Multimodal AI API 최적화를 통한 비용 97% 절감 및 마진 확보

Context

GPT-4o 기반의 Vision 작업 수행 시 높은 API 비용으로 인한 프로젝트 수익성 악화 발생. 특히 대량의 이미지 처리 시 출력 토큰 비용이 전체 예산을 초과하는 구조적 한계 직면.

Technical Solution

• Global API Gateway를 통한 다수 Multimodal Model의 벤치마킹 및 적합 모델 선별
• 작업 특성별 Model Routing 전략 수립을 통한 비용과 성능의 최적 접점 도출
• 범용 작업 및 OCR 고정밀 처리를 위해 $0.52/M 비용의 Qwen3-VL-32B를 메인 엔진으로 채택
• 중국어 중심 문서 처리 시 GLM-4.6V로 Route 하여 인식률 향상 및 리워크 비용 최소화
• 프로토타이핑 단계에서 GLM-4.5V($0.01/M)를 활용한 저비용 Prompt Iteration 환경 구축
• 오디오 처리 요구사항 발생 시 Qwen3-Omni-30B를 통해 추가 비용 없이 멀티모달 확장성 확보