFACE_API_KEY
HuggingFace Inference API를 통해 Hub의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
client = Client(model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct", provider="huggingface")| Provider | temperature | max_tokens | top_p | stream | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI (GPT-4o, 3.5) | O | O | O | O | — |
| OpenAI (o1, o3) | X | O | X | X | reasoning 모델 |
| Claude | O | O | O | O | system은 별도 파라미터 |
| Gemini | O | O | O | O | — |
| Grok | O | O | O | O | — |
| DeepSeek (chat) | O | O | O | O | — |
| DeepSeek (reasoner) | X | O | X | O | thinking 토큰 |
| Perplexity | O | O | O | O | 웹 검색 자동 통합 |
| Ollama | O | O | O | O | 모델마다 상이 |
| HuggingFace | O | O | O | 모델별 상이 | — |
X: 해당 파라미터를 API가 지원하지 않음. ModelParameterStrategy가 자동으로 제거합니다.
- wiki/providers.md — 프로바이더별 상세 설정
- docs/api/client.md — Client 레퍼런스