Zero-Backend 구조와 BYOK 설계를 통한 비용 제로 AI OSINT 도구 구현

How I Built a Serverless AI-Powered OSINT Tool With Zero Backend and Zero Budget

Dahood Dahood2026년 6월 7일10분intermediate

AI 요약

Context

기존 OSINT 도구의 높은 진입 장벽과 복잡한 결과 분석 과정을 해결하고자 함. 인프라 예산 부재라는 제약 조건 하에 서버 유지비와 관리 포인트를 완전히 제거한 아키텍처 설계가 필요했음.

Cloudflare Pages 기반의 Serverless Edge Delivery를 채택하여 백엔드 서버 및 DB 없는 구조 설계
BYOK(Bring Your Own Key) 모델 적용을 통해 API 비용 및 키 관리 책임을 사용자 로컬 스토리지로 분산
분석 대상 및 사용자 역할에 따라 Claude-Haiku(속도/비용)와 Claude-Sonnet(추론/심층 분석) 모델을 차등 할당하는 AI 라우팅 전략 수립
AI Hallucination 방지를 위해 자유 서술형 프롬프트를 배제하고 엄격한 JSON Schema 기반의 응답 강제화 적용
API 응답의 무결성 보장을 위해 Markdown 펜스 제거 및 JSON.parse 기반의 파싱 안전 계층(Safety Layer) 구축
Cloudflare _redirects 파일의 와일드카드 패턴 충돌로 인한 Parallel Scanning 오류를 구체적 라우팅 정의로 해결

실천 포인트

1. LLM 응답의 일관성 확보를 위해 프롬프트 작성 전 JSON Schema를 먼저 정의했는가

2. Serverless 환경에서 _redirects와 같은 라우팅 설정이 코드와 동일한 수준의 중요도를 갖고 관리되고 있는가

3. 사용자 역할(Persona)에 따라 모델의 성능과 비용 효율성을 고려해 적절한 LLM 모델을 매핑했는가

4. API 키 등 민감 정보 처리 시 서버를 거치지 않는 Client-side 저장 방식의 보안 및 운영 Trade-off를 검토했는가

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