Amazon Bedrock: 모델 지능, 성능 및 가격

Amazon Bedrock
Amazon Bedrock

Amazon Bedrock의 모델을 품질, 가격, 출력 속도, 지연 시간, 컨텍스트 창 등 주요 지표로 분석합니다. 이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Amazon Bedrock 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

#1
Claude Opus 5 (max)
Claude Opus 5 (max)
61
#2
Claude Opus 5 (xhigh)
Claude Opus 5 (xhigh)
60
#3
GPT-5.6 Sol (max)
GPT-5.6 Sol (max)
59
#4
Claude Opus 5 (high)
Claude Opus 5 (high)
59
#5
Claude Opus 5 (medium)
Claude Opus 5 (medium)
56

Intelligence Index

총 모델 95개

가장 빠름

#1
Ministral 3 3B
Ministral 3 3B
408 t/s
#2
Nova Micro
Nova Micro
282 t/s
#3
Ministral 3 8B
Ministral 3 8B
251 t/s
#4
Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick
220 t/s
#5
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL
210 t/s

출력 속도

총 모델 95개

가장 낮은 가격

#1
Nova Micro
Nova Micro
$0.03
#2
Gemma 3 4B
Gemma 3 4B
$0.04
#3
Nova Lite
Nova Lite
$0.05
#4
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2
$0.08
#5
gpt-oss-20b (high)
gpt-oss-20b (high)
$0.09

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 95개

추론 모델을 나타냅니다

Amazon에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 95개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

  • Amazon에서 지능이 가장 높은 모델은 Claude Opus 5 (max)(61), Claude Opus 5 (xhigh)(60) 및 GPT-5.6 Sol (max)(59)입니다.
  • 출력 속도가 가장 빠른 모델은 Ministral 3 3B(408 t/s), Nova Micro(282 t/s) 및 Ministral 3 8B(251 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 95%입니다.
  • 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 GPT-5.4 (Non-reasoning)(0.62초), GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)(0.70초) 및 Grok 4.3 (Non-reasoning)(0.71초)입니다.
  • 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Nova Micro($0.03), Gemma 3 4B($0.04) 및 Nova Lite($0.05)입니다. 모델별 가격은 최대 3.4배 차이 납니다.
  • Amazon에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 Claude Opus 5 (max)(1M), Claude Opus 5 (xhigh)(1M) 및 Claude Opus 5 (high)(1M)입니다.

주요 내용

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

가격

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

추가 분석
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (max)
1M
독점
61
$2.34
54
75.74
84.93
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (xhigh)
1M
독점
60
$1.80
53
39.14
48.57
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Sol (max)
262k
독점
59
$1.67
116
124.18
128.49
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (high)
1M
독점
59
$1.23
53
23.63
33.05
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (medium)
1M
독점
56
$0.72
53
13.29
22.74
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.8 (max)
1M
독점
56
$2.01
62
30.88
39.00
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Terra (max)
262k
독점
55
$0.98
170
137.81
140.75
--
OpenAI 로고
GPT-5.5 (xhigh)
272k
독점
55
$2.25
123
48.62
52.67
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.7 (max)
1M
독점
54
$3.72
63
1.79
9.74
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 5 (max)
1M
독점
53
$1.96
70
164.15
171.29
--
OpenAI 로고
GPT-5.5 (high)
272k
독점
53
$1.53
127
20.24
24.18
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 (xhigh)
272k
독점
51
$1.76
155
115.29
118.50
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Luna (max)
262k
독점
51
$0.34
202
128.48
130.96
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (low)
1M
독점
51
$0.43
53
4.70
14.11
--
OpenAI 로고
GPT-5.5 (medium)
272k
독점
50
$0.94
110
7.96
12.49
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (max)
200k
독점
47
$1.30
67
119.47
126.99
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (max)
1M
독점
44*
--
46
13.30
24.07
--
OpenAI 로고
GPT-5.5 (low)
272k
독점
43
$0.49
115
1.50
5.86
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high)
1M
독점
43*
--
59
1.49
9.91
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 5 (Non-reasoning)
1M
독점
42
$0.62
63
2.13
10.07
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning)
262k
독점
41
$0.30
94
1.73
7.02
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5
200k
독점
41*
--
48
13.59
24.02
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 (low)
272k
독점
39*
--
126
1.42
5.38
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (high)
1M
독점
38*
--
46
1.83
12.79
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (high)
524k
독점
38
$0.36
198
15.09
17.61
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet
1M
독점
36
$0.47
52
11.61
21.21
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (medium)
524k
독점
36*
--
180
8.53
11.30
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)
200k
독점
36*
--
47
1.42
12.06
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (low)
524k
독점
35*
--
161
4.19
7.30
--
OpenAI 로고
GPT-5.5 (Non-reasoning)
272k
독점
35
$0.40
110
0.80
5.33
--
Kimi 로고
Kimi K2.5
256k
오픈
35
$0.26
109
1.32
33.13
27.22
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5
200k
독점
35*
--
46
1.84
12.70
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)
262k
독점
34
$0.20
133
0.70
4.46
--
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus
200k
독점
34*
--
--
--
--
--
Z AI 로고
GLM-4.7
200k
오픈
34
$0.35
84
1.59
31.32
23.79
Kimi 로고
Kimi K2 Thinking
256k
오픈
33*
--
122
1.44
21.89
16.36
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.2
128k
오픈
32
$0.27
103
1.38
25.73
19.48
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku
200k
독점
30
$0.23
116
11.99
16.30
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet
1M
독점
29*
--
49
1.77
11.98
--
Anthropic 로고
Claude 4 Sonnet
1M
독점
29
$0.46
--
--
--
--
MiniMax 로고
MiniMax-M2
205k
오픈
28*
--
123
1.04
21.29
16.20
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus
200k
독점
28*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 (Non-reasoning)
272k
독점
28*
--
124
0.62
4.66
--
OpenAI 로고
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)
262k
독점
27
$0.09
150
6.31
9.64
--
Z AI 로고
GLM-4.7
200k
오픈
27*
--
89
1.40
7.05
--
Anthropic 로고
Claude 4 Sonnet
1M
독점
25*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (Non-reasoning)
524k
독점
25
$0.91
178
0.71
3.53
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.2
128k
오픈
25*
--
88
1.45
7.12
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (high)
131k
오픈
24
$0.08
105
1.03
24.74
18.97
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku
200k
독점
24*
--
102
1.03
5.94
--
Z AI 로고
GLM-4.7-Flash
200k
오픈
23*
--
180
1.16
15.08
11.13
Amazon 로고
Nova 2.0 Pro Preview (medium)
256k
독점
22
$0.18
118
14.71
35.85
16.92
Alibaba 로고
Qwen3 Coder Next
128k
오픈
21
$0.47
133
1.62
5.37
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.1
128k
오픈
21*
--
175
1.38
4.24
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Omni (medium)
1M
독점
21*
--
--
--
--
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Omni (medium)
1M
독점
21*
--
--
--
--
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.1
128k
오픈
21*
--
165
1.40
16.58
12.14
Amazon 로고
Nova 2.0 Pro Preview (low)
256k
독점
20
$0.23
123
11.68
32.00
16.25
Amazon 로고
Nova 2.0 Lite (medium)
1M
독점
19*
--
155
17.81
33.96
12.92
DeepSeek 로고
DeepSeek R1 (Jan)
128k
오픈
19
$0.26
156
1.10
19.31
15.01
Amazon 로고
Nova 2.0 Lite (high)
1M
독점
18
$0.24
--
--
--
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Lite (high)
1M
독점
18
$0.24
138
16.25
34.32
14.46
Alibaba 로고
Qwen3 235B 2507
256k
오픈
18*
--
69
1.38
8.66
--
Alibaba 로고
Qwen3 Coder 480B
262k
오픈
18*
--
97
1.27
6.43
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Lite (low)
1M
독점
18*
--
156
10.57
26.55
12.78
Amazon 로고
Nova 2.0 Omni (low)
1M
독점
17*
--
--
--
--
--
Mistral 로고
Mistral Large 3
256k
오픈
16
$0.08
192
1.15
3.75
--
Z AI 로고
GLM-4.7-Flash
200k
오픈
16*
--
182
1.16
3.92
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (low)
131k
오픈
15
$0.02
102
1.05
25.67
19.70
OpenAI 로고
gpt-oss-20b (high)
131k
오픈
15
$0.03
157
33.64
49.55
12.73
Amazon 로고
Nova 2.0 Pro Preview
256k
독점
14
$0.26
96
1.01
6.24
--
OpenAI 로고
gpt-oss-20b (low)
131k
오픈
14*
--
101
13.01
37.74
19.78
Meta 로고
Llama 4 Maverick
128k
오픈
14
$0.03
220
0.86
3.13
--
Alibaba 로고
Qwen3 Coder 30B A3B
262k
오픈
14*
--
207
1.08
3.49
--
Amazon 로고
Nova Premier
1M
독점
13*
--
32
2.85
18.65
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Lite
1M
독점
12*
--
152
1.08
4.37
--
Mistral 로고
Magistral Small 1.2
128k
오픈
11
$0.29
74
1.58
35.30
26.98
Mistral 로고
Ministral 3 14B
256k
오픈
11
$0.16
180
1.15
3.94
--
Amazon 로고
Nova 2.0 Omni
1M
독점
11*
--
--
--
--
--
Meta 로고
Llama 4 Scout
128k
오픈
10
$0.01
155
0.83
4.06
--
Anthropic 로고
Claude 3.5 Sonnet (Oct)
200k
독점
10*
--
--
--
--
--
Meta 로고
Llama 3.3 70B
128k
오픈
9
$0.11
126
1.08
5.04
--
Mistral 로고
Ministral 3 8B
256k
오픈
9
$0.18
251
1.06
3.05
--
Alibaba 로고
Qwen3 32B
32.8k
오픈
9*
--
158
1.18
4.34
--
Anthropic 로고
Claude 3.5 Sonnet (June)
200k
독점
8*
--
--
--
--
--
Amazon 로고
Nova Pro
300k
독점
8*
--
113
1.13
5.56
--
Meta 로고
Llama 3.1 8B
128k
오픈
8
--
178
0.73
3.54
--
Google 로고
Gemma 3 27B
128k
오픈
7
$0.22
68
1.43
8.78
--
NVIDIA 로고
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2
131k
오픈
7*
--
166
1.12
4.12
--
Mistral 로고
Mistral Large 2 (Jul)
128k
오픈
7*
--
29
2.05
19.31
--
Amazon 로고
Nova Lite
300k
독점
7*
--
155
0.93
4.15
--
Mistral 로고
Ministral 3 3B
256k
오픈
7
$0.13
408
0.98
2.20
--
Meta 로고
Llama 3.1 70B Standard
128k
오픈
7*
--
97
1.32
6.46
--
Meta 로고
Llama 3.1 70B Latency Optimized
128k
오픈
7*
--
123
1.27
5.34
--
Google 로고
Gemma 3 12B
128k
오픈
6
$0.15
107
1.31
5.99
--
AI21 Labs 로고
Jamba 1.5 Large
256k
오픈
5*
--
44
2.72
14.08
--
Anthropic 로고
Claude 3 Sonnet
200k
독점
5*
--
47
3.06
13.68
--
Amazon 로고
Nova Micro
130k
독점
5*
--
282
0.86
2.63
--
NVIDIA 로고
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL
128k
오픈
5*
--
210
1.12
3.51
--
Mistral 로고
Mistral Large (Feb)
32.8k
독점
4*
--
42
1.59
13.54
--
Anthropic 로고
Claude 3 Haiku
200k
독점
4*
--
77
0.93
7.40
--
Meta 로고
Llama 3 70B
8.19k
오픈
3*
--
--
--
--
--
Cohere 로고
Command-R+ (Apr)
128k
오픈
3*
--
38
2.44
15.77
--
AI21 Labs 로고
Jamba 1.5 Mini
256k
오픈
3*
--
53
4.47
13.99
--
Mistral 로고
Mixtral 8x7B
32.8k
오픈
2*
--
24
1.10
21.97
--
Mistral 로고
Mistral 7B
8.19k
오픈
2*
--
--
--
--
--
Cohere 로고
Command-R (Mar)
128k
오픈
2*
--
70
1.29
8.41
--
Meta 로고
Llama 3 8B
8.19k
오픈
1*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemma 3 4B
128k
오픈
1*
--
198
1.02
3.54
--

주요 용어 정의

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

자주 묻는 질문

Amazon Bedrock에 관한 일반적인 질문

Amazon Bedrock에서 추적 중인 모델 95개를 제공합니다: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), GPT-5.6 Sol (max), Claude Opus 5 (high), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), GPT-5.6 Terra (max), GPT-5.5 (xhigh), Claude Opus 4.7 (max), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.5 (high), GPT-5.4 (xhigh), GPT-5.6 Luna (max), Claude Opus 5 (low), GPT-5.5 (medium), Claude Sonnet 4.6 (max), Claude Opus 4.6 (max), GPT-5.5 (low), Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high), Claude Sonnet 5 (Non-reasoning), GPT-5.6 Sol (Non-reasoning), Claude Opus 4.5, GPT-5.4 (low), Claude Opus 4.6 (high), Grok 4.3 (high), Claude 4.5 Sonnet, Grok 4.3 (medium), Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning), Grok 4.3 (low), GPT-5.5 (Non-reasoning), Kimi K2.5, Claude Opus 4.5, GPT-5.6 Terra (Non-reasoning), GLM-4.7, Kimi K2 Thinking, DeepSeek V3.2, Claude 4.5 Haiku, Claude 4.5 Sonnet, MiniMax-M2, GPT-5.4 (Non-reasoning), GPT-5.6 Luna (Non-reasoning), GLM-4.7, Grok 4.3 (Non-reasoning), DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b (high), Claude 4.5 Haiku, GLM-4.7-Flash, Nova 2.0 Pro Preview (medium), Qwen3 Coder Next, DeepSeek V3.1, DeepSeek V3.1, Nova 2.0 Pro Preview (low), Nova 2.0 Lite (medium), DeepSeek R1 (Jan), Nova 2.0 Lite (high), Qwen3 235B 2507, Qwen3 Coder 480B, Nova 2.0 Lite (low), Mistral Large 3, GLM-4.7-Flash, gpt-oss-120b (low), gpt-oss-20b (high), Nova 2.0 Pro Preview, gpt-oss-20b (low), Llama 4 Maverick, Qwen3 Coder 30B A3B, Nova Premier, Nova 2.0 Lite, Magistral Small 1.2, Ministral 3 14B, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B, Ministral 3 8B, Qwen3 32B, Nova Pro, Llama 3.1 8B, Gemma 3 27B, NVIDIA Nemotron Nano 9B V2, Mistral Large 2 (Jul), Nova Lite, Ministral 3 3B, Llama 3.1 70B Standard, Llama 3.1 70B Latency Optimized, Gemma 3 12B, Jamba 1.5 Large, Claude 3 Sonnet, Nova Micro, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL, Mistral Large (Feb), Claude 3 Haiku, Command-R+ (Apr), Jamba 1.5 Mini, Mixtral 8x7B, Command-R (Mar)Gemma 3 4B.

Amazon Bedrock에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 61점인 Claude Opus 5 (max)입니다.

Amazon Bedrock에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 408.4토큰을 생성하는 Ministral 3 3B입니다.

Amazon Bedrock에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.62초인 GPT-5.4 (Non-reasoning)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

Amazon Bedrock에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.03인 Nova Micro입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

Amazon Bedrock의 모델별 가격은 최대 177배 차이 납니다. Nova Micro은 토큰 100만 개당 $0.03, Mistral Large (Feb)은 $4.80입니다.

Amazon Bedrock의 모델 95개 중 22개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

Amazon Bedrock의 모델 95개 중 93개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

Amazon Bedrock에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.