UniQ

온율티 · 조직용 생성AI 포털

도입 문의
기관용 멀티 LLM 포털

모델 97종을 열어 두고,
고르지 않아도 쓰게 만듭니다.

처음 쓰는 사람에게는 기본 모델이 이미 선택돼 있습니다. 잔액이 0이어도 그 모델은 계속 답합니다. 목록은 필요해진 사람만 엽니다.

도입 문의하기 근거부터 보기
97종
고를 수 있는 모델
21곳
모델 제작사
16곳
요청이 갈 수 있는 회사
전부 공개합니다

기본 모델

질문 하나가 모양을 바꿔 가며 이어집니다 — 기본 모델로 묻고, 출처가 붙은 답을 한글 문서·퀴즈·발표 자료로 잇고, 회의를 회의록으로 남깁니다. 장면마다 UniQ 에 있는 기능이고, 장면 사이를 잇는 단추는 흐름을 보이려고 그렸습니다. 모델 이름과 단가는 지금 카탈로그의 값입니다.
지원 제작사
  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google
  • xAI
  • Meta
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Upstage

쓰는 사람이 보는 화면

채팅부터 챗봇 제작과 공유, 논문과 한글 문서, 관리자 원가까지. 아래는 지금 서비스에 들어 있는 화면을 문구 그대로 옮긴 것입니다.

계절학기에는 몇 학점까지 들을 수 있나요?

올리신 문서 1곳을 참고했습니다

[1] 학칙 발췌.txt — 제33조(계절학기) 계절학기 수강 학점은 6학점을 초과할 수 없으며, 재수강 과목도 이 상한에 포함한다.

학칙상 계절학기 수강 상한은 6학점이고, 재수강으로 듣는 과목도 이 상한에 포함됩니다 [1]. 졸업 예정자 예외는 문서에 없어 학사지원팀 확인이 필요합니다.

Claude Sonnet 5 · AI 생성 · 0.0142 크레딧

출처 상자가 답보다 먼저 뜹니다. 문서에 없으면 없다고 말합니다.

한 계정으로 되는 일, 전부

요구사항 목록과 하나씩 대조해 보시라고 줄로 적었습니다. 줄마다 오른쪽은 그 기능이 조심하는 것입니다 — 잘되는 것만 적은 목록은 믿기 어렵습니다.

대화

근거 있는 채팅
pdf · docx · pptx · xlsx · hwpx · hwp · txt · csv · md 를 올리면 거기서 찾은 출처가 답보다 먼저 뜹니다.
문서에 없으면 없다고 말합니다.
이미지를 붙여 묻기
도표·손글씨·화면 캡처를 모델이 직접 봅니다. 되묻는 질문에는 앞의 그림이 함께 갑니다.
그림을 못 읽는 모델이면 보내기 전에 알려 줍니다.
심층 사고 · 모델 비교
더 오래 생각하게 하거나, 같은 질문을 두 모델에 나란히 묻습니다.
심층 사고를 받지 않는 모델에서는 그렇다고 말합니다.
음성 대화 · 받아쓰기
말로 묻고 소리로 듣습니다.
소리는 브라우저의 음성 인식이 글로 바꿉니다. 우리 서버에는 글만 옵니다.
시크릿 모드
목록·검색·내보내기에 남지 않고 로그아웃할 때 지웁니다.
청구 기록은 남는다고 화면에 적습니다.

찾기

딥 리서치
웹을 찾아 읽고 문단마다 출처 번호를 답니다.
출처는 모델이 고른 것이지 검증된 것이 아니라고 적습니다.
데이터 찾기
법령 · 통계 · 대학 정보를 공식 누리집으로 좁혀 찾습니다.
출처마다 공식 누리집인지 표시합니다.
논문 찾기
실제 논문을 찾고 APA · MLA · Chicago · BibTeX 인용을 만듭니다. 고른 논문으로 문헌 검토 초안도 씁니다.
참고문헌은 서버가 붙입니다. 초안은 초록만 읽고 썼다고 적습니다.

만들기

프레젠테이션
주제를 적으면 모델이 개요를 쓰고 서버가 pptx 를 그립니다. 템플릿 48종.
장당 요금이 없습니다. 모델 토큰만 듭니다.
HWP 편집
한글 문서를 새로 쓰고 고쳐 씁니다. 옛 .hwp 도 읽고, 편집기가 화면 안에 있습니다.
편집하는 동안 문서는 다른 회사로 가지 않습니다.
이미지 · 비디오 생성
문장으로 그림과 몇 초짜리 영상을 만듭니다. 참조 이미지 · 해상도 · 비율을 고릅니다.
끝난 뒤 실제로 든 값만 청구합니다. 그림 속 글자는 경고합니다.
회의록
녹음을 올리면 회의록이 됩니다.
녹음 파일은 저장하지 않습니다. 모델에게 보내고 버립니다.
학습 도우미
자료 5개로 요약 · 퀴즈 · 플래시카드 · 마인드맵 · 암기노트 · 개념카드.
원문과 대조하라고 경고합니다.

함께 쓰기

챗봇 스튜디오 · 스토어
코드 없이 챗봇을 만들어 기관 · 그룹 · 링크로 나눕니다.
지시문은 쓰는 사람에게 보이지 않습니다.
프로젝트
파일 · 지시문 · 대화를 한 묶음으로 두고 내 그룹과 나눕니다.
서로의 대화는 만든 사람에게도 보이지 않습니다.
슈퍼 에이전트
적기만 하면 위의 도구 가운데 알맞은 것을 골라 실행합니다.
접수는 청구하지 않고, 돈이 드는 도구는 먼저 묻습니다.

고르기와 기억

모델 카드
세션 용량 · 지식 기준 · 비용을 고르기 전에 봅니다.
공개되지 않은 값은 비워 둡니다. 곧 종료될 모델은 남은 날을 적습니다.
메모리
대화에서 기억할 만한 것을 후보로 뽑아 둡니다.
무엇을 기억할지는 본인이 정합니다. 끄면 싣지도 뽑지도 않습니다.
가져오기 · 내보내기
ChatGPT · Claude 의 대화를 가져오고, 내 데이터를 통째로 내려받거나 지웁니다.
대화를 얼마 동안 둘지(30일 · 90일 · 1년 · 직접)를 본인이 정합니다.
API Gateway
OpenAI 호환 주소로 같은 모델을 부릅니다. 키별 사용량이 남습니다.
키는 만들 때 한 번만 보입니다.

아래 숫자는 전부 직접 잰 값입니다.
언제 어떻게 쟀는지 함께 적었습니다.

요청을 받는 회사

국외이전 고지에는 “누가 받는지”를 적어야 합니다. 중개를 거치면 그 칸을 채울 수 없습니다. 요청마다 처리하는 회사가 달라지기 때문입니다. UniQ 는 요청이 갈 수 있는 회사를 목록으로 고정합니다.

  • 회사를 좁혀도 쓸 수 있는 모델은 97종 그대로입니다.
  • 대화를 저장하거나 학습에 쓰는 공급자는 목록에서 빠집니다. 기관 설정으로도 풀 수 없습니다.

좁히기 전

59

요청마다 처리하는 회사가 달라집니다.

고정한 뒤

16

  • deepinfra
  • alibaba
  • xai
  • seed
  • perplexity
  • z-ai
  • upstage
  • sakana
  • mistral
  • google-ai-studio
  • coreweave
  • cohere
  • anthropic
  • amazon-bedrock
  • openai
  • openrouter게이트웨이 · 전부 경유

고지표에 이 이름 그대로 들어갑니다.

요청을 받을 수 있는 회사 수 · 2026-08-29 실측 · 전체는 make transfer-table 출력입니다.

국외이전 고지표 자동 생성

받는 회사와 본사·데이터센터·처리방침 링크를 명령 한 줄로 만듭니다. 허용 목록을 고치면 표가 함께 바뀝니다. 표만 따로 고칠 방법이 없습니다.

  • 모르는 값은 “미보고”로 남깁니다. 이전되는 국가를 추측해 채우면 고지가 거짓이 됩니다.
  • 보유기간·거부 방법은 계약에서 정합니다. 표에는 “계약 시 확정”으로 남습니다.
허용 공급자별 본사와 데이터센터 위치 (발췌)
받는 회사본사데이터센터
AlibabaSGSG, CN
AnthropicUS미보고
CoreWeaveUSUS
MistralFR미보고
Upstage미보고미보고

16곳 중 5곳 발췌. 전체는 make transfer-table 출력입니다.

동시 100명 부하 측정

“동시에 몇 명까지 됩니까”에 답하려고 부하 시험 도구를 만들어 두었습니다. 아래는 그 결과입니다. 같은 명령으로 언제든 다시 잽니다.

  • 이상적인 소요가 1.68초이므로 서버가 더한 지연은 0.46초입니다. 서버 한 대 기준입니다.
  • 이번에 재지 않은 것. 실제 모델 지연, 네트워크, 100명을 넘긴 구간입니다.

응답 300건 전부. 가로축 0~2.5초 고정.

python scripts/loadtest.py --users 100 --requests 3 
동시 사용자 100명 × 요청 3회 = 300건
완료 300건 · 총 5.7초

응답 완료까지(초)
  p50 1.77   p95 2.14   p99 2.20
첫 이벤트까지(초)
  p50 0.07   p95 0.35
2026-08-29 실행

한 계정으로 97종. 제작사 21곳.

골라 쓰고 싶은 사람은 고르고, 그렇지 않은 사람은 그냥 씁니다. 모델을 늘려도 계정과 정산 구조는 그대로입니다.

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google
  • xAI
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Moonshot
  • Meta
  • Mistral
  • NVIDIA
  • Amazon
  • Cohere
  • Perplexity
  • ByteDance
  • MiniMax
  • Z.AI
  • IBM
  • Upstage
  • Sakana AI
  • Thinking Machines

97

선택 가능한 모델

1

크레딧을 쓰지 않는 무제한 모델

14

긴 문서에서 단가가 오르는 모델

1332

자동 검증

쓴 만큼만 청구합니다.
그 계산은 나중에 다시 맞춰 볼 수 있습니다.

사용 기록과 잔액 대조

크레딧 기록은 덧붙이기만 합니다. 지우거나 고치는 기능이 아예 없습니다. 대화를 지워도 사용 기록은 남습니다. 개인정보는 지우고 정산 근거는 남기기 위해서입니다.

  • 구성원별·기간별 사용량과 실제 원가를 기관이 직접 확인합니다.
  • 월 지급분과 별도 구매분을 나눠 관리합니다. 지급분을 먼저 씁니다.
지갑별 잔액과 사용 기록 합계 대조
지갑잔액기록 합계
286215e24,988.25604,988.2560
87c6e45a4,999.99404,999.9940

make verify-ledger 가 어긋나면 실패로 끝납니다.

기관이 직접 보는 원가

크레딧을 미리 넣고 쓴 만큼 차감합니다. 모델별 단가는 목록에 그대로 공개됩니다. 관리자는 구성원별·모델별 사용량과 공급자에 지불한 원가를 같은 화면에서 봅니다.

지급분
기관이 매달 지급합니다. 그달에 안 쓰면 소멸합니다.
구매분
따로 구매한 크레딧은 만료되지 않습니다. 지급분을 먼저 씁니다.
무제한 모델
1종은 크레딧을 쓰지 않습니다. 잔액이 0이어도 서비스가 멈추지 않습니다.
긴 문서
14종은 입력이 길어지면 단가가 오릅니다. 그것까지 계산해 차감합니다.
금액
규모와 계약 형태에 따라 협의합니다. 정가는 계약서에 적습니다.
요청
241
사용 크레딧
2,049.27
공급자 원가(USD)
$2.0507

구성원별

정예은 staff26건463.58
강도현 staff25건386.59
김지훈 student14건228.67

모델별

GPT-5.6 Sol29건862.93
GPT-5.518건516.43
GPT-5 nano 무제한18건0.00
관리자 화면. 공급자 원가(USD)가 크레딧과 나란히 나옵니다.

기관이 요구하는 통제를 기본으로

여덟 가지 전부 켜져 있습니다. 각 칸 아래는 그것을 확인하는 시험이나 명령입니다 — 말이 아니라 저장소에서 다시 돌려 볼 수 있는 것만 적었습니다.

  • 데이터 보호

    학습 사용 거부

    모든 요청에 학습 사용 거부를 겁니다. 구성원의 문장을 학습에 쓰는 곳으로는 보내지 않습니다.

    tests/test_openrouter_routing.py
  • 접속기록

    2년 보관, 추가 전용

    접속기록은 지우거나 고칠 수 없습니다. 데이터베이스 트리거가 막습니다.

    tests/test_access_log.py
  • 세션

    끊을 수 있는 로그인

    토큰은 허용목록에 있어야 통합니다. 관리자가 끊으면 그 자리에서 401 입니다.

    tests/test_session_revocation.py
  • 로그인

    무차별 대입 방어

    실패가 쌓이면 잠급니다. 언제 다시 시도할지 함께 알려 줍니다.

    tests/test_login_throttle.py
  • 경계

    보안 헤더 · 문서 차단

    보안 헤더를 걸고 운영에서는 개발용 문서 주소를 닫습니다.

    tests/test_security_headers.py
  • 국외이전

    고지표 자동 생성

    허용한 공급자 목록에서 수령자·본사·처리방침 링크 표를 만듭니다. 표만 따로 고칠 수 없습니다.

    make transfer-table
  • 정산

    원장 대조

    지갑 잔액과 원장 합계가 같은지 명령 하나로 확인합니다.

    make verify
  • 파기

    보관기간 파기

    기간이 지난 개인정보는 배치가 지웁니다. 미리 보기가 기본이고 실제 삭제는 따로 켭니다.

    make purge

도입 절차 4단계

  1. 1

    문의

    아래 양식으로 연락 주시면 2영업일 안에 회신드립니다.

  2. 2

    시연과 자료

    실제 화면을 보여 드리고, 개인정보 처리·국외이전 자료를 함께 드립니다.

  3. 3

    파일럿

    한 팀·학과 단위로 먼저 엽니다. 사용량과 원가를 기관이 직접 봅니다.

  4. 4

    계약

    파일럿 결과를 보고 범위를 정합니다. 전면 대체를 전제하지 않습니다.

자주 받는 질문

구성원이 쓴 내용이 모델 학습에 쓰입니까?
쓰이지 않습니다. 저장하거나 학습에 쓰는 공급자는 허용 목록에서 빠집니다. 어느 회사로 가는지는 위 고지표의 목록으로 고정돼 있습니다.
데이터는 어디에 저장됩니까?
대화와 사용 기록은 온율티가 운영하는 데이터베이스에 남습니다. 모델 호출은 국외이전에 해당합니다. 받는 회사·본사·데이터센터를 표로 만들어 드리고, 모르는 값은 “미보고”로 둡니다.
지금 쓰는 도구를 그대로 두고 병행할 수 있습니까?
할 수 있습니다. 팀·학과 단위로 먼저 열고, 파일럿 결과를 보고 범위를 정하시면 됩니다.
계정은 어떻게 만듭니까?
구성원 명단을 주시면 일괄 생성합니다. 기관 계정 연동(SSO)은 기관마다 방식이 달라 별도 협의 항목입니다.
장애가 나면 어떻게 됩니까?
가동률 보장(SLA)은 파일럿 뒤에 정합니다. 파일럿 기간에 쌓인 운영 지표가 그 기준이 됩니다. 지금 드릴 수 있는 것은 위의 부하 측정값과 장애 시 연락 경로입니다.
결제는 어떻게 합니까?
기관 계약 기준입니다. 구성원 개인 카드 결제는 아직 열지 않았습니다. 준비 중입니다.

도입 문의

기관 규모와 지금 쓰시는 도구를 알려 주시면, 2영업일 안에 같은 항목으로 비교한 표를 보내 드립니다.

  • 2영업일 안에 회신지금 쓰시는 도구와 같은 항목으로 비교한 표를 드립니다.
  • 실제 화면으로 시연개인정보 처리·국외이전 자료를 함께 드립니다.
  • 한 팀·학과부터파일럿으로 먼저 열고, 사용량과 원가를 기관이 직접 봅니다.

양식 대신 메일로 바로 보내셔도 됩니다 — kjhk3082@onyultea.kr

보내 주신 정보는 문의 회신에만 쓰고 1년 뒤 파기합니다. 마케팅 수신 목적으로는 쓰지 않습니다.

정확하지 않아도 됩니다. 범위만 잡히면 충분합니다.