Model Routing 기반 AI 스택 구축으로 비용 65% 절감 및 응답속도 1.2s 달성

Context

단일 고성능 LLM(GPT-4o) 의존으로 인한 API 비용 급증 및 런웨이 고갈 위험 발생. 모든 요청에 동일한 고비용 모델을 적용하는 비효율적 구조로 인한 운영 지속 가능성 저하.

Technical Solution

• Unified API Layer 도입을 통한 단일 엔드포인트 기반의 다중 모델 통합 관리 구조 설계
• Task-specific Dispatcher 로직 구현으로 요청 성격(Simple, Code, Long-context, Budget)에 따른 최적 모델 자동 라우팅
• OpenAI-compatible Endpoint 활용을 통한 SDK 변경 없는 유연한 모델 스왑 환경 구축
• Redis 기반 Response Cache 레이어 추가를 통한 중복 쿼리 처리 비용 제거 및 응답 속도 향상
• Cost-per-useful-output 지표 중심의 184개 모델 벤치마크 기반 최적의 Model Mix 선정

Impact

• 전체 운영 비용 40~65% 절감
• 평균 Latency 1.2s 및 Throughput 320 tokens/sec 확보
• 벤치마크 평균 점수 84% 이상의 품질 유지