Context Engineering을 통한 LLM API 비용 60~80% 절감 전략

Context

단순 프롬프트 축소라는 저효율 방식에 의존하여 실제 비용의 96%를 차지하는 Context 구조적 낭비를 방치함. 특히 대화 턴 수 증가에 따라 입력 토큰이 n(n+1)/2로 기하급수적으로 증가하는 Quadratic Growth 문제가 비용 병목의 핵심 원인으로 작용함.

Technical Solution

• Prompt Caching 도입을 통한 정적 콘텐츠(System Prompt, Tool Schemas) 재처리 비용 90% 제거
• Model Routing 설계를 통한 단순 의도 분류 작업의 소형 모델(Haiku, Nano) 이관으로 추론 비용 최적화
• Output Token 제어를 위한 max_tokens 설정 및 JSON Schema 기반 Structured Output 적용으로 고비용 출력 토큰 억제
• 비실시간 백그라운드 작업에 Batch API를 적용하여 요청 비용 50% 절감
• API Response의 usage 필드 기반 모니터링 체계 구축을 통한 데이터 기반의 최적화 지점 식별