LLM Gateway 설계: 라우팅, Rate Limiting, Fallback 전략

LLM Gateway는 애플리케이션과 LLM 프로바이더 사이에 위치하는 프록시 계층입니다. API 키 관리, 멀티 프로바이더 라우팅, Rate Limiting, Fallback, 비용 추적, 로깅을 한 곳에서 처리하여 각 서비스가 이 로직을 중복 구현하지 않도록 합니다.결론 아키텍처와 선택 이유LLM Gateway를 도입하는 핵심 이유는 프로바이더 장애 시 자동 전환, 팀별 비용 통제, 통합 Observability 세 가지입니다.설계 축권장 접근이유라우팅 전략비용 우선 → 지연 시간 우선 혼합일반 요청은 저비용 모델로, 품질 민감 요청은 고성능 모델로 분리Rate LimitingTPM(토큰/분) + RPM(요청/분) 이중 제한프로바이더 한도 초과 방지 + 내부 팀별 예산 통제FallbackPrimary..

AI 서비스 비용 최적화 전략: 토큰, 캐시, 모델 선택 기준

AI API를 운영 환경에 적용하면, 개발 단계에서는 보이지 않았던 비용이 드러납니다. 프로토타입에서 월 $50이던 비용이, 사용자가 늘고 Agent 루프가 추가되면 $5,000을 넘기는 경우가 흔합니다. 이 글은 AI 서비스 비용을 구조적으로 줄이기 위한 네 가지 전략—토큰 최적화, Provider 캐싱, Semantic Cache, 모델 선택—을 설계 관점에서 정리합니다.핵심 요약AI 서비스 비용은 토큰 수 × 모델 단가로 결정됩니다. 입력/출력 토큰은 별도 과금되며, 출력 토큰이 입력보다 2~6배 비쌉니다.Provider Prompt Caching은 반복되는 시스템 프롬프트의 입력 비용을 90% 절감할 수 있습니다. 다만 캐시 쓰기 비용과 TTL을 고려해야 합니다.Batch API는 실시간 응답이 ..

AI 서비스 비용 거버넌스: 팀별 할당, 예산 알림, 사용량 대시보드 설계

AI 서비스 비용은 토큰 단위로 과금되며, 사용량이 예측하기 어렵습니다. 팀 단위 비용 가시성 없이 운영하면, 월말 청구서를 받고서야 어떤 팀이 얼마를 썼는지 파악하게 됩니다. 이 글은 AI 서비스 비용을 팀별로 할당하고, 예산 초과를 사전에 감지하며, 사용량을 대시보드로 가시화하는 거버넌스 아키텍처를 설계 관점에서 정리합니다.핵심 요약AI 서비스 비용은 전통적인 인프라 비용과 달리 토큰 수, 모델 종류, 요청 패턴에 따라 크게 변동합니다.팀별 비용 귀속(Cost Attribution)을 위해 LLM Gateway 계층에서 요청을 식별하고, 메타데이터로 태깅하는 구조가 필요합니다.예산 알림은 임계값 기반 단계별 알림과 자동 차단을 조합하여 설계합니다.사용량 대시보드는 팀별, 모델별, 기간별 토큰 소비량과..

LLM을 우리 데이터에 맞게 활용하려면 RAG와 Fine-tuning 중 어떤 방식을 선택해야 하는지, 비용·운영·품질 관점에서 판단 기준을 정리합니다.핵심 요약RAG는 외부 지식을 검색하여 프롬프트에 제공하는 방식이고, Fine-tuning은 모델 자체를 추가 학습시키는 방식입니다.자주 변경되는 지식 기반 시스템에는 RAG가, 특정 도메인의 언어 패턴이나 출력 형식을 학습시켜야 할 때는 Fine-tuning이 적합합니다.두 방식은 상호 배타적이지 않으며, 운영 환경에서는 결합하여 사용하는 경우도 있습니다.선택 기준은 "모델이 무엇을 알아야 하는가(지식)" vs "모델이 어떻게 답해야 하는가(행동)"로 구분할 수 있습니다.비용, 운영 복잡도, 데이터 보안 요건에 따라 최적 전략이 달라집니다.1. 문제 상..