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Vercel AI Gateway에 Alibaba의 Wan 3.0 비디오 생성 모델이 추가되었습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 참조하여 최대 30초, 1080p 해상도의 영상을 생성할 수 있으며, 이전 버전보다 통합된 기능을 제공합니다. 또한 웹훅을 통한 비동기 생성 방식을 지원하여 개발자의 운영 효율성을 높였습니다.

Vercel AI Gateway가 GMI Cloud와의 파트너십을 통해 MiniMax M3 및 M2.7 모델을 9월 6일까지 무료로 지원합니다. 개발자들은 전용 모델 ID를 사용하거나 제공자 우선순위를 설정하여 비용 없이 고성능 모델을 실험하고 코딩 에이전트에 적용할 수 있습니다.

Vercel Connect는 기존의 만료되지 않는 장기 토큰 대신, 실행 시점에 필요한 권한만 부여하고 자동으로 만료되는 스코프 기반의 단기 토큰을 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 외부 서비스와 상호작용할 때 발생할 수 있는 자격 증명 유출 및 관리 복잡성 문제를 근본적으로 해결합니다.

Vercel Labs는 AI 에이전트가 작성한 신뢰할 수 없는 코드를 안전하게 실행하기 위한 Run SDK를 출시했습니다. 이 SDK는 QuickJS 기반의 샌드박스를 통해 호스트 시스템에 대한 직접적인 접근을 차단하며, 인간의 승인(Human-in-the-loop)이나 인증이 필요한 시점에 실행을 안전하게 중단하고 재개하는 기능을 지원합니다.

Vercel의 Speed Insights가 모든 플랜에서 사용할 수 있는 무료 티어를 도입했습니다. 이제 프로젝트 수에 관계없이 팀당 30일 동안 10,000개의 이벤트를 무료로 분석할 수 있으며, 더 심층적인 진단이 필요한 경우 'Speed Insights Plus'라는 유료 플랜을 이용할 수 있습니다.

Next.js의 이미지 최적화 기능과 Windows 서버 환경에서 발생할 수 있는 두 건의 심각한 보안 취약점이 공개되었습니다. Vercel 플랫폼 사용자는 별도의 조치 없이 보호받지만, 자체 서버를 운영하는 개발자는 반드시 지정된 버전으로 업데이트해야 합니다.

Vercel의 Elastic 빌드 머신이 이제 Turborepo 캐시 히트 여부를 고려하여 빌드 머신의 사양을 결정합니다. 이는 캐시가 있는 상태의 낮은 리소스 사용량 때문에 머신 사양이 낮아졌다가, 이후 캐시가 없는 빌드에서 리소스 부족으로 실패하는 현상을 막기 위함입니다.

신경망 검색 엔진 Exa가 Verc점 AI Gateway 및 Agent Marketplace에 네이티브 통합되었습니다. 이를 통해 개발자는 별도의 Exa 계정 없이도 AI 모델에 실시간 웹 검색 기능을 내장할 수 있으며, Vercel 계정 하나로 통합된 결제 및 관리가 가능해졌습니다.

Vercel이 Python 개발자를 위한 큐(Queues) SDK 베타 버전을 출시하여, JavaScript와 Python 간의 메시지 교환 및 비동기 작업 처리를 지원합니다. 이를 통해 Next.js 프론트엔드와 Python 백엔드 간의 원활한 데이터 파이프라인 구축과 병렬 워크로드 실행이 가능해졌습니다.

Vercel Functions의 Bun 런타임이 대규모 패키지(최대 5GB)와 연장된 최대 실행 시간(최대 30분)을 지원하는 베타 기능을 출시했습니다. 이 기능은 Fluid compute를 활성화한 Pro 및 Enterprise 팀에서 사용할 수 있으며, 대규모 데이터 처리 및 장시간 실행이 필요한 서버리스 워크로드의 효율성을 높여줍니다.

Vercel은 환경 변수를 공개 가능한 'Config'와 비공개 'Secret' 타입으로 분리하여 관리 효율성을 개선했습니다. 기존의 일괄적인 민감도 정책은 폐지되는 대신, 프로덕션 환경의 보안을 강화하기 위해 개발/프리뷰 환경과 다른 값을 강제하는 새로운 보안 정책이 도입되었습니다.

Verc립 Sandbox가 미국 워싱턴, 샌프란시스코, 클리블랜드 및 프랑스 파리 지역에서 글로벌 서비스를 시작했습니다. 개발자는 리전 선택을 통해 지연 시간을 줄일 수 있으며, Pro 및 Enterprise 플랜 사용자는 장애 대비를 위한 페일오버 리전 설정도 가능합니다.

Vercel CLI가 DNS 레코드 관리, 도메인 갱신, 프로젝트 상태 제어 및 멤버 관리를 지원하도록 업데이트되었습니다. 이번 업데이트를 통해 개발자는 터미널 환경에서 스크립트나 AI 에이전트를 활용해 인프라 운영을 자동화하고 구조화된 JSON 출력을 통해 워크플로우를 통합할 수 있습니다.

Vercel이 Python용 비동기 작업 큐인 Celery를 네이티브로 지원하며, Vercel Functions를 통해 백그라운드 작업을 자동 확장할 수 있는 기능을 도입했습니다. 개발자는 별도의 브로커 설정 없이 'vercel://' 브로커와 Fluid compute 기반의 과금 모델을 통해 효율적인 워크로드 관리가 가능합니다.

Vercel Sandbox CLI 4.0.1 버전은 사용자 오류를 줄이고 다음 행동을 명확히 제시하는 네 가지 주요 개선 사항을 도입했습니다. 새로운 샌드백스 연결 방법 안내, 존재하지 않는 샌드박스에 대한 검색 힌트 제공, 잘못된 명령어 사용 시 올바른 명령어로의 리다이렉션, 그리고 구버전 설치 시 업데이트 알림 기능을 포함합니다.

Vercមាន은 v0에서 구축한 앱과 에이전트를 Slack, Google, Notion 등 100개 이상의 서드파티 서비스와 안전하게 연결할 수 있는 'Vercel Connect' 기능을 발표했습니다. 사용자는 프롬프트만으로 커넥터를 설정할 수 있으며, 팀 단위로 재사용 가능한 보안 토큰 기반의 연동 환경을 제공합니다.

Vercel AI Gateway가 이미지 분석 및 텍스트 추출 기능이 포함된 DeepMS DeepSeek V4 Flash Vision Experimental 모델 지원을 시작했습니다. 이 모델은 JPEG, PNG 등 다양한 이미지 형식을 처리할 수 있으며 기존의 도구 사용, 추론, 캐싱 기능을 그대로 유지합니다.

Vercel은 GPT-5.6 Sol 모델의 인하된 신규 가격에 대해 9월 18일까지 50% 추가 할인을 적용한다고 발표했습니다. 이번 조치로 입력 토큰 비용은 20%, 출력 토큰 비용은 약 33% 감소하며, 기존 모델 ID를 그대로 사용할 수 있어 별도의 코드 수정 없이도 즉시 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.

Vercel은 배포된 페이지, 함수, 에셋 등을 보관하여 즉각적인 롤백을 지원하는 Deployment Storage 기능을 발표했습니다. 사용자는 보관 정책(Retention Policy)을 설정해 비용을 관리할 수 있으며, GB당 월 $0.10의 비용이 발생합니다.

Ora는 AI 에이전트가 실제 웹 서비스에서 작업을 완수할 수 있는지 테스트하고, 실패 원인을 분석하여 웹 환경을 에이전트 친화적으로 개선하도록 돕는 플랫폼입니다. Vercﺒ의 eve 프레임워크를 활용해 다양한 에이전트 하네스의 성능을 비교하며, 에이전트 실행 환경의 표준화와 관측 가능성을 확보하는 데 집중하고 있습니다.

Vercel이 마이크로프런트엔드 환경에서 서로 다른 Git 저장소 간에도 브랜치 이름이 일치하면 프리뷰 배포를 연결하는 기능을 출시했습니다. 이를 통해 개발자는 여러 레포지토리에 걸친 통합된 변경 사항을 단일 프리뷰 경험으로 손쉽게 리뷰할 수 있습니다.

Vercel이 실제 유입되는 트래픽을 지속적으로 수집하여 재현 없이도 버그를 디버깅할 수 있는 'Always-on tracing' 기능을 베타로 출시했습니다. 사용자는 샘플링 규칙을 통해 특정 환경이나 경로에 대해 추적 범위를 설정할 수 있으며, 사용한 만큼 비용을 지불하는 구조입니다.

Vercel Agent가 슬랙 코드 채널에서 사용 가능해지며, 개발자가 별도의 도구 전환 없이 슬랙 내에서 AI와 함께 코드를 작성하고 리뷰할 수 있게 되었습니다. 이 에이전트는 배포 로그 공유부터 PR 리뷰까지 자동화하며, 모든 변경 사항에 대해 인간의 승인을 거치는 안전한 협업 환경을 제공합니다.

Vercel Functions가 Rust 기반으로 재작성되어 안정성과 성능이 향상된 Bun 1.4를 지원합니다. 이번 업데이트로 WebSocket 및 Bun.serve() 사용이 가능해졌으며, Next.js와 Hono 등 주요 프레임워크의 효율적인 운영을 지원합니다.