ai개발비용2 모델 라우팅 전략 - 작업 난이도에 따라 모델을 골라 비용 최적화 AI 서비스를 만들다 보면 한 가지 의문이 생깁니다. "모든 요청에 가장 똑똑한 모델을 써야 할까?" 정답은 아닙니다. 모델 라우팅이란 들어오는 질문이나 작업의 난이도를 판단해서, 그 수준에 맞는 모델로 자동으로 연결해 주는 전략입니다. "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 세계 최고 수준의 AI를 쓰는 건 소총으로 모기를 잡는 격입니다. 반면 복잡한 코드 리뷰나 다단계 논리 추론이 필요한 작업은 성능이 높은 모델이 필요합니다.처음 AI 서비스를 만들었을 때 저도 모든 요청에 최상위 모델을 붙였습니다. 그런데 한 달 뒤 청구서를 보고 깜짝 놀랐습니다. 단순한 인사말이나 FAQ 답변에도 고가 모델이 돌아가고 있었던 거죠. 알고 보니 전체 요청의 60% 이상이 아주 간단한 질문들이었고, 그걸 다 비싼 모델로 처리.. 2026. 5. 31. API 토큰 비용 - 입출력 요금, 구조화 출력, Batch API API를 쓰면서 비용이 예상보다 두 배 가까이 나온 적 있으신가요? 저는 있습니다. 그것도 첫 달 청구서를 받고 나서야 깨달았습니다. 입력 토큰과 출력 토큰의 요금이 다르다는 걸, 직접 돈을 날리고 나서야 제대로 인식하게 됐습니다. 그 경험이 지금의 설계 습관을 만들었습니다.청구서가 가르쳐준 입출력 요금의 차이RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 문서 질의응답 서비스를 만들고 있었습니다. RAG란 외부 문서를 검색해서 그 내용을 컨텍스트로 LLM에 넘기는 방식으로, 모델이 학습하지 않은 최신 정보나 사내 자료를 다룰 때 자주 쓰이는 아키텍처입니다.구조는 단순했습니다. 사용자가 질문하면 관련 문서를 검색하고, 검색된 결과 전체를 컨텍스트 윈도우에 넣은 뒤 상세하고 친절한 .. 2026. 5. 12. 이전 1 다음
