2026 Data + AI Summit에서 Databricks는 Grok을 OpenAI, Anthropic, Google과 함께 무대에 올렸습니다. 그러나 지원 모델 문서는 기조연설보다 더 정확한 이야기를 담고 있으며, 그 차이는 실제 연동 방식에 중요한 영향을 미칩니다.
Databricks가 Grok을 직접 호스팅할까? SKU 목록이 말해주는 것
아닙니다. Databricks는 Grok을 네이티브 Databricks 프로비저닝 모델로 호스팅하지 않습니다. 2026년 6월 18일 DAIS에서 Databricks는 xAI의 Grok을 Agent Bricks 내 선택 가능한 추론 엔진으로 OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Alibaba Qwen, 그리고 새롭게 추가된 Kimi와 함께 소개했습니다 . 그러나 2026년 6월 17일 최종 업데이트된 Databricks의 지원 파운데이션 모델 페이지에는 호스팅 종량제 및 프로비저닝 처리량 패밀리 중 grok-* 또는 xAI 항목이 하나도 없습니다 . 'Databricks 위에서'라는 표현은 새로운 Databricks 호스팅 SKU가 아닌, 거버넌스가 적용된 외부 호출을 가리키는 아키텍처 약어입니다.
빠른 답변: Grok은 Databricks에서 호스팅되지 않습니다. 2026년 6월 17일 문서 업데이트 기준으로, Databricks의 파운데이션 모델 목록에는 xAI SKU가 없습니다. 'Grok on Databricks'란 추론이 xAI 인프라에서 실행되고 Databricks의 External Models custom 프로바이더를 통해 접근하며, Databricks는 거버넌스와 감사 레이어만 제공한다는 의미입니다.
공식 문서에 따르면 Grok 추론은 xAI 인프라에서 실행되며, Databricks External Models의 custom 프로바이더 경로를 통해 접근합니다. Databricks의 외부 모델 문서에는 Model Serving이 Databricks 외부에서 호스팅되는 서드파티 모델을 지원하고, 자격 증명을 통합 엔드포인트 뒤에 중앙 관리하며, OpenAI API 호환 엔드포인트를 위한 custom 프로바이더를 제공한다고 명시되어 있습니다 . xAI의 API는 base_url="https://api.x.ai/v1" 및 model="grok-4.3"으로 OpenAI 클라이언트와 호환됩니다 . 따라서 이번 출시는 자체 키(BYOK) 방식의 커스텀 프로바이더 통합으로 보는 것이 가장 정확합니다.
이 구조는 역할을 명확히 분리합니다. Databricks는 데이터 거버넌스와 감사 컨트롤 플레인을 담당하고, xAI는 추론, 모델 가중치, 서빙을 담당합니다. Databricks는 서밋에서 이를 이렇게 설명했습니다. 데이터와 거버넌스 레이어는 Databricks가, 최첨단 추론 모델은 Grok이 공급한다는 것입니다 . Lakehouse를 표준으로 채택한 팀은 거버넌스가 적용된 데이터를 외부 콘솔로 내보내지 않고도 프로덕션 에이전트를 Grok으로 라우팅할 수 있습니다. 자격 증명과 호출 모두 Databricks 엔드포인트 뒤에 위치하기 때문입니다.
이 구분은 단순한 말장난이 아닙니다. 네이티브 SKU라면 Databricks가 협상한 가격, 프라이빗 네트워킹, 공개 모델 카드를 의미하지만, 커스텀 프로바이더 외부 호출이라면 사용자가 직접 xAI 키, 속도 제한, 데이터 보존 약관을 책임져야 합니다. 기조연설은 파트너십을 발표했고, 문서는 구성 패턴을 설명합니다. 이어지는 섹션에서는 그 패턴이 어떻게 구성되는지, 특히 xAI 자격 증명이 실제로 어디에 위치하는지부터 차례대로 살펴봅니다.
BYOK 작동 원리: Unity AI Gateway에 보관되는 xAI 자격 증명
xAI 자격 증명은 노트북 평문이 아닌 Databricks의 자격 증명 저장소에 보관됩니다. 이것이 자체 키 사용(BYOK) 패턴의 핵심입니다. Databricks External Models는 OpenAI API를 사용하는 모든 엔드포인트에 custom 프로바이더 경로를 제공하며, xAI는 바로 이를 충족합니다. xAI API는 base_url="https://api.x.ai/v1"과 model="grok-4.3"으로 OpenAI 클라이언트와 호환됩니다 . 엔드포인트를 한 번 등록하고 xAI 키를 시크릿으로 연결하면, 이후 코드는 api.x.ai를 직접 호출하는 대신 Databricks가 관리하는 URL을 호출합니다.
Model Serving은 Grok을 Databricks 외부에서 호스팅되는 서드파티 모델로 취급합니다. 자격 증명을 통합 엔드포인트 뒤에 중앙 관리하고 플랫폼의 컨트롤 플레인을 통해 요청을 라우팅하며, 추론은 xAI 인프라에서 실행됩니다 (source: Databricks External Models docs). 최소한의 등록 설정은 다음과 같습니다:
provider: "custom"
custom_provider_config:
base_url: "https://api.x.ai/v1"
api_key: "{{secrets/xai/api_key}}"
served_entities:
- external_model:
name: "grok-4.3"
task: "llm/v1/chat"결과적으로 접근 범위가 제한됩니다. 키는 더 이상 코드에 평문으로 노출되지 않으며, Unity AI Gateway 뒤에 위치합니다. 서비스 프린시펄은 범용 시크릿을 받는 대신 특정 엔드포인트에 대한 권한만 부여받을 수 있습니다 (source: Databricks AI Gateway docs). 애플리케이션 팀은 각 소비자가 xAI 자격 증명을 직접 보유하지 않아도 OpenAI 클라이언트, REST API, 또는 MLflow Deployments SDK(게이트웨이 엔드포인트에 공통으로 사용되는 진입점)를 통해 Grok에 접근할 수 있습니다.
감사 가능성도 중요합니다. 활성화된 경우, 요청 및 응답 페이로드가 Unity Catalog Delta 테이블(추론 테이블)에 기록되어 각 에이전트가 주고받은 내용을 쿼리할 수 있는 기록이 남습니다. 추론이 로컬에서 이루어지지 않더라도 거버넌스 레이어는 실질적으로 작동합니다. Databricks에서 호스팅된 Grok 가중치를 얻는 것이 아니라, xAI API 앞단에 거버넌스가 적용되고 로그가 남으며 속도 제한이 가능한 프록시를 얻는 것입니다. 대부분의 컴플라이언스 검토에서 실제로 중요한 부분이 바로 이것입니다.
상호 TLS(mTLS)가 필요한 배포의 경우, xAI는 https://mtls.api.x.ai에 mTLS 엔드포인트를 제공하며 표준 경로 /v1/chat/completions 및 /v1/responses를 그대로 유지합니다 . 경로 구조가 변경되지 않으므로, 공개 엔드포인트용으로 구성된 기업 게이트웨이는 base URL만 교체하여 mTLS 호스트를 가리키도록 전환할 수 있습니다. 이는 보안 정책상 게이트웨이를 통한 클라이언트 인증서 인증이 요구되는 경우에 유용합니다.
하나의 거버넌스 플레인 아래 프로바이더를 자유롭게 전환할 수 있다는 점이 핵심 비즈니스 근거입니다. Edmunds의 Gregory Rokita 기술 부사장은 이를 직접적으로 표현했습니다. "Databricks는 여러 모델을 실행하고 필요에 따라 프로바이더를 교체할 수 있는 안전하고 거버넌스가 적용된 기반을 제공합니다. 비용까지 통제하면서요." (source: Databricks, 2026-06). BYOK를 활용하면 Grok을 교체하는 작업이 모든 노트북의 자격 증명을 마이그레이션하는 일이 아닌, 단순한 설정 변경으로 끝납니다.
Unity AI Gateway: Grok를 위한 감사 로그, 가드레일, 예산 하한선
Unity AI Gateway는 에이전트, LLM 엔드포인트, MCP 서버, 코딩 에이전트를 위한 Databricks의 중앙 거버넌스 계층으로, BYOK(Bring-Your-Own-Key) 방식의 Grok 배포를 안전하게 운영할 수 있게 해주는 컨트롤 플레인입니다. 2026 Data + AI Summit 기준 베타 단계로, 권한 관리, 사용량 추적, 인퍼런스 테이블, 운영 메트릭, 엔드포인트/사용자/그룹별 속도 제한, 가드레일, 비용 귀속, 폴백 라우팅, 공급자 간 트래픽 분산 기능을 제공합니다 . Grok의 경우, xAI 키는 권한이 부여된 엔드포인트 뒤에 위치하고, 서비스 프린시펄이 노트북별 시크릿을 대체하며, 활성화 시 요청/응답 페이로드를 Unity Catalog Delta 테이블에 로깅할 수 있습니다 .
트래픽 분산과 공급자 전환은 설정 변경으로 처리되므로, Grok을 Claude나 Gemini로 교체하더라도 에이전트 코드를 다시 작성할 필요가 없습니다. Edmunds의 Rokita도 여러 모델을 실행하고 비용을 관리하기 위한 거버넌스 기반을 설명할 때 같은 점을 지적합니다 . 이는 Databricks 제공 Gateway 엔드포인트에 해당하는 이야기입니다. Grok의 실제 경로인 xAI 인프라를 가리키는 External Model 커스텀 엔드포인트에서는 거버넌스 범위가 좁아지며, 빌더들은 컴플라이언스 계획을 수립하기 전에 이 차이를 반드시 확인해야 합니다.
이 경계는 문서에 명시되어 있습니다. ai_query 지원은 Databricks 제공 Gateway 엔드포인트에만 적용되며, 사용자가 직접 생성한 엔드포인트에는 적용되지 않습니다. 해당 배치 워크로드에는 사용량 추적만 적용되며, 가드레일, 인퍼런스 테이블, 속도 제한, 폴백 라우팅은 사용할 수 없습니다 . 아래 표는 Grok의 BYOK 경로에 적용되는 제어 항목을 보여줍니다.
| Gateway 제어 항목 | Databricks 제공 엔드포인트 | 커스텀 엔드포인트 (Grok BYOK, 배치) |
|---|---|---|
| 사용량 추적 / 비용 귀속 | 예 | 예 |
ai_query SQL 접근 | 예 | 아니요 |
| 속도 제한 (엔드포인트/사용자/그룹) | 예 | 아니요 |
| 가드레일 | 예 | 아니요 |
| 인퍼런스 테이블 (페이로드 로깅) | 예 | 아니요 |
| 폴백 라우팅 | 예 | 아니요 |
이 격차가 중요한 이유는 두 가지입니다. 첫째, 예산 하한선과 속도 상한선(에이전트가 토큰 할당량을 소진하지 못하도록 막는 메커니즘)은 커스텀 엔드포인트 배치 작업의 경우 Gateway에서 적용되지 않으므로, 비용 및 처리량 제어는 xAI의 키별 제한이나 애플리케이션 수준의 로직으로 돌아갑니다. 둘째, 컴플라이언스 팀이 인퍼런스 테이블에서 기대하는 감사 추적 기록은 동일 경로에서 사용할 수 없어, 페이로드 수준의 로깅은 인터랙티브 서빙 엔드포인트를 통해서만 가능합니다.
데이터 처리 측면에서, Databricks는 모델 파트너가 이 기능을 통해 제출된 데이터를 보관하지 않으며 제로 데이터 보존 엔드포인트를 사용한다고 밝히고 있습니다 . 이는 Databricks 관리 영역에 관한 벤더의 공식 입장이며, api.x.ai로 나가는 External Model 호출에 대한 자동 보장이 아닙니다. 팀은 컴플라이언스 요건으로 취급하기 전에 양쪽 벤더에 자신들의 특정 Grok 엔드포인트 구성의 데이터 보존 및 데이터 거주지 범위를 확인해야 합니다 .
Databricks용 Grok 4.3: SKU 스펙과 11월 지식 마감일
Grok 4.3은 xAI의 플래그십 추론 모델로, Databricks External Model 엔드포인트에 grok-latest를 연결할 때 기본으로 지정되는 모델입니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 텍스트 및 이미지 입력을 받아 텍스트를 출력하고, 설정 가능한 추론, 함수 호출, 구조화된 출력을 지원합니다 . 모델 식별자는 grok-4.3이며, grok-4.3-latest와 grok-latest를 별칭으로 사용합니다. us-east-1 리전에서 서비스되며 기본 속도 제한은 분당 1,800 요청, 분당 10,000,000 토큰입니다 . 이 기본값은 트래픽이 Gateway 속도 제한에 도달하기 전에 용량을 계획할 때 중요합니다.
가격은 xAI 문서 전반에 걸쳐 구체적이고 일관되게 제시되어 있습니다. 2026년 6월 12일에 마지막으로 업데이트된 xAI 가격 페이지에 따르면, Grok 4.3은 입력 토큰 1M당 $1.25, 캐시된 입력 토큰 1M당 $0.20, 출력 토큰 1M당 $2.50이며, Grok 4.20의 추론 및 비추론 변형도 동일한 요금표를 공유합니다 . $0.20의 캐시 입력이 설계에 활용할 핵심 요소입니다. 안정적인 시스템 프롬프트나 검색된 컨텍스트를 반복 전송하는 에이전틱 루프는 대부분의 입력 토큰을 전체 $1.25 대신 캐시 계층에 배치할 수 있습니다.
확정하기 전에 워크로드에 맞는 SKU를 선택하세요. Grok Build 0.1(grok-build-0.1)은 256k 토큰의 더 작은 컨텍스트 윈도우와 낮은 가격을 갖춘 코딩 특화 모델이며, Grok 4.20 Multi-Agent는 플래그십 요금으로 전체 1M 컨텍스트를 유지합니다. 아래 표는 각 모델의 트레이드오프를 요약합니다.
| 모델 | 컨텍스트 | 입력 / 1M | 캐시 / 1M | 출력 / 1M | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
grok-4.3 (grok-latest) | 1,000,000 | $1.25 | $0.20 | $2.50 | 범용 추론, 멀티모달 에이전트 |
| Grok 4.20 (추론 / 비추론) | 1,000,000 | $1.25 | $0.20 | $2.50 | 동일 가격의 대체 모델 |
| Grok 4.20 Multi-Agent | 1,000,000 | $1.25 | $0.20 | $2.50 | 다중 에이전트 협업 실행 |
grok-build-0.1 | 256,000 | $1.00 | $0.20 | $2.00 | 코드 생성, 예산 절약형 |
Source: xAI 모델 및 가격 문서 .
모든 스펙 항목보다 중요한 한 가지 제약이 있습니다. xAI 공식 문서에 따르면 Grok의 지식은 2024년 11월에서 끝나며, Web Search 또는 X Search 도구를 명시적으로 활성화하지 않으면 실시간 이벤트를 인식할 수 없습니다 . Databricks 팀에게 이는 2024년 말 이후의 사안(규제 변경, 시장 움직임, 지난주 인시던트 등)에 답해야 하는 프로덕션 에이전트가 검색 도구를 활성화하지 않으면 환각을 일으키거나 답변을 거부함을 의미합니다. 이러한 서버 사이드 도구는 토큰 사용량과 별도로 청구되며, 이는 헤드라인 토큰 단가에는 포함되지 않는 비용입니다. 다음 섹션에서 이를 다룹니다.
측정 기반 툴 호출 요금: Grok이 공개 가격표에서 빠뜨린 항목
Grok의 서버 측 툴은 호출 건수당 별도로 청구되며, 토큰 단가와는 완전히 분리된 체계입니다. xAI는 Web Search, X Search, Code Execution 각각에 1,000건당 $5, 파일 첨부 검색에 1,000건당 $10, 컬렉션 검색에 1,000건당 $2.50를 부과합니다. 이 비용은 헤드라인 요금인 입력 $1.25 / 출력 $2.50 (1M 토큰 기준) 어디에도 포함되어 있지 않으며, 그 위에 추가로 쌓입니다.
| 서버 측 툴 | 1,000건당 요금 |
|---|---|
| Web Search | $5.00 |
| X Search | $5.00 |
| Code Execution | $5.00 |
| 파일 첨부 검색 | $10.00 |
| 컬렉션 검색 | $2.50 |
Source: xAI pricing, 2026-06.
이 구조는 Databricks 팀에게 특히 중요합니다. 비용이 복합적으로 누적되기 때문입니다. 에이전트 한 턴에서 툴 호출이 단 한 번으로 끝나는 경우는 드뭅니다. 오케스트레이션 루프가 계획·검색·검증을 반복하다 보면 Web/X Search와 Code Execution 호출이 수십 건씩 발생할 수 있습니다. 1,000건당 $5 기준으로, 바쁜 프로덕션 에이전트에서 검색 호출이 50,000건이 되면 토큰 추산에서 전혀 예측하지 못한 $250이 발생합니다. 비용 모델링에서 호출 건수는 토큰 소비와 함께 독립적인 축으로 반드시 고려해야 하며, 반올림 오차로 처리해선 안 됩니다.
확인되지 않은 통합 세부 사항도 있습니다. xAI가 이 툴들을 서버 측에서 정의하더라도, Databricks의 커스텀 프로바이더 래퍼를 통과하면서 툴 정의가 그대로 유지되는지는 문서화되어 있지 않습니다. external-models 경로는 OpenAI API 호환 엔드포인트가 필요하며 , 래퍼가 xAI의 툴 파라미터를 명시적으로 전달하지 않을 경우 Web Search와 X Search가 오류 없이 조용히 동작하지 않을 수 있습니다. 프로덕션에 적용하기 전에 툴 증강 호출을 엔드투엔드로 반드시 테스트하십시오.
해결책은 간단하며, 검색 기능이 포함된 Grok 에이전트를 배포하기 전에 반드시 적용해야 합니다. Unity AI Gateway에서 사용자·그룹별 예산 상한을 설정해 루프가 폭주하더라도 한도에서 차단되도록 하십시오 . 그리고 호출 건수를 Unity Catalog Delta 테이블에 기록해 실제 툴 지출과 추산치를 대조하십시오. 요청을 감사하는 추론 테이블 구조를 그대로 활용하면 예산 정산에 필요한 툴별 호출량을 파악할 수 있습니다 .
Databricks에서 Grok 도입을 결정하기 전에: 파트너십이 아직 답하지 못한 것들
DAIS 발표는 완성된 상업적 제안이 아니라 유통 신호로 받아들여야 합니다. 엔터프라이즈 적합성을 결정하는 핵심 사항들이 아직 열려 있습니다. 2026년 6월 18일 출시 당시 Databricks 전용 Grok 가격은 공개되지 않았으며 , 2026년 6월 17일 업데이트 기준으로 지원 파운데이션 모델 페이지에는 grok 또는 xAI 항목이 여전히 없습니다 . Databricks 호스팅 SKU 가격이 역사적으로 공개 API 요금과 달랐던 만큼 이는 중요한 문제입니다. xAI가 Databricks 전용 가격을 공개하기 전까지 비용 모델은 공개 xAI 정가, 즉 Grok 4.3 기준 입력 $1.25/1M 토큰, 출력 $2.50/1M 토큰을 기반으로 할 수밖에 없습니다 . 협상 요금, 프로비저닝 처리량, 볼륨 할인은 별도의 상업적 협의가 필요합니다.
컴플라이언스에 영향을 미치는 기술적 미확인 사항이 두 가지 있습니다:
- 프라이빗 네트워킹이 확인되지 않았습니다. BYOK(bring-your-own-key) 커스텀 프로바이더 방식은 xAI 인프라에서 추론을 수행하지만 , Databricks VPC와 xAI 간의 VPC 피어링 또는 PrivateLink는 문서화되어 있지 않습니다. 요청이 공개 인터넷을 경유한다면 규제 산업의 데이터 레지던시 규정과 충돌할 수 있습니다.
- 레지던시·보존 주체가 명확히 구분되어 있지 않습니다. Databricks는 모델 파트너가 제출된 데이터를 보존하지 않으며 제로 데이터 보존 엔드포인트를 사용한다고 밝히고 있지만 , GDPR·HIPAA·SOC 2 적용 시 국경 간 데이터 흐름에서 어느 벤더가 어떤 의무를 지는지는 공개적으로 정의되어 있지 않습니다. xAI의 별도 mTLS 엔드포인트
https://mtls.api.x.ai는 기업용 게이트웨이 옵션을 시사하지만, 의무 경계를 명확히 해소하지는 않습니다.
Grok은 현재 Oracle Cloud Infrastructure(2025년 6월), Microsoft Azure AI Foundry(2025년 9월), Amazon Bedrock, Databricks에서 운영됩니다 . 하지만 광범위한 도달 범위가 곧 정식 계약 조건을 의미하지는 않습니다. Databricks 전용 SLA, 전용 용량, 모델 카드는 아직 확인되지 않은 상태입니다.
결론: BYOK 구성은 지금 당장 동작하므로 Unity AI Gateway 뒤에서 Grok 프로토타입을 시작하십시오. 단, 협상 가격·프라이빗 네트워킹·레지던시 구분에 대한 서면 답변을 받기 전까지는 규제 워크로드 프로덕션 승인을 보류하십시오. 이 세 가지 항목 중 아직 서면으로 확정된 것은 없습니다.
최종 업데이트: 2026-06-21. 2026년 6월 Data + AI Summit 기준 xAI 및 Databricks 문서를 검토했습니다.
자주 묻는 질문
'Grok on Databricks'의 기술적 의미는?
Grok은 Databricks의 External Models 기능을 통해 BYOK(Bring Your Own Key) 커스텀 프로바이더 방식으로 연결됩니다. Databricks가 직접 호스팅하거나 프로비저닝하는 모델이 아니며, 추론은 여전히 xAI 서버에서 실행됩니다. xAI API는 base_url="https://api.x.ai/v1"과 model="grok-4.3"을 통해 OpenAI 클라이언트와 호환됩니다 . Databricks는 자격증명 보관소, 거버넌스 제어, Unity AI Gateway를 통한 통합 엔드포인트를 제공하며, 컴퓨팅은 xAI가 담당합니다 .
grok-4.3은 Databricks 지원 파운데이션 모델 카탈로그에 등록되어 있나요?
아닙니다. 2026년 6월 17일 업데이트된 Databricks 공식 문서 기준으로, 지원 파운데이션 모델 목록(OpenAI GPT, Google Gemini, Anthropic Claude, Qwen, GPT OSS, Gemma, Llama 등 호스팅 종량제 및 프로비저닝 패밀리 포함)에는 grok-* 또는 xAI 항목이 없습니다 . 가장 정확한 해석은, 이 통합이 Databricks 관리형 databricks-grok-* SKU가 아닌 External Models 커스텀 프로바이더 경로를 통해 동작한다는 것입니다 .
Unity AI Gateway가 Grok 요청에 제공하는 거버넌스 제어는?
Unity AI Gateway(베타)는 Grok 요청에 다음을 제공합니다: 노트북에서 xAI 키를 분리하는 자격증명 보관소, Unity Catalog Delta 테이블로의 요청/응답 로깅, 사용자 및 그룹별 속도 제한, 가드레일, 비용 귀속 . 단, 중요한 주의 사항이 있습니다. 전체 거버넌스는 Databricks 제공 Gateway 엔드포인트에만 적용됩니다. 커스텀 생성 엔드포인트(Grok의 경로)는 현재 베타에서 사용량 추적만 지원하며, 속도 제한·가드레일·추론 테이블·폴백은 제공되지 않습니다 .
Grok 4.3의 지식 마감일은 언제이며 Agent Bricks에서 왜 중요한가요?
xAI 공식 문서에 따르면 Grok의 지식 마감일은 2024년 11월이며, Web Search 또는 X Search 서버 사이드 도구를 명시적으로 활성화하지 않는 한 그 이후 이벤트를 인식하지 못합니다 . 실시간 데이터를 기반으로 구축된 Agent Bricks 워크플로에서는 이 점이 중요합니다. 해당 도구들은 토큰 요금 외에 1,000회 호출당 각 $5의 별도 요금이 부과되며, 에이전트 루프에서는 기본 비용을 초과한 요금이 누적될 수 있습니다 .
Databricks Agent Bricks에서 Grok을 다른 모델로 전환하는 방법은?
Unity AI Gateway에서 프로바이더 전환은 코드 재작성 없이 구성 변경만으로 가능하며, Agent Bricks는 OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Qwen, Kimi, Grok을 하나의 거버넌스 플레인에서 지원합니다 . 프로덕션 전환 전에는 프로바이더 간 가격·컨텍스트 창·지식 마감일·도구 지원 차이를 반드시 검토하세요. Grok 4.3은 입력 100만 토큰당 $1.25, 출력 100만 토큰당 $2.50의 요금으로 100만 토큰 컨텍스트 창을 제공하며, 이 조건이 모든 대안과 일치하지는 않습니다 .
