작성자 노트: iOS 27.3의 Siri AI 서드파티 액션 개방을 둘러싸고, 앱 개발자가 평가해야 할 6가지 차원과 5단계 실행 프로세스, 자주 나오는 질문을 정리했어요. “연동할지 말지, 무엇부터 연동할지, 어떻게 검증할지”를 판단하는 데 도움을 드리려고 해요.
iOS 앱을 운영하고 있다면 최근 이런 질문을 계속 받고 있을 거예요: iOS 27.3에서 Siri AI 서드파티 액션이 개방되면 우리 앱은 연동해야 할까, 연동한다면 무엇부터 해야 할까? 이 질문은 단순히 시스템 버전 하나에 관한 게 아니에요. 사용자가 앞으로 “앱을 열어 버튼을 누르는” 방식으로 살지, 아니면 “Siri에게 한마디 하면 일이 끝나는” 방식으로 살지와 직결되는 문제거든요.
이 글은 발표회를 그대로 옮겨 적은 보도자료가 아니에요. 글을 쓰는 시점(2026년 11월 5일)에 저희가 확인할 수 있는 공개 자료는 제한적이에요. iOS 27.3의 구체적인 API 이름, 개방 범위, 지역별 차이는 Apple Developer 문서와 Release Notes를 기준으로 확인해 주세요. 이 글에서 다루려는 것은 평가 방법론이에요. 최종적으로 어떤 형태로 개방되든 이 방법은 그대로 쓸 수 있어요.
핵심 가치: 이 글을 다 읽고 나면 iOS 27.3 Siri AI 서드파티 액션 평가 체크리스트와 5단계 검증 프로세스를 갖게 될 거예요. 최소 비용으로 연동 가치를 판단할 수 있어요.
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 작업 핵심 포인트
먼저 표 하나로 이 일이 개발자에게 어떤 의미인지 살펴볼게요. 표의 ‘기능 설명’은 애플의 기존 App Intents 체계와 Siri가 서드파티 앱을 깊게 호출할 것이라는 외부의 일반적인 예상을 바탕으로 했어요. 구체적인 내용은 공식 발표를 기준으로 해주세요.
| 핵심 포인트 | 설명 | 개발자에게 주는 가치 |
|---|---|---|
| 작업 진입점의 이동 | 사용자가 Siri 자연어를 통해 앱 내 기능을 직접 실행할 수 있음 | 고빈도 작업의 도달 경로가 짧아지고, 리텐션 로직도 달라질 수 있음 |
| App Intents가 기반 | 서드파티 작업은 여전히 App Intents, App Entity 등의 선언을 기반으로 이뤄질 가능성이 큼 | 이미 단축어 대응을 해둔 팀은 더 빠르게 시작할 수 있음 |
| 의미 이해는 시스템이 담당 | Siri가 사용자의 말을 의도와 파라미터로 해석 | 개발자의 초점이 ‘대화 작성’에서 ‘동작 정의’로 이동 |
| 개인정보와 컨텍스트 | 시스템 계층의 온디바이스 및 프라이빗 클라우드 컴퓨팅으로 개인 컨텍스트 처리 | 어떤 데이터를 시스템에 노출할 수 있는지 다시 검토해야 함 |
| 지역 차이 | 중국 내수용 애플 AI가 테스트를 시작했다는 보도가 있음 | 중국 사용자를 대상으로 하는 앱은 별도 일정으로 평가해야 함 |
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 작업, 핵심을 자세히 살펴보기
첫 번째 핵심은 ‘동작 정의’의 무게가 커졌다는 점이에요. 예전에는 단축어 대응이 대부분 있으면 좋은 부가 기능 정도였죠. 하지만 Siri가 자연어 이해를 바탕으로 서드파티 작업을 먼저 호출할 수 있게 되면, App Intents에 선언한 제목, 설명, 파라미터 요약(예: IntentDescription, parameterSummary)이 Siri가 “이 앱을 호출해야 할까?”를 판단하는 주요 근거가 돼요. 이름이 모호하거나 파라미터 설계가 불명확하면 의도 매칭이 바로 실패하고, 사용자는 “Siri가 못 알아듣는다”고 느끼게 돼요.
두 번째 핵심은 서비스의 경계를 정하는 일이에요. 모든 기능을 음성과 AI로 실행하게 하는 게 적합한 건 아니에요. 결제, 삭제, 게시처럼 되돌릴 수 없는 작업에는 확인 단계를 설계해야 해요. 조회, 기록, 상태 전환처럼 가벼운 작업은 자연스럽게 첫 후보가 될 수 있어요. 평가할 때는 ‘위험 × 빈도’ 기준으로 기능의 우선순위를 정하고, 한 번에 전부 노출하지 마세요.
iOS 27.3 Siri AI의 타사 작업을 지금 평가해야 하는 이유
시간선을 길게 보면, AI 진입점은 ‘검색창’과 ‘앱 아이콘’에서 ‘대화’로 이동하고 있어요. 긱파크(GeekPark)의 2026년 11월 4일자 모닝 브리핑에 따르면, ChatGPT의 검색량은 이미 구글의 약 20%에 이르렀고, 중국 내수용 Apple AI도 테스트를 시작했어요. 이 두 소식을 함께 놓고 보면 의미는 아주 분명해요. 사용자는 이제 먼저 AI에게 묻고 행동하는 데 익숙해지고 있고, 시스템 수준의 어시스턴트가 바로 이 단계를 넘겨받고 있어요.
앱 개발자 입장에서는 본격적인 확대를 기다리는 것보다 지금 평가해 보는 편이 훨씬 이득이에요. 이유는 두 가지예요. 첫째, App Intents 선언 품질은 여러 차례 다듬어야 하므로, 일찍 반복 개선을 시작할수록 확보할 수 있는 데이터가 많아져요. 둘째, 중국 내수용 AI의 출시 속도와 기능 범위는 해외판과 다를 수 있으니, 미리 기능 목록을 정리해 두어야 기회의 창이 열렸을 때 빠르게 따라갈 수 있어요.
위 그림은 Siri가 타사 작업을 호출하는 전형적인 흐름이에요. 전체 흐름에서 개발자가 통제할 수 있는 부분은 ‘의도 선언’과 ‘실행 및 반환’이고, 의미 분석은 시스템이 담당해요. 그래서 평가의 핵심은 ‘내 의도 선언이 정확하게 매칭될 수 있는가’예요. 연동 전에 매칭 효과를 미리 가늠해 보고 싶다면, 대규모 언어 모델로 사용자 표현을 시뮬레이션해 오프라인 테스트를 해 볼 수 있어요. 이런 테스트는 APIYI(apiyi.com)에서 여러 모델을 호출해 진행할 수 있고, 뒤쪽 빠른 시작 부분에서 더 자세히 다룰게요.
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 작업의 6가지 평가 차원
아래 표는 팀이 검토 회의에서 항목별로 하나씩 확인하길 권장하는 체크리스트예요. 각 항목마다 판단 질문과 권장 산출물을 제시해서 담당자에게 바로 배분할 수 있게 했어요.
| 평가 차원 | 핵심 판단 질문 | 권장 산출물 | 담당 |
|---|---|---|---|
| 기능 선별 | 사용 빈도가 높고 위험이 낮으며, 한 문장으로 끝내기 좋은 기능은 무엇인가요? | 후보 인텐트 목록(우선순위 정렬) | 제품 |
| 인텐트 설계 | 제목, 설명, 파라미터가 명확하고 모호하지 않은가요? | 인텐트 사양 문서 | 제품 + iOS |
| 데이터 노출 | 어떤 App Entity가 시스템에서 검색될 수 있나요? | 데이터 등급 분류 및 비식별화 방안 | 보안 + 백엔드 |
| 확인 및 롤백 | 되돌릴 수 없는 작업은 어떻게 재확인하고, 실패 시 어떻게 알려야 하나요? | 상호작용 확인 규범 | 디자인 + iOS |
| 서버 측 기능 | 인텐트 실행 시 백엔드 AI 기능을 호출해야 하나요? | 인터페이스 및 비용 평가 | 백엔드 |
| 지역 및 버전 | 중국 내수용 버전과 해외 버전의 기능 차이를 어떻게 맞춰야 하나요? | 버전 호환성 매트릭스 | iOS + 테스트 |
이 중 서버 측 기능 항목은 가장 쉽게 간과돼요. 많은 인텐트는 실행할 때 로컬 상태 하나만 바꾸는 게 아니라 요약 생성, 문구 재작성, 구조화된 정보 추출까지 해야 해요. 이런 AI 기능은 보통 자체 백엔드에서 돌아가기 때문에 모델 선택과 호출 비용을 별도로 평가해야 해요. 팀에서 아직 어떤 모델을 쓸지 정하지 못했다면 APIYI apiyi.com에서 동일한 인터페이스 형식으로 여러 모델의 효과를 비교한 뒤 결정할 수 있어요.
iOS 27.3 Siri AI 인텐트 설계의 흔한 함정
인텐트 설계에서 가장 흔한 문제는 “개발자 언어로 이름 붙이기”예요. 예를 들어 인텐트를 “데이터 동기화”라고 부르지만 사용자는 “내 거 업데이트해 줘”, “목록 새로고침해 줘”라고 말해요. 또 다른 문제는 파라미터가 너무 많은 경우예요. Siri가 계속 되물어야 해서 앱을 직접 여는 것보다 경험이 오히려 나빠질 수 있어요. 경험상 첫 배치 인텐트의 필수 파라미터는 1~2개로 제한하고, 나머지 파라미터에는 합리적인 기본값을 주는 게 좋아요.
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 작업 빠르게 시작하기: 5단계 평가 프로세스
이번 부분에서는 구체적인 코드를 다루지 않아요. 대신 팀이 1~2주 안에 “연동할지 말지, 먼저 무엇을 연동할지”에 대한 결론을 낼 수 있도록 실행 가능한 평가 프로세스를 하나 제안할게요.
- 후보 기능 목록화: 이벤트 데이터에서 사용 빈도 상위 20개 기능을 뽑고, 결제나 삭제처럼 위험도가 높은 작업이 포함된 기능은 제외해서 5~8개의 후보를 만들어요.
- 인텐트 명세 작성: 각 후보에 대해 제목, 한 문장 설명, 파라미터와 기본값, 반환 내용을 명확히 적어요. 이는 App Intents의
title,description,parameterSummary같은 필드에 대응해요. - 모의 발화 생성: 대규모 언어 모델로 각 인텐트마다 30~50개의 다양한 사용자 구어 표현을 만들어요. 방언, 생략문, 말실수 같은 경우도 포함해서요.
- 오프라인 매칭 테스트: 다시 대규모 언어 모델이 ‘인텐트 라우터’ 역할을 하게 해서 인텐트 명세와 사용자 발화를 입력하고, 매칭된 인텐트와 파라미터를 출력하게 한 뒤 정확도와 혼동 쌍을 집계해요.
- 반복 개선과 실기기 검증: 혼동 결과에 따라 인텐트 설명을 다시 쓰고, 테스트 기기에서 Siri로 실제 테스트하면서 실제 매칭 상황을 기록해요.
3, 4단계는 전체 프로세스에서 가성비가 가장 좋은 부분이에요. 시스템 버전에 의존하지 않아서 오늘 바로 시작할 수 있죠. 물론 오프라인 테스트 결과가 Siri의 실제 성능과 같다고 볼 수는 없어요. 그래도 “두 인텐트 설명이 너무 비슷하다”, “파라미터 이름이 모호하다” 같은 문제를 미리 드러낼 수는 있어요.
iOS 27.3 Siri AI 오프라인 테스트 파라미터 설정
오프라인 테스트에서는 모델 호출 파라미터를 아래 표처럼 설정하는 걸 권장해요. 파라미터 이름은 OpenAI 호환 인터페이스에서 흔히 쓰는 표기를 따랐고, Anthropic 형식에도 대응하는 필드가 있어요.
| 파라미터 | 모의 발화 생성 시 | 인텐트 라우팅 테스트 시 | 설명 |
|---|---|---|---|
model |
창의적 표현이 좋은 모델 선택 | 지시 준수가 안정적인 모델 선택 | 두 단계에서 서로 다른 모델을 써도 됨 |
temperature |
높게, 예: 0.8-1.0 | 낮게, 예: 0-0.2 | 전자는 다양성, 후자는 안정성 추구 |
response_format |
일반 텍스트 또는 JSON 목록 | JSON 출력 요구 | 스크립트로 정확도를 집계하기 쉬움 |
max_tokens |
발화 수에 맞춰 적절히 늘림 | 작게 설정해도 충분 | 호출당 비용 제어 |
base_url |
APIYI 문서에 따라 입력 | APIYI 문서에 따라 입력 | 주소는 docs.apiyi.com 기준 |
APIYI는 이 글에서 다루는 GPT, Claude 등 시리즈 모델의 API 호출을 제공하며, OpenAI와 Anthropic 두 인터페이스 형식을 모두 지원해요. 이미 OpenAI SDK나 Anthropic SDK 테스트 스크립트가 있다면 기본적으로 api_key와 base_url만 바꾸면 돼요. 연동 주소와 호출 설명은 문서 센터 docs.apiyi.com에서 확인할 수 있어요.
🚀 빠른 시작: APIYI apiyi.com에서 먼저 가입하고 테스트 크레딧을 받은 뒤, 2~3개 모델로 ‘모의 발화 + 인텐트 라우팅’ 오프라인 테스트를 한 차례 돌려 보세요. 구체적인 단가와 과금 기준은 가격 페이지 docs.apiyi.com/models의 실제 데이터를 기준으로 하고, 필요에 맞게 예산을 추정하면 돼요.
iOS 27.3 Siri AI 연동 방식 비교
팀마다 자원과 사용자 구성이 다르므로 연동 방식을 하나로 통일할 필요는 없어요. 아래에서 흔히 쓰는 4가지 전략을 비교해 볼게요.
| 방식 | 핵심 특징 | 적합한 상황 | 주요 리스크 |
|---|---|---|---|
| 심층 App Intents 연동 | App Entity와 여러 인텐트를 선언하고 Siri AI 스케줄링에 충분히 참여 | 도구형, 생산성, 고빈도 조작 App | 설계와 테스트 투자가 큼 |
| App Shortcuts만 사용 | 소수의 빠른 문구를 미리 설정, 비용 낮음 | 먼저 가볍게 시도하려는 중소 팀 | 자연어 커버리지 제한적 |
| App 내 자체 AI 어시스턴트 구축 | App 안에서 대규모 언어 모델로 대화와 작업 수행 | 비즈니스가 복잡하고 맞춤형 흐름이 필요한 경우 | 시스템 진입점을 거치지 않아 사용자가 App을 열어야 도달 가능 |
| 당분간 연동하지 않음 | 공식 기능과 중국 본토 버전의 진행 상황을 지켜봄 | 저빈도, 규제가 강한 비즈니스 | 진입점 전환 시기를 놓칠 수 있음 |
심층 연동 비교 분석: 심층 App Intents 연동은 시스템 수준 도달에서 우위를 점해요. 사용자가 App을 열지 않아도 작업을 완료할 수 있죠. 다만 인텐트 설계가 충분히 정교해야 하고, 테스트 비용도 가장 커요. 고빈도 도구형 App이라면 여전히 장기적으로 가장 투자할 가치가 있는 방향이에요.
자체 AI 어시스턴트 비교 분석: App 내 자체 어시스턴트는 흐름 제어와 브랜드 경험에서 더 자유롭고, 비즈니스에 맞춰 멀티턴 대화를 커스터마이즈할 수 있어요. 하지만 Siri 진입점을 거치지 않아 시스템 수준에서의 가시성은 낮아요. 더 안정적인 방법은 둘을 병행하는 거예요. 가벼운 진입점은 시스템 인텐트가 맡고, 복잡한 흐름은 App 내 어시스턴트가 이어받는 식이죠.
💡 선택 가이드: 어떤 방식을 고를지는 기능 빈도와 리스크 구조에 달려 있어요. 그림의 비용과 도달 위치는 정성적인 예시이므로, 팀의 실제 테스트를 함께 고려해 보세요. App 내 어시스턴트에 필요한 모델 성능은 APIYI apiyi.com을 통해 통합 인터페이스로 빠르게 비교하고 검증할 수 있어요.
iOS 27.3 Siri AI 관련 서버 측 모델 선택
어떤 방식을 고르든 인텐트 실행과 App 내 어시스턴트에는 서버 측 대규모 언어 모델이 쓰일 수 있어요. 아래 표는 작업 유형별로 모델 선택 방향을 제시하며, 구체적인 가격은 다루지 않아요.
| 작업 유형 | 역량 중점 | 고려할 수 있는 모델 방향 | 사용 가능 플랫폼 |
|---|---|---|---|
| 사용자 발화 생성 시뮬레이션 | 언어 다양성, 구어체 | GPT 시리즈, Claude 시리즈 | APIYI apiyi.com, 공식 API |
| 인텐트 라우팅과 파라미터 추출 | 지시 준수, 구조화 출력 | GPT 시리즈, Claude 시리즈 | APIYI apiyi.com, 공식 API |
| 실행 시 콘텐츠 요약 / 재작성 | 중국어 표현, 속도 | 경량 범용 모델 | APIYI apiyi.com, 공식 API |
| App 내 멀티턴 어시스턴트 | 긴 컨텍스트, 도구 호출 | 플래그십 범용 모델 | APIYI apiyi.com, 공식 API |
💰 비용 안내: 모델마다 입력 단가, 출력 단가, 캐시 가격 차이가 커서 이 글에서는 구체적인 숫자를 적지 않았어요. 모든 가격은 APIYI 가격 페이지 docs.apiyi.com/models의 실제 데이터를 기준으로 하며, 오프라인 테스트에서 확인한 실제 토큰 소비량으로 월 비용을 추산하는 걸 권장해요.
자주 묻는 질문 FAQ
Q1: iOS 27.3 Siri AI의 서드파티 작업이란 무엇인가요?
Siri가 AI를 활용해 사용자의 자연어를 이해하고, 서드파티 앱에 선언된 기능을 직접 호출하는 것을 말해요. 개발자는 App Intents 등의 메커니즘으로 “내가 무엇을 할 수 있는지”를 설명하고, 시스템이 이를 이해하고 스케줄링을 담당해요. 구체적인 개방 범위는 Apple 공식 문서를 기준으로 해요.
Q2: 기존 SiriKit, 단축어와의 차이는 무엇인가요?
SiriKit는 초기에는 정해진 영역에 국한됐고, 단축어는 사용자가 직접 설정하거나 미리 정한 문구에 더 의존했어요. Siri AI 서드파티 작업의 핵심은 자연어 이해 능력이 더 강해져서, 시스템이 의도 설명을 바탕으로 능동적으로 매칭한다는 점이에요. 그래서 의도 설명의 품질이 그 어느 때보다 중요해졌어요.
Q3: iOS 27.3의 정식 출시 시점과 중국 내수용 버전 사용 가능 시점은 언제인가요?
현재 확인 가능한 정확한 날짜는 없어서 추측하지 않을게요. 공개 보도에 따르면 중국 내수용 Apple AI는 이미 테스트를 시작했어요. Apple Developer 뉴스와 Release Notes를 주의 깊게 살펴보고, 테스트 기기를 되도록 빨리 Beta 채널에 참여시키는 것을 권장해요.
Q4: 어떤 유형의 앱을 가장 먼저 평가해야 하나요?
주로 다음 몇 가지 유형이에요:
– **생산성 도구**: 할 일, 가계부, 일정, 메모에서의 “한마디로 기록하기”
– **생활 서비스**: 주문 상태 조회, 멤버십 포인트 확인, 예약 알림
– **콘텐츠류**: 이어서 재생, 현재 콘텐츠 즐겨찾기, 재생목록 전환
Q5: 새 시스템 테스트 기기가 없는데, 지금 어떤 준비를 할 수 있나요?
먼저 이 글의 1-4단계를 진행할 수 있어요: 기능 정리, 의도 명세 작성, 모의 발화 생성, 오프라인 매칭 테스트예요. 오프라인 테스트에는 대규모 언어 모델 호출이 필요한데, APIYI apiyi.com에서 가입해 테스트 크레딧을 받을 수 있어요. APIYI는 OpenAI와 Anthropic 인터페이스 형식을 호환하므로, 기존 스크립트에서 `base_url`만 바꾸면 바로 실행돼요.
Q6: 오프라인 테스트 비용은 대략 얼마나 드나요?
비용은 의도 수, 모의 발화 문장 수, 선택한 모델에 따라 달라져요. 추정 수치를 제공하지는 않으니, 먼저 작은 배치로 실행해 token 소비를 기록한 뒤 APIYI 가격 페이지 docs.apiyi.com/models에 표시된 실제 단가로 환산해 보세요.
Q7: Siri AI 서드파티 작업 연동 시 알려진 리스크는 무엇인가요?
– **매칭 제어 불가**: 최종 라우팅은 시스템이 결정하므로, 오프라인 테스트는 참고용일 뿐이에요
– **데이터 노출**: App Entity가 시스템에 의해 검색되므로, 비식별화와 권한 처리를 잘 해야 해요
– **오작동**: 되돌릴 수 없는 작업은 반드시 2차 확인을 거쳐야 해요
– **지역 차이**: 중국 내수용 버전과 해외 버전의 기능이 일치하지 않을 수 있으므로 버전 호환성을 고려해야 해요
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 액션 핵심 요점
- 진입점이 이동 중: 사용자는 “앱 열기”에서 “Siri에게 한마디”로 옮겨가고 있어요
- 선언이 곧 경쟁력: 인텐트 제목, 설명, 파라미터 품질이 매칭 여부를 결정해요
- 가볍게 먼저, 무겁게 나중에: 첫 인텐트 배치는 고빈도·저위험·파라미터 적은 기능만 골라요
- 오프라인 우선: 대규모 언어 모델로 발화를 시뮬레이션하고 라우팅 테스트를 하면 오늘부터 시작할 수 있어요
- 두 트랙 병행: 시스템 인텐트는 진입점을, 앱 내 AI 어시스턴트는 복잡한 흐름을 맡아요
- 중국 내수 버전은 별도: 중국 내수 버전 AI는 이미 테스트 중이라 일정과 호환성 평가를 따로 잡아야 해요
- 비용은 근거 있게: 모델 호출은 APIYI를 통해 통합 연동할 수 있고, 가격은 docs.apiyi.com/models를 기준으로 해요
정리
iOS 27.3 Siri AI 서드파티 액션의 핵심 요점은 다음과 같아요.
- 평가의 중심은 액션 정의: Siri는 이해를 담당하고, 개발자는 기능을 명확하고 모호함 없이 설명하는 일을 맡아요.
- 위험도와 빈도에 따라 단계적으로 노출: 첫 인텐트는 많기보다 적은 게 낫고, 확인과 실패 안내를 탄탄하게 만들어야 해요.
- 오프라인 테스트로 선점 효과 확보: 시스템 버전에 의존하지 않고 지금 바로 인텐트 설명을 다듬을 수 있어요.
권장하는 방법은 이번 주에 한 번 리뷰를 열어 이 글의 6가지 차원으로 후보 기능을 훑어보고, 5단계 절차로 첫 오프라인 정확도를 뽑아보는 거예요. 공식 기능과 중국 내수 버전 진행 상황이 명확해질 때쯤이면, 이미 검증된 인텐트 목록을 손에 쥐고 있게 될 거예요.
오프라인 테스트와 서버 측 AI 기능에 필요한 모델 호출은 APIYI apiyi.com에서 검증해 보시길 권해요. 플랫폼은 OpenAI와 Anthropic 인터페이스 형식을 모두 지원하며, 문서는 docs.apiyi.com, 가격은 docs.apiyi.com/models를 기준으로 해요.
📚 참고 자료
- GeekPark · 极客早知道: 중국판 애플 AI 테스트 시작, ChatGPT 검색량이 구글의 20%에 도달하는 등 동향
- 링크:
geekpark.net/news/373427 -
설명: 이 글의 업계 배경 정보 출처로, 2026년 11월 4일에 게시됐어요.
-
Apple Developer · App Intents 문서: App Intents, App Entity, App Shortcuts의 공식 설명
- 링크:
developer.apple.com/documentation/appintents -
설명: 인텐트 선언과 필드 의미는 이 문서를 기준으로 해요.
-
APIYI 문서 센터: 인터페이스 형식,
base_url, SDK 연동 설명 - 링크:
docs.apiyi.com -
설명: OpenAI / Anthropic 호환 연동 방식
-
APIYI 모델 가격 페이지: 각 모델의 입력, 출력, 캐시 단가
- 링크:
docs.apiyi.com/models - 설명: 이 글의 모든 가격 관련 내용은 이 페이지의 실제 데이터를 기준으로 해요.
작성자: APIYI 기술 팀
기술 문의: APIYI apiyi.com 홈페이지에서 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요.
