
파이어웍스 AI
Fireworks AI
Llama·Mistral·DeepSeek 같은 오픈 모델을 자체 FireAttention 엔진으로 서빙하고, 같은 플랫폼에서 파인튜닝과 배포까지 묶어 처리하는 추론 인프라입니다. OpenAI 호환 API라 기존 코드 수정이 거의 없습니다.
부분 무료WebLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기fireworks.ai
jcode와(과) 비교하기파이어웍스 AI 대안 모아보기소개
Fireworks AI는 Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen 같은 오픈 모델과 Stable Diffusion 계열 이미지 모델을 서빙하는 추론 플랫폼입니다. 자체 개발한 FireAttention 엔진으로 처리량과 지연 시간을 끌어올렸고, 서버리스 추론은 콜드 스타트 없이 바로 호출할 수 있습니다. 함수 호출에 최적화한 FireFunction-v2를 비롯해 Qwen3 Omni, Molmo2처럼 비디오·오디오 입력을 받는 멀티모달 모델도 다룹니다. 추론에 그치지 않고 파인튜닝과 강화 파인튜닝(RFT)까지 같은 환경에서 처리되며, 학습 데이터는 AWS S3에 직접 연결하는 BYOB 방식이라 자체 저장소를 그대로 씁니다. 학습한 모델은 별도 인프라로 옮길 필요 없이 그 자리에서 배포되고, 작업 중단·재개·복제와 로그·데이터셋 다운로드도 지원합니다. API는 OpenAI 규격과 호환되어 기존 코드를 거의 그대로 옮길 수 있고, HIPAA와 SOC 2를 준수해 규제 산업에서도 쓰입니다. 과금은 모델 파라미터 크기에 따라 차등 책정되며, 4B 미만 모델은 100만 토큰당 $0.10부터, 캐시 입력 토큰과 배치 추론은 각각 50% 할인이 적용됩니다. 전용 GPU가 필요하면 H100·H200을 시간당 $7, B200을 $10에 온디맨드로 붙일 수 있습니다.
차별점
- PyTorch 핵심 개발진이 만든 FireAttention 엔진으로 추론 처리량과 지연을 직접 최적화
- 추론·파인튜닝·강화 파인튜닝(RFT)을 한 플랫폼에서 끝내는 통합 워크플로
- 캐시 토큰·배치 추론 50% 할인과 파라미터 크기별 종량제로 비용 조절 폭이 넓음
활용 워크플로우
입력
Hugging Face 오픈 소스 모델 가중치JSONL 형식의 파인튜닝 데이터셋RESTful API 및 SDK 추론 요청커스텀 LoRA 어댑터 파일
파이어웍스 AI
FireAttention 커스텀 CUDA 커널 기반 추론 최적화실시간 LoRA 어댑터 핫스왑 및 멀티 서빙 관리서버리스 오토스케일링 및 글로벌 엣지 부하 분산FireFunction V2 기반 도구 호출 및 구조화된 데이터 처리
출력
초당 300토큰 이상의 고속 스트리밍 응답배포 즉시 사용 가능한 파인튜닝 모델 체크포인트고해상도 생성 이미지 및 멀티모달 미디어도구 호출(Function Calling) 기반 정형 JSON 결과
서버리스 온디맨드 추론
Llama 3.1, Mixtral 등 100개 이상의 오픈 모델을 인프라 설정 없이 토큰당 비용으로 즉시 사용
맞춤형 파인튜닝 워크플로우
사용자 데이터를 활용해 LoRA 어댑터를 학습시키고, 별도의 추가 비용 없이 기존 모델 엔드포인트에 통합
전용 GPU 예약 배포
대규모 트래픽 및 엄격한 지연 시간 보장이 필요한 기업을 위해 독립적인 GPU 클러스터 할당 및 운영
복합 AI 시스템(Compound AI) 구성
여러 모델과 외부 API를 결합하여 복잡한 추론 및 도구 사용이 필요한 에이전틱 워크플로우 구축
핵심 차별점: FireAttention 기술을 통해 오픈 소스 모델을 세계 최고 수준의 속도로 서빙하며, 수천 개의 LoRA 어댑터를 단일 API 엔진에서 지연 없이 교체하며 운영할 수 있습니다.
주요 기능
- FireAttention 엔진으로 오픈소스 대비 4배 높은 처리량·50% 낮은 지연
- 비디오·오디오 멀티모달 입력 지원(Qwen3 Omni, Molmo2 등)
- 강화 파인튜닝(RFT) — 검증 가능 보상 기반 전문 모델 훈련
- AWS S3 BYOB 방식의 안전한 학습 데이터 저장
- 파인튜닝 작업 중단·재개·복제 및 로그·데이터셋 다운로드
- Gemma 3, Qwen3 Omni 등 최신 오픈 모델 라이브러리
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- FireAttention 엔진 기반의 빠른 토큰 생성 속도와 낮은 지연
- OpenAI 호환 API라 기존 코드 거의 그대로 이전 가능
- 파인튜닝 모델에도 베이스 모델과 동일한 추론 단가 적용
- HIPAA·SOC 2 준수로 규제 산업에 적용 가능
단점
- 오픈 소스 모델 중심 구성으로 인한 독점 모델(GPT-4 등) 부재
- 인프라 최적화를 위해 개발자의 높은 기술적 이해도 필요
- 매우 큰 모델의 경우 사용량에 따라 비용이 급격히 상승할 수 있음
가격 정보
부분 무료시작 가격: Free ($1 credit) / pay-per-token
종량제 토큰 기반 과금입니다. Llama 3 8B 기준 입력 $0.20/M 토큰, 출력 $0.20/M 토큰 수준이며 모델·크기별로 상이합니다. 엔터프라이즈 전용 배포 및 전담 인프라는 별도 협의가 필요합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 엔터프라이즈용 LLM 추론 서비스의 고속·저지연 API 구축
- 도메인 특화 파인튜닝 모델로 폐쇄형 모델 수준의 성능 달성
- 비디오 캡셔닝·장면 분석 등 멀티모달 AI 파이프라인 구현
- 프라이빗 데이터를 클라우드에 노출하지 않고 모델 학습
대상 사용자
고속 LLM 추론이 필요한 AI 스타트업 및 엔터프라이즈 개발팀오픈 모델 파인튜닝으로 비용을 절감하려는 ML 엔지니어멀티모달 AI 제품을 빌드하는 소프트웨어 팀
연동 서비스
LangChainLlamaIndexVercel AI SDKHugging Face
태그
API파인튜닝개발자 도구클라우드RAG에이전트엔터프라이즈
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-07-31 LoRA 어댑터에서 전체 매개변수 미세조정(FullFT)으로 전환하기 전 검토해야 할 데이터 분석법과 벤치마크 테스트 가이드를 발표했습니다.
- 2026-07-29 Qwen3-Embedding-8B 등의 오픈소스 텍스트 임베딩 모델을 자사 맞춤형 데이터로 매우 저렴하게 미세조정(Fine-Tuning)하는 방법과 실험 결과를 공유했습니다.
- 2026-07-26 기업 개발 환경에서 사용하는 AI 모델들의 예산을 관리하고 실시간으로 라우팅할 수 있는 플랫폼 'Fireworks Nexus'를 발표했습니다.
- 2026-07-15 Fireworks AI가 15억 500만 달러 규모의 시리즈 D 투자를 유치하며 기업 가치 175억 달러와 연간 반복 매출(ARR) 10억 달러를 돌파했다고 발표했습니다.
- 2026-06-26 서버리스 환경에서 구형 모델인 Kimi K2.5 및 Qwen 3.6 Plus 모델에 대한 지원을 중단했습니다.
- 2024-06-17 GPT-4o 수준의 성능을 갖춘 오픈 소스 함수 호출(Function Calling) 최적화 모델 'FireFunction-v2'를 출시했습니다.
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