모델 최적화로 추천 시스템 비용 96% 절감 및 85% 벤치마크 달성

Context

기존 고비용 AI 에이전시의 획일적 설계로 인한 과도한 구축 비용 발생. 범용 LLM 사용 시 발생하는 높은 Token 비용과 추천 작업에 불필요한 과잉 성능 모델 채택이 주요 병목 지점임.

Technical Solution

• 추천 작업의 특성인 Short-burst Classification 및 Ranking에 최적화된 경량 모델 선정
• 절대적 모델 성능보다 'Cost-per-correct-recommendation' 관점의 비용 효율성 지표 도입
• Global API의 OpenAI 호환 SDK를 활용한 통합 시간 단축 및 빠른 전환 구조 설계
• 벤치마크 점수 80%를 하한선으로 설정하여 비용 절감과 추천 품질의 균형 유지
• 사용자 체감 대기 시간 단축을 위해 SaaS 대시보드 환경에 Streaming API 적용
• Input/Output Token 비율(60:40)을 고려한 정밀한 비용 시뮬레이션 기반의 모델 선택

Impact

• API 운영 비용: GPT-4o 대비 최대 9.2배 절감 (1,000회 호출 시 $5.50 $\rightarrow$ $0.60)
• 구축 비용: 기존 에이전시 견적($15,000) 대비 약 96% 비용 감소
• 추천 품질: 최적화 모델 기준 평균 84.6%의 벤치마크 정확도 확보

Key Takeaway

추천 시스템과 같은 특정 Task에서는 최상위 모델보다 도메인 벤치마크 점수 80% 이상의 경량 모델을 선택하는 것이 경제적·기술적 타당성이 높음.