단일 API 호출 기반 9-Grid 설계로 비용 87.5% 절감 및 Face Drift 해결

Context

헤어스타일 프리뷰 서비스에서 스타일별로 개별 API를 호출하는 Naive Architecture 채택. 이로 인해 높은 비용 발생과 과도한 Latency, 개별 생성 시 발생하는 Face Drift 현상으로 인한 사용자 경험 저하라는 기술적 병목 지점 직면.

Technical Solution

• 8회의 개별 호출 구조를 단일 API 호출을 통한 3x3 Grid 생성 방식으로 전환
• 모델의 일관성 유지를 위해 '동일 인물, 동일 조명, 동일 각도' 제약 조건을 Prompt에 명시
• 셀 간 간섭 및 이미지 혼합 방지를 위해 'Thin white border' 지침을 통한 Layout discipline 확보
• UI 레이블링과 매칭되는 결정적 배치(Deterministic placement)를 위해 [N] 형태의 번호 기반 슬롯 지정 방식 도입
• 1/9 크기의 제한된 캔버스 내 시각적 구분을 위해 유사 스타일을 배제하고 시각적 변별력이 높은 스타일 셋으로 최적화
• 모델의 Identity 보존 한계를 고려하여 16-Grid가 아닌 9-Grid를 최적의 성능 지점(Sweet spot)으로 설정

Impact

• Cost: 호출당 $0.32에서 $0.04로 8배 감소
• Latency: 순차 호출 기준 40초에서 단일 호출 기준 약 6초로 대폭 단축
• Consistency: 단일 이미지 내 생성으로 Face Drift 제거 및 인물 동일성 확보