Jun-seo Park
AIエンジニア
EveryInfraでは、AIゲートウェイのモデルルーティングとコスト管理を担当しており、モデルごとの利用クォータの方針も含まれます。
学歴
- KAIST、コンピュータサイエンス学士（2011–2015）
- KAIST、機械学習修士（2015–2017）
職歴
- ByteDance（ソウル / 北京）— MLエンジニア → シニア（2017–2024）
Jun-seo Parkの記事
- GPT-6.1 Sol APIの構造化出力でレビューにタグ付けすると、コストはいくらになるか
GPT-6.1 SolのstrictモードのJSON出力とBatch APIで、レビューにタグを付けます。データ取得：実際のレビュー412件。モデルのコストは公開価格に基づく試算で、1,000件あたり約$0.81です。
- GPT-6のIntelligent UIでRedditとXのブランドレポートを作る：MCPの設定例とデータ検証
GPT-6のIntelligent UIは表やグラフで回答できます。ただし、OpenAIはMCPのデータを描画するとは明言していません。3ブランドのレポートにかかったAPI料金は$0.003336でした。
- Claude CodeでGLM 5.3を使い、ZhihuとWeiboのトピック分析スクリプトを作る
Z.aiまたはBigModelのキーでClaude CodeからGLM 5.3を使い、Zhihuの回答とWeiboのコメントを比較するスクリプトを書かせる方法を、実際のコストとあわせて紹介します。
- Gemini Deep Research APIとリモートMCPサーバーで、検証できるソーシャルデータを使う
Gemini Deep Research APIはリモートMCPサーバーに対応していますが、カスタム関数は使えません。ソーシャルデータのライブ呼び出し7回で$0.0046。設定、料金、引用の確認方法を解説します。
- DeepSeek V4をClaude Codeで：コメント整形のコスト
EveryInfra MCPでYouTube、Bilibili、Douyinから取得した695件のコメントを基に、deepseek-flashでClaude Codeを動かす場合のコストを試算しました。ピーク時の料金はSonnet 5.5の1/10ですが、Haiku 5.5より高くなります。
- Claude Codeサブエージェント：HaikuでTikTokアカウント調査
TikTokのブランドアカウント1件の生データは約9,700トークンです。Haiku 5.5のサブエージェントはこれを95トークンの要約にして返します。実際に行った98回の呼び出し、429への対処、50アカウント分のコストを紹介します。
- Jevエコシステム観察（第7回）：スタートアップのアイデアからペルソナテストまで、コンテンツのスコアリングと情報フィルタリング
エコシステムにおける2つ目の主要なシナリオとして、Jevを使ったコンテンツのスコアリング、情報フィードのフィルタリング、アウトリーチ成果の予測を取り上げます。killmyidea、Mike Taylorが公開済みの37本のドキュメントで行った1回限りのJevレビュー実験、SuperXの61問からなるバイラル予測モデル、Crowdcheckの10,000ペルソナによるシミュレーションを検証します。
- Jevエコシステム観察（第6回）：コード品質評価、主張ではなく実際の数値を測る
エコシステムでは数十のプロジェクトがJevをコード品質評価に使っていると謳っていますが、対照実験の結果、コスト、精度を公開しているのはごく一部です。agentjournalの5つの知見、Supercovから得られた機械的チェックの教訓、Jev Reviewの段階的評価を検証し、適した用途と適さない用途を見極めます。
- Jevエコシステム観察（第5回）：判断プリミティブを支えるライブデータとキャリブレーションの組み合わせ方
シリーズ最初の5回のまとめです。Noul、Choice、Scoreの入力は状態であり、その状態がどこから来るかがパイプライン全体の上限を決めます。データレイヤーと判断レイヤーの役割分担、3つの実践的な組み合わせ方、出発点となる実行可能な公開カタログ、そして組み合わせを避けるべきケースを解説します。
- Jevエコシステム観察（第4回）：4日間で見えたインフラ層、ディレクトリ、クローン、プラットフォームの採用
500のリポジトリを分析しました。公式デモ約10件、プラットフォーム統合15件、スタンドアロンアプリケーション50件、エージェントツール90件、そして300件のSDKというロングテールです。新たなインフラレイヤーが形成された4日間における、ディレクトリの経済性、互換クローン、デュアルゲートウェイでの配信、プラットフォームレベルでの採用を解説します。
- Jevエコシステム観察（第3回）：4日間の失敗事例と、信頼すべきでない場面
成功事例には酔いしれやすいものです。$1.43で実施した厳密な評価、公式クイックスタートの失敗、そして製品側が開示したいくつかの欠陥から、判断プリミティブを信頼できる範囲の境界が見えてきます。高い確信度は正しさを意味せず、次元分割が優れているとは限らず、選択肢を広げすぎると破綻します。
- Jevエコシステム観察（第2回）：30のエージェントガードレールプロジェクトは何を止め、何を通したか
コーディングエージェントの監督は、Jevエコシステムの中心的なユースケースであり、72時間以内に30を超えるプロジェクトが同質化しました。これらを4つのガードレールアーキテクチャに分類し、実環境での検証事例を分析したうえで、再現可能な設計原則を導き出します。
- Jevエコシステム観察（第1回）：4日間の220事例から見える判断プリミティブ
TypeSafe AIがJevをリリースしてから4日間で、10回にわたる網羅的なスキャンを行い、一次ソースのある事例を220件以上集めました。シリーズ第1回となる本記事では、3つのセマンティックプリミティブ、よく見られる6つのパターン、繰り返し見られる失敗の教訓、そして形成されつつあるエコシステムのインフラ層を取り上げます。
- OpenAI SDKでGeminiを呼び出す：最小のテキストリクエストからロールバック可能な移行まで
SDK、ベースURL、モデルそれぞれの互換性の境界を切り分けます。非ストリーミングのテキストリクエスト、エラー、課金の詳細を検証してから、タスクごとにパラメータを戻していきます。クライアントの互換性がサービス全体の互換性を意味すると思い込まないようにします。