ModelRouter 기반 토큰 최적화로 일 비용 $3 이하 달성

Context

전체 태스크를 GPT-4 등 고비용 모델로 처리하여 2시간 만에 $50의 비용이 발생하는 과금 폭증 문제 직면. 무분별한 Frontier Model 호출로 인한 예측 불가능한 비용 구조와 낮은 경제적 지속 가능성이 시스템 병목 지점으로 파악됨.

Technical Solution

• 80/20 Rule 기반 태스크 분류를 통한 저비용 모델(gpt-3.5-turbo, Llama 3 8B 등) 우선 배치
• 태스크 타입, 프롬프트 길이, 복잡도 점수를 기준으로 모델을 동적 할당하는 ModelRouter 컴포넌트 설계
• 분류, 데이터 추출, 단순 요약 등 저복잡도 태스크의 Local LLM 및 Standard Model 강제 라우팅
• 고난도 추론 태스크 수행 전 저비용 모델을 이용한 Contextual Summarization 단계 추가로 입력 토큰 최소화
• 핵심 엔티티만 추출하여 Premium Model에 전달하는 Intelligent Distillation 파이프라인 구축
• Local LLM 기반 처리 후 실패 시 Cloud LLM으로 전환하는 Fallback 메커니즘 적용

Impact

• 일일 운영 비용을 $50 이상에서 $2.50~$3.00 수준으로 절감
• 12개의 AI Agent 및 3개 인스턴스로 75명 이상의 동시 클라이언트 수용
• 일평균 700건 이상의 이메일 액션 처리 성능 유지