핵심 요약
Together AI는 기존 v1 SDK를 대체할 현대적이고 강력한 타입 시스템을 갖춘 Python SDK v2.0 Release Candidate(RC)를 발표했다. 이번 업데이트는 OpenAPI 사양을 기반으로 자동 생성되어 API와의 1:1 매핑을 보장하며, 내부적으로 httpx를 사용하여 요청당 평균 20ms의 성능 향상을 달성했다. 새로운 SDK는 정적 타입 검사를 지원하여 개발자 경험을 개선하고, 향후 추가될 모든 신규 기능을 우선적으로 지원하는 구조로 설계되었다. 사용자는 uv 또는 pip를 통해 즉시 설치하여 테스트할 수 있다.
배경
Python 프로그래밍 지식, Together AI API 키, 기본적인 REST API 및 SDK 개념 이해
대상 독자
Together AI 플랫폼을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하는 Python 개발자
의미 / 영향
이번 SDK 개편은 Together AI가 개발자 생태계의 생산성과 안정성을 최우선으로 고려하고 있음을 보여준다. 특히 OpenAPI 기반 자동 생성 방식을 채택함으로써 모델 업데이트 속도가 빠른 AI 업계에서 SDK와 API 간의 격차를 실시간으로 좁힐 수 있는 기술적 우위를 확보하게 되었다.
섹션별 상세
uv add together
# 또는 pip 사용
pip install togetherTogether Python SDK v2.0 RC 설치 방법
response = client.chat.completions.with_raw_response.create(
model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.status_code)
print(response.headers)
completion = response.parse()HTTP 상태 코드 및 헤더 접근을 위한 Raw 응답 처리 예시
with client.chat.completions.with_streaming_response.create(
model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a story"}],
stream=True,
) as stream:
for line in stream.iter_lines():
print(line)컨텍스트 매니저를 활용한 스트리밍 응답 처리 방식
실무 Takeaway
- 성능 최적화가 필요한 서비스라면 httpx 기반의 v2 SDK로 업그레이드하여 요청당 평균 20ms의 지연 시간을 절감할 수 있다.
- 대규모 프로덕션 환경에서는 v2의 강화된 타입 시스템과 세분화된 에러 모델을 활용해 런타임 오류를 사전에 방지하고 예외 처리 로직을 정교화해야 한다.
- 기존 v1 사용자들은 Migration Guide를 참고하여 위치 인자(positional arguments)를 키워드 인자(keyword arguments)로 변경하는 등의 파괴적 변경 사항을 확인해야 한다.
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