레시피 28개, 세 개의 섹션: Model API 쿡북 완전 정복 가이드

설계 철학

모든 레시피는 하나의 기능을 증명하고 확장할 토대를 남겨주는, 그 자체로 완결된 복사-붙여넣기 시작점입니다. 셋업은 의도적으로 단순하게 설계되어 있습니다. Model API 계정, MODEL_API_KEY로 내보낸 키, 그리고 https://api.meta.ai/v1을 가리키는 OpenAI SDK면 끝입니다. 이 API는 OpenAI SDK, Anthropic SDK, 그리고 OpenCode 같은 에이전트 CLI와 그대로 호환되므로, 이미 쓰고 있는 도구로 레시피를 돌릴 수 있습니다. 제공 형식은 Colab 노트북과 독립 실행 Python 파일입니다.

섹션 1: API 기초 (레시피 10개)

기본 요소들을 하나씩 다룹니다. 첫 챗 컴플리션, 스트리밍, 툴 호출, 구조화된 출력, 프롬프트 캐싱, 추론 토큰 제어, 비전 입력, 롱 컨텍스트, 백오프를 포함한 에러 처리, 인라인 인용이 달린 검색 그라운딩까지. 여기서의 원칙은 레시피 하나당 빌딩 블록 하나만 검증하는 것입니다. 나중에 복잡한 에이전트에서 뭔가 터졌을 때, 각 기본 요소가 단독으로 동작하는 것을 이미 봤기 때문에 어느 부품을 의심해야 할지 알 수 있습니다.

이 중 둘은 과소평가하기 쉽습니다. 프롬프트 캐싱은 에이전트 코딩의 경제학 그 자체입니다. 턴마다 다시 전송되는 저장소 컨텍스트가 신규 입력의 몇 분의 일인 캐시 요금으로 과금되니까요(티어 계산 글에서 이것이 실제 청구서를 좌우하는 이유를 다룹니다). 그리고 구조화된 출력 — 첫 시도에 파싱되는 스키마 보장 JSON — 은 에이전트 파이프라인과 정규식 더미를 가르는 차이입니다.

섹션 2: 에이전트 패턴 (레시피 5개)

모델이 에이전트가 되는 지점입니다. 핵심인 인지-판단-행동 루프, 한 턴 안에서 추론과 툴 사용을 교차하는 패턴, 긴 실행에 걸친 컨텍스트 관리, 검증되는 인플레이스 편집(스스로 확인하는 검색-치환 — 제대로 된 코딩 에이전트라면 전부 쓰는 패턴), 그리고 시끄러운 피드에서 근거 있는 패턴을 추출하고 엄격한 JSON으로 자체 평가하는 알림 피로(alert-fatigue) 코파일럿까지. 레시피는 5개지만, 합쳐 놓으면 Muse Code 같은 도구가 내부에서 어떻게 조립되는지 보여주는 살아 있는 청사진입니다.

섹션 3: 유스케이스 (레시피 13개)

보상이 기다리는 섹션이고, 스펙트럼 자체가 핵심입니다. 인지 쪽에서는 차트 분석과 스크린샷-투-버그픽스. 에이전트가 실제 브라우저에서 자기 작업을 검증하는 브라우저 검증 웹 디자인과 게임 개발. 샌드박스 코드 실행. 공유 칸반 보드로 협업하는 4인 프로필 프로덕트 스튜디오(PM, 백엔드, 프런트엔드, 테크니컬 라이터). 구조화된 프롬프트 한 방으로 만들어지는 3D 게임. 자율 GitHub Actions 봇. 그리고 Linux와 macOS 양쪽에서의 컴퓨터 사용까지. 하나하나가 장난감이 아니라 작은 프로덕션 패턴입니다.

어디서부터 시작할까

API를 평가하는 중이라면: 기초 01(퀵스타트), 그다음 03(툴 호출), 그다음 에이전트 패턴 01 순서로 보세요. 오후 한나절이면 플랫폼의 윤곽이 잡힙니다. Muse Code 사용자라면 Muse Code 레시피 세 개 — 에이전트 팬아웃, 번들 스킬, 목표 추적 — 로 직행하세요. 제품의 핵심 패턴을 실행 가능한 코드로 옮겨놓은 레시피들입니다. 전체 인덱스에서 28개 레시피 전부와 소스 링크를 확인할 수 있습니다.