TTFT 120ms 달성 및 모델별 비용-성능 Trade-off 분석을 통한 LLM 최적화

Context

실시간 AI 채팅 어시스턴트 구축 중 사용자 경험을 저하시키는 고지연 시간 문제 발생. 마케팅 지표가 아닌 실제 인프라 기반의 TTFT 및 TPS 측정으로 모델별 실질 성능 검증 필요성 대두.

Technical Solution

• Streaming 응답 구조를 통한 First Token 도달 시간(TTFT) 측정 로직 구현
• US East 및 Asia 지역 기반의 다각도 벤치마킹을 통한 지리적 네트워크 레이턴시 영향 분석
• Task 복잡도에 따른 모델 계층화 설계(Simple $\rightarrow$ General $\rightarrow$ Complex $\rightarrow$ Reasoning)
• Cost-Efficiency 극대화를 위해 Classification 등 단순 작업에 초저가 모델(Qwen3-8B) 배치
• 고차원 추론이 필요한 코드 디버깅 작업에 Reasoning 모델(DeepSeek-R1)을 할당하는 전략적 분기 처리

Impact

• Step-3.5-Flash 도입 시 120ms의 초저지연 TTFT 및 80 tok/s 속도 확보
• Qwen3-8B 활용 시 $0.01/M output tokens의 극한의 비용 효율성 달성
• Premium 모델의 경우 최대 1200ms의 TTFT가 발생하나 복잡한 Reasoning 작업의 정확도 향상 확인

Key Takeaway

단일 최적 모델은 존재하지 않으며, TTFT와 추론 비용 그리고 모델의 지능 수준 사이의 Trade-off를 고려한 Use-case별 맞춤형 모델 라우팅 설계가 필수적임.