작업별 모델 라우팅 전략을 통한 AI 시스템 최적화 및 비용 효율화

Context

범용적 고지능 모델 단일 채택 방식의 효율성 한계 직면. 워크로드별 성능 차이와 API 비용 증가로 인해 특정 작업에 특화된 모델 선택의 중요성 증대.

Technical Solution

• GPT-5.5의 Full Retrained Base Model 설계를 통한 Terminal-Bench 성능 강화 및 코드 실행 추론 방식 근본적 개선
• Claude Opus 4.7의 자체 출력 검증 로직 및 계획 단계 내 논리 오류 수정 프로세스 도입으로 Long-horizon Agentic 작업 효율 증대
• Gemini 3.1 Pro의 Native Multimodal 통합 아키텍처 설계를 통한 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오의 동시 처리 구현
• 2M Token Context Window 확보를 통한 대규모 법률 계약서 및 장시간 비디오 데이터의 단일 프롬프트 처리 구조 설계
• 캐싱된 입력 토큰 비용을 표준 대비 1/10 수준으로 낮춘 비용 최적화 아키텍처 적용
• 작업 유형(Terminal, Coding, Research)에 따라 최적 모델로 요청을 분기하는 모델 라우팅 아키텍처 채택