Credit Optimizer 도입을 통한 AI 비용 62% 절감 및 자동화 달성

Context

단순 반복적인 Prompt 입력과 수동 모델 선택으로 인한 리소스 낭비 발생. 작업 복잡도와 무관한 단일 모델 사용으로 인한 비용 비효율 및 Token 낭비가 주요 병목 지점.

Technical Solution

• First Principles 분석 기반의 Prompt complexity 분류를 통한 Standard 및 Max 모델의 최적 Routing 설계
• 불필요한 Context 제거 프로세스인 Context hygiene 적용을 통한 Token 소모량 10-30% 최적화
• 복합 요청을 개별 Sub-tasks로 분리하는 Task decomposition 로직 구현
• Standard 모델 우선 실행 후 Quality check 실패 시에만 Max 모델로 전환하는 Smart Testing 전략 채택
• Manus AI skill 형태로 Credit Optimizer를 구현하여 모든 Prompt를 인터셉트하는 미들웨어 구조 설계

Impact

• 평균 작업 비용 $0.85에서 $0.32로 감소
• 월간 지출 비용 $170에서 $64로 약 62% 절감
• 수동 라우팅 비율 100%에서 0%로 자동화
• 99.2% 수준의 고품질 결과물 유지