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AI 및 백그라운드 작업
인가된 요청에서 내구성 있는 결과까지.
가짜 AI를 사용해 본 다음 실제 공급자를 선택하세요
첫 번째 결과를 얻으려면 웹 자습서의 /dashboard 작업을 따르십시오. 즉, 로컬 흐름을 시작하고 프롬프트를 대기열에 추가한 후 실행하고 결과를 확인하세요. AI_PROVIDER=fake는 데이터를 외부 모델로 보내거나 유료 API 키를 사용하지 않고 반복 가능한 데모 응답을 반환합니다.
실제 생성을 위해서는 먼저 지속형 계정을 구성하고 AI 공급자를 선택한 후 아래 AI 구성을 따르세요. 데이터베이스 카탈로그에 모델과 해당 가격을 추가하고 각 별칭에 허용되는 모델을 선택한 다음 작업공간에 필요한 액세스 권한을 부여합니다. fast와 같은 별칭은 사용자에게 친숙한 선택입니다. 그 자체는 외부 공급자의 모델 ID가 아닙니다.
백그라운드 AI task에도 구성된 작업 서비스가 필요합니다. 모델 선택 항목이 표시되지 않으면 다시 시도하기 전에 카탈로그 및 별칭 정책을 검사하세요. 액세스가 거부되면 활성 작업공간의 자격을 검사하세요. 브라우저, 모바일 앱 또는 데스크톱 창이 아닌 웹 서버 구성에 모든 공급자 API 키를 유지하세요.
작업 라이프사이클 따라가기
프로덕션 작업 API는 작업을 영속화하고 Trigger.dev ai.generate 워크플로를 디스패치하기 전에 인증된 워크스페이스와 권한을 검증합니다. 라우터는 기능 요구 사항과 구성된 모델 정책을 적용합니다.
POST /api/ai/tasks
→ authenticated workspace + entitlement
→ durable task record
→ Trigger.dev ai.generate
→ model routing + generation
→ usage record + result
→ transactional completion delivery별칭과 예산 구성
사용자는 활성화된 별칭을 선택합니다: cheap, fast, smart. 서버는 기본 모델 ID, 프로바이더 자격 증명, 워크스페이스 정책, 예산 적용을 제어합니다. 암호화된 자체 키 지원도 같은 서버 경계를 유지해야 합니다.
워크플로 의미를 명시적으로 유지
JobRunner는 enqueue, status, cancel만 약속합니다. Trigger.dev의 워크플로 의미는 명시적이며 내구성 있는 실행 동작을 포함합니다. 일반 계약에서 재시도나 스케줄링 보장을 추론하지 마세요.
프로덕션 제출 경로는 모호한 디스패치를 처리하기 위해 멱등성과 저장된 작업 복구를 사용합니다. 생성 완료는 완료 이메일 전송과 분리되어 있습니다.