Rayline, 모델 간 에이전트 작업 단계를 라우팅하는 오픈 웨이트 모델 ARC 출시

David Gilmore가 설립한 Rayline이 AI 라우팅을 위한 통합 모델이라고 설명하는 ARC를 출시했습니다. 에이전트 작업의 각 단계에서 ARC는 지금까지의 대화, 사용 가능한 컴퓨팅 자원과 캐시된 컨텍스트를 바탕으로 모델과 추론 수준을 선택합니다. 모델을 전환하거나 추론 수준을 바꾸거나 그대로 유지할 수 있으며, 한 세션에서 클라우드 모델과 로컬 모델을 함께 사용할 수도 있습니다.

Rayline은 ARC가 Claude Opus 5.5 품질의 97.5%에 도달하면서 비용은 최대 10분의 1이라고 주장합니다. Hermes 데모에서는 Opus 5.5를 모든 단계에서 실행하는 것보다 같은 작업에 토큰을 49% 적게 사용했다고 밝혔습니다. 기술 보고서를 요약한 자료에서는 DeepSWE가 Opus 5.5의 69.9%와 비교해 68.7%를 기록했고, 작업당 비용은 7%였다고 합니다. 모두 Rayline이 제시한 수치입니다.

8억 개 매개변수의 라우터는 Hugging Face(rayline-ai/ARC-1.0)에서 Apache 2.0 라이선스로 오픈 웨이트 형태로 제공되며 로컬에서 실행할 수 있습니다. Rayline은 다음 세 가지 방식으로 제공합니다.

• Generation API: Rayline이 라우팅과 생성을 처리합니다. ARC Sage 프리셋은 품질을, ARC Swift는 효율성을 우선하며, 각각 모델처럼 요금이 책정됩니다. ARC Dynamic은 비용과 품질의 균형을 조정할 수 있으며, 추가 요금 없이 선택한 모델의 요금을 부과합니다. Claude Code, OpenCode, Cursor, OpenClaw 및 기타 에이전트 하네스에서 드롭인 모델로 작동합니다.
• Routes API: 모델과 추론 수준을 반환하며, 추론 호출은 애플리케이션이 자체 인프라에서 수행합니다.
• Decisions API: 모든 입력에 대해 선택지, 확률, 점수를 반환해 라우팅 정책에 활용하거나 비용이 큰 호출을 제한하고 대기열의 우선순위를 정할 수 있습니다.