Intelligent Routing 도입을 통한 AI Agent 비용 62% 절감 및 효율 최적화

Context

Token 단가 하락에도 불구하고 AI Agent 활용 범위 확대로 인한 전체 운영 비용 상승. 단순 작업에 고성능 모델을 일괄 적용하는 Over-routing 및 Context Bloat로 인한 리소스 낭비 발생.

Technical Solution

• Prompt Complexity 분석을 통한 모델 최적 매칭 로직 설계
• 작업 난이도에 따라 Standard와 Max 모델로 분기하는 Intelligent Routing 구현
• 불필요한 정보를 제거하여 Token 소모를 줄이는 Context Hygiene 프로세스 적용
• 복합 작업을 개별 단위로 분리하여 각 서브 태스크에 최적 모델을 할당하는 Task Decomposition 수행
• 반복적인 결과 도출을 방지하기 위한 Caching 및 Reuse 메커니즘 도입

Impact

• 평균 비용 62% 절감 달성
• 99.2%의 서비스 품질 유지

Key Takeaway

모든 태스크에 최상위 모델을 사용하는 구조에서 벗어나 작업 복잡도에 기반한 모델 계층화(Model Tiering) 전략이 비용 최적화의 핵심임.