Task-specific Routing을 통한 LLM 성능 최적화 및 비용 절감

I A/B tested 4 LLMs on the same 500 queries. The results surprised me.

NovaStack2026년 5월 25일3분intermediate

AI 요약

Context

단일 LLM 채택 시 발생하는 작업별 성능 불균형과 고정된 비용 구조의 한계 분석. 범용 모델 하나로 모든 도메인을 처리할 때 발생하는 Accuracy 손실 및 Latency 증가 문제 해결 필요성 대두.

NovaStack Gateway 도입을 통한 단일 API 엔드포인트 기반의 Multi-model 스위칭 구조 설계
Code generation(DeepSeek-V4 Pro), Long doc summarization(Kimi 2.6), Complex reasoning(Qwen3 235B) 등 Task-specific Routing 로직 구현
TTFT(Time To First Token)가 아닌 End-to-End Latency 측정을 통한 실제 사용자 경험 중심의 성능 벤치마킹 수행
모델별 상이한 Rate Limit 대응을 위한 Per-model Rate Limiter 계층 추가
응답 길이 차이에 따른 비용 변동성을 고려한 모델별 비용 및 품질 최적화 매핑

실천 포인트

1. 모델 선정 시 TTFT가 아닌 전체 End-to-End Latency를 측정했는가?

2. Task별 특성(코드, 요약, 추론)에 따른 라우팅 로직이 설계에 반영되었는가?

3. 모델별로 다른 Rate Limit를 제어할 수 있는 Throttle 계층이 존재하는가?

4. 응답 길이에 따른 비용 변동성을 시뮬레이션했는가?

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