멀티턴 대화2 세션 후반부 멀티턴 대화 토큰 관리 - 슬라이딩 윈도우, 동적 요약, 하이브리드 고객 지원 챗봇을 운영하다 보면 세션 후반부 응답 비용이 초반 대비 4~5배 치솟는 순간이 옵니다. 저도 그 숫자를 처음 봤을 때 잠깐 멍했습니다. 멀티턴 LLM 대화에서 히스토리를 어떻게 관리하느냐는 단순한 최적화 문제가 아니라, 서비스 품질과 비용을 동시에 결정하는 핵심 설계 선택입니다.이 문제를 처음 마주했을 때 솔직히 "그냥 최근 몇 턴만 남기면 되지 않을까" 싶었습니다. 그런데 실제로 해보니 그렇게 단순하지 않았습니다. 비용과 품질은 서로 반대 방향을 당기고 있었고, 그 사이에서 균형점을 찾는 과정이 생각보다 훨씬 까다로운 엔지니어링 문제였습니다.슬라이딩 윈도우: 단순함의 함정멀티턴 대화에서 가장 먼저 떠올리는 전략은 슬라이딩 윈도우입니다. 전체 대화 이력 중 가장 최근 N개의 메시지만 LLM에.. 2026. 5. 29. LLM API 비용의 토큰 낭비 (패턴 진단, 히스토리 관리, 캐싱 전략) 파트너사의 고객 지원 봇을 처음 진단했을 때 솔직히 예상 밖이었다. 월 API 비용의 68%가 실제 AI 처리가 아닌 히스토리 재전송에 쓰이고 있었거든요. 코드는 멀쩡히 돌아가고 있었고, 아무도 문제를 몰랐다. LLM 개발에서 토큰 낭비는 대부분 이렇게 조용히 쌓인다. 이 숫자를 처음 봤을 때 든 생각은 "버그가 있는 거 아닌가"였다. 그런데 코드를 뜯어보면 뜯어볼수록 버그가 아니라 설계였다. 아무도 의심하지 않았기 때문에 아무도 고치지 않은 패턴들이 비용 구조를 조용히 갉아먹고 있었다. 이 경험 이후로 "돌아가는 코드"와 "효율적인 코드"가 얼마나 다를 수 있는지를 다시 생각하게 됐다.가장 많이 보이는 낭비 패턴 다섯 가지직접 코드 리뷰와 프로덕션 모니터링을 하면서 반복적으로 마주친 패턴들이다.첫 번째.. 2026. 5. 28. 이전 1 다음
