보고서, 회의록,
그리고 고객 답변까지
자동으로 처리합니다.
지난 문서와 업무 방식을 참고해,
반복해서 작성하는 자료를 같은 기준으로 만들어요.
회의 내용을 정리하거나, 고객 문의에 답하고,
필요한 사람에게 검토를 요청할 수도 있습니다.
제일 강력한 사내 AI 비서
지난 문서와 업무 방식을 참고해,
반복해서 작성하는 자료를 같은 기준으로 만들어요.
회의 내용을 정리하거나, 고객 문의에 답하고,
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만들고 싶은 자료를 설명하면
자료 조사부터 계산까지 수행해 파일로 완성해요.
한글(HWP), PPT, 엑셀, PDF까지 모든 자료를 인식합니다.
회사가 사용하는 문서와 메신저, 업무 시스템을 그대로.
슬랙, 노션, 구글 드라이브 등에서 자료를 찾아 답변과 결과물에 활용하고,
완성한 파일은 원래 쓰던 곳에 저장하고 공유합니다.
보안과 컴플라이언스
사용량과 비용을 확인합니다. 권한과 보안 정책을 정하고 모든 사용 기록을 남깁니다.
저장소에서 바로 시작
GitHub이나 GitLab 저장소를 연결하고 작업을 적으세요. 저장소의 규칙과 관련 파일을 확인한 뒤 수정 범위를 잡습니다.
acme/web-appmain로그인 콜백 뒤 원래 페이지로 돌아오게 해 주세요. 외부 주소는 차단하고 회귀 테스트를 추가해 주세요.
issue #184app/auth/callback/route.tsAGENTS.mdAGENTS.md → app/auth/callback/route.ts개발 환경에서 실행
읽기, 검색, 편집, 셸과 브라우저 도구를 같은 작업 공간에서 실행합니다. 실패한 시도와 재시도도 세션에 남습니다.
acme/web-appgit:(main)route.tsM바뀐 곳app/auth/callback/route.ts예시 데이터@@ -18,7 +18,8 @@ export async function GET(request: Request)export async function GET(request: Request) { const url = new URL(request.url) const next = url.searchParams.get("next")- return redirect(next ?? "/")+ const target = safeRedirect(next)+ return redirect(target ?? "/")}$ bun run build
✓ compiled
process exited with code 0리뷰할 수 있는 결과
수정된 경로, 실행한 명령, 종료 상태와 확인하지 못한 항목을 한 화면에서 검토합니다.
acme/web-appmainapp/auth/callback/route.ts예시 데이터@@ -18,7 +18,8 @@ export async function GET(request: Request)export async function GET(request: Request) { const url = new URL(request.url) const next = url.searchParams.get("next")- return redirect(next ?? "/")+ const target = safeRedirect(next)+ return redirect(target ?? "/")}
업무에 따라 필요한 모델은 다릅니다.
빠르게 답하는 모델이 필요할 때도 있고,
복잡한 문제를 오래 생각하는 모델이 필요할 때도 있죠.
토큰스케일에서는 별도 계약 없이
여러 인공지능 회사의 모델1을 한 계정에서 사용할 수 있어요.
부서마다 다른 구독을 따로 살 필요가 없습니다.
1 회사가 허용하지 않은 모델은 처음부터 보이지 않게 설정할 수 있습니다.
AI Orchestration (Smart Routing)
어떤 모델을 써야 할지 모르면
최고의 성능을 적은 비용으로 누릴 수 있도록
토큰스케일이 판단해 드립니다.
Unified API for Developers
개발팀을 위해 통합 API를 제공합니다.
Vercel AI SDK, OpenAI, Anthropic 등
주요 API 인터페이스와 그대로 호환됩니다.
우리 회사의 맥락을 이해하는 AI
샌프란시스코의 전문 AI 메모리 인프라 솔루션들과 더 좋거나 동등한 수준의 벤치마크 결과를 달성했습니다.
*2026년 6월 기준, LongMemEval-S 벤치마크