llama.cpp
llama.cpp는 다른 거의 모든 로컬 도구가 감싸는 C++ 엔진입니다. Python도 필요 없고 의존성은 컴파일러(혹은 릴리스 바이너리)가 전부입니다. `llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF`가 8080 포트에서 OpenAI를 말합니다.
llama.cpp는 다른 거의 모든 로컬 도구가 감싸는 C++ 엔진입니다. Python도 필요 없고 의존성은 컴파일러(혹은 릴리스 바이너리)가 전부입니다. `llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF`가 8080 포트에서 OpenAI를 말합니다.
컨텍스트는 실행 시 -c로 지정합니다. CPU, Metal, CUDA, ROCm 모두 지원합니다. 금속에 바로 붙어 쓰고 싶거나, Ollama와 LM Studio의 “모델 둘레의 앱”이 두껍다고 느껴질 때 쓰세요.
- 최대 컨텍스트
- Set with -c at launch
- 무료 요금제
- 무제한·비공개
- 요구사항
- 아무것도 없음 — 계정 불필요
엔드포인트
기본 URL
http://localhost:8080/v1속도 제한
None — it is your machine- OpenAI 호환
- 텍스트
코드 예시
npm install openaiimport OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'http://localhost:8080/v1',
apiKey: 'not-needed'
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-oss-120b',
messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})
console.log(response.choices[0].message.content)pip install openaifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8080/v1",
api_key="not-needed",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-oss-120b",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)
print(response.choices[0].message.content)curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-oss-120b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
}'알아두면 좋은 점
- 먼저 서버를 띄우세요: `llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF`.
무료로 받는 모델2
- Llama 3.3 70B
llama-3.3-70b - Qwen 3
qwen3