Commerce OS

하나의 모델 위에서
움직이는 커머스 OS.

상품·SKU·재고·주문·채널을 하나의 언어로. 필요한 모듈만 골라 쓰세요.

도입 상담

Modules

필요한 축만, 제대로.

다섯 개 모듈은 각자 완결되고, 연결 모델 위에서 서로를 자동으로 읽습니다.

상품 관리

흩어진 SKU를 한 곳에

옵션·번들·세트 상품

재고

채널별 실재고 실시간

로케이션·안전재고·세이프티 스톡

주문·정산

수수료 반영 순이익까지

자동 매칭·반품·환불

채널 연동

네이버·쿠팡·자사몰 묶기

양방향 동기화

자동화

반복 업무는 규칙으로

워크플로우·알림·승인

Architecture

한 번의 연결, 모든 모듈에 반영.

데이터는 한 번 들어오고, 다섯 모듈은 같은 객체를 읽습니다.

See it move

제품은 말로 설명되지 않습니다.
보여드리는 게 빠릅니다.

Calabii Commerce Model

상품·주문·재고가
같은 언어를 쓸 때,
처음으로 의사결정이 빨라집니다.

칼라비 연결 모델은 커머스에 꼭 맞는 객체·관계·액션의 운영 층입니다.

3층

Objects · Links · Actions

120+

기본 객체 타입

공개

스키마·API·SDK

Scroll · 3층 구조 살펴보기

The Problem

대시보드는 10개,
진실은 0개.

엑셀, ERP, 채널 관리 툴, 재고 앱, CS 툴. 숫자들이 서로 다르다는 걸 모두가 압니다. 누구도 고치지 않았을 뿐입니다.

같은 SKU의 재고 수가 도구마다 다르다
채널별 수수료가 반영 안 된 "매출"이 보고된다
엑셀로 옮기다 손이 먼저 지친다

같은 하루, 같은 회사숫자가 모두 다르다

Layer 1 · Objects

데이터가 아니라,
객체입니다.

상품·SKU·옵션·주문·재고·고객·채널은 더 이상 테이블이 아닙니다. 각자 속성과 행동을 가진 운영 가능한 개체입니다.

속성

이름, 상태, 카테고리, 옵션 · 타입 강제

행동

주문 생성, 재고 차감, 반품 · 정의된 메서드

식별

채널이 달라도 같은 객체로 매칭

Object Graph · 7 types

기본 객체

표준 속성

∞

커스텀 확장

Layer 2 · Links

연결이 곧 결정의 속도입니다.

“주문 → 재고 차감 → 발주 제안”이 자동으로 흐릅니다. 사람이 엑셀로 옮기지 않습니다.

주문 취소 시 재고 자동 복원

안전재고 밑돌면 발주 제안 큐에 등록

수수료 변경 시 전체 정산 재계산

Layer 3 · Actions

“재발주” “가격 변경”
“정산 확정”이 타입입니다.

버튼이 아니라 타입으로 정의된 액션. 누가 언제 왜 실행했는지 전부 남습니다.

TYPE

action.reorder(sku, qty, supplier)

AUTH

역할별 실행 권한 + 금액 임계치 승인

LOG

실행자·시간·입력·결과 완전 감사 로그

Action · Reorder

v1.0.4

공급사

한성물산

수량

200 EA

납기

2026-05-06

승인자

정운영 팀장대기 중

Execution Log

재발주 요청 생성
박담당 · 14:02:11 · SKU-0441 · 200 EA
승인 요청 발송
System · 14:02:12 · → 정운영 팀장
승인 대기 중
SLA 2시간 · 남은 시간 1h 43m

FLOW

한 번의 변화가, 모든 곳에 반영됩니다

상품을 한 번 등록하면

자사몰, 네이버, 카탈로그가 동시에 업데이트됩니다
검색 색인과 추천 데이터가 함께 갱신됩니다
마케팅 캠페인에 즉시 반영됩니다

주문이 한 건 들어오면

재고가 즉시 차감되고 발주가 제안됩니다
배송 준비와 설치 일정이 함께 시작됩니다
고객에게 알림이 자동 발송됩니다

고객이 후기를 한 줄 남기면

상품 페이지가 즉시 업데이트됩니다
CS 담당자에게 우선순위가 매겨집니다
마케팅 성과 데이터에 반영됩니다

재고가 부족해지면

시스템이 발주량을 제안합니다
광고 노출이 자동 조정됩니다
관련 담당자에게 알림이 전달됩니다

각각의 시스템이 따로 일하던 시대는 끝났습니다.
한 번의 입력으로 모든 운영이 함께 움직입니다.

AI that operates

LLM이 아니라,
운영에 접속합니다.

모델이 있으니 AI가 현장을 이해합니다. “결품 임박 상품 3개 재발주 제안해” 같은 말이 실제 액션으로 연결됩니다.

GPT 래퍼가 아닙니다. 재고·주문·정산 데이터에 직접 연결됩니다.
답변하는 AI가 아니라 실행하는 AI입니다.
환각 없는 답이 가능한 건 데이터에 직접 닿기 때문입니다.

읽기

객체·관계를 통째로 이해

쓰기

액션 타입으로 안전하게 실행

Calabii Copilot

이번 주 결품 위험 SKU 보여줘

3개입니다. 남은 재고 기준으로 정렬했습니다.

SKU	남은 재고	일수
SKU-0182	142 EA	7일치
SKU-0441	68 EA	4일치
SKU-0913	21 EA	3일치

· traced via Order × Inventory × SafetyStock

운영에 대해 무엇이든 물어보세요⌘K

INTELLIGENCE

시스템과 대화하세요

사람이 매번 데이터를 모으고 보고서를 만들 필요가 없습니다

지난 달 반품률이 가장 높았던 상품의 공통점은?

프리미엄 가전 카테고리 3개 상품에서 반품률이 평균보다 2.3배 높았습니다. 모두 200kg 이상이며, 동일 운송사를 통해 배송되었습니다.

다음 주 재고 부족이 예상되는 SKU는?

12개 SKU가 현재 판매 속도 기준 5일 이내 소진 예정입니다. 우선순위 발주 제안을 준비했습니다.

오늘 가장 먼저 처리해야 할 일은?

설치 SLA 임박 건 3건, 미응답 고객 문의 7건, 입고 지연 1건 순입니다.

이 고객 문의에 답변 초안을 만들어줘

고객의 이전 주문 3건과 유사 케이스 12건을 참고해 초안을 작성했습니다.

데이터가 연결되어 있기에 가능한 일입니다.
데이터가 끊기면 시스템은 챗봇이 되지만, 데이터가 연결되면 시스템은 동료가 됩니다.

Developer Ready

API와 코드로 직접 다룰 수 있습니다.

닫힌 ERP가 아닙니다. 객체·관계·액션을 API·웹훅·SDK로 당신의 시스템에 결합하세요.

REST API

OpenAPI 3.1

Webhooks

HMAC 서명

SDK

TS · Python

개발자 문서 →

POST · /api/v1/products200 OK

// 상품 객체 생성. 연결 모델 반영
POST /api/v1/products
{
  "sku": "CAL-TEE-BLK-M",
  "name": "베이직 티셔츠 / 블랙 / M",
  "options": [
    { "color": "black", "size": "M" }
  ],
  "channels": ["naver", "coupang", "own"],
  "inventory": {
    "safety_stock": 50,
    "location": "WH-SEOUL-01"
  }
}

// → 채널 3곳에 자동 동기화
// → 재고 객체 생성, 안전재고 트리거 연결
// → 감사 로그 1건 기록

latency 142mssigned & verified

Run it, don't read it

백 마디 설명보다 한 번의 연결.
직접 움직여보세요.

실제 데이터를 연결해 객체·관계·액션이 어떻게 움직이는지 보여드립니다.

빠른 응답

NDA 체결 후 데모

신속한 도입 진행

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