월 $40 비용으로 엔터프라이즈급 AI 코딩 스택 구현

Context

고성능 LLM의 높은 API 비용과 구독 모델의 사용량 제한으로 인한 비용 효율성 저하 발생. 단일 모델 의존 방식은 단순 반복 작업에도 고비용의 Frontier Model을 소모하는 구조적 낭비를 초래함.

Technical Solution

• 추론 난이도에 따른 계층형 모델 라우팅(Layered Routing) 아키텍처 설계
• Architecture 설계 및 Complex Debugging 등 고차원 추론은 구독 기반 Frontier Model에 할당하여 고정 비용 최적화
• Boilerplate 생성 및 단순 리팩토링 등 기계적 작업은 DeepSeek V3 등 저가형 API로 라우팅하여 가변 비용 최소화
• 월 5M Tokens 초과 시 Marginal Cost 제거를 위한 Open-source 모델 Self-hosting 전환 전략 수립
• OpenRouter를 통한 Multi-model 추상화 레이어 도입으로 API 통합 관리 및 Failover 메커니즘 확보
• RAG 컨텍스트 중복 전송 방지를 위한 Aggressive Caching 및 요청 병렬화를 위한 Batching 적용