AIモデル ローカル実行 vs API: どちらを選ぶべき？

Context

Frontier 모델의 API 의존도로 인한 누적 비용 증가와 민감 데이터 외부 유출 리스크가 주요 병목으로 작용함. 모델 성능 상향 평준화에 따라 Local LLM의 실무 적용 가능성이 대두된 시점임.

Technical Solution

• 처리량 기반의 Cost-Benefit 분석을 통한 인프라 선택 구조 설계
• OpenAI Compatible API 표준 채택을 통한 Base URL 스위칭 기반의 모델 추상화 계층 구현
• vLLM 및 Ollama를 활용한 Self-hosted 서버 구축으로 데이터 거버넌스 확보 및 내부 인프라 제어권 강화
• On-device 추론 배치를 통한 Network Latency 제거 및 최저 TTFT 달성 구조 채택
• 개발/테스트 환경의 Local LLM 활용과 운영 환경의 Frontier API 운용을 결합한 하이브리드 파이프라인 구성

Impact

• 일일 출력 7만 토큰 초과 시 Self-hosted 방식의 비용 효율성 확보
• A100 기반 72B 모델 운용 시 약 200 tokens/sec의 처리 성능 달성
• On-device 추론 시 TTFT 200~400ms 수준으로 단축하여 네트워크 지연 제거

Key Takeaway

특정 모델에 종속되지 않는 OpenAI 호환 인터페이스 설계를 통해 비용과 프라이버시 요구사항에 따라 런타임에 실행 환경을 변경할 수 있는 유연한 아키텍처 확보가 핵심임.