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The AI Engineer's Toolkit: Building a Production-Ready Mocking Layer
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AI/ML

API 비용 제거 및 테스트 속도 극대화를 위한 Programmable Mocking Layer 설계

The AI Engineer's Toolkit: Building a Production-Ready Mocking Layer

Midas1262026년 4월 13일7intermediate

Context

LLM API 의존적인 아키텍처에서 발생하는 높은 Latency와 API Rate Limit으로 인한 개발 속도 저하 문제 분석. CI/CD 파이프라인 내 비결정적 응답과 예측 불가능한 비용 발생에 따른 테스트 자동화 한계 직면.

Technical Solution

  • API Endpoint를 가로채어 설정된 모드에 따라 응답을 분기하는 Central Mock Router 설계
  • Unit Test용 Static Response와 Integration Test용 Context-aware Dynamic Response 핸들러 분리 구현
  • Server-Sent Events(SSE) 규격을 모사한 Token-by-token 스트리밍 로직으로 UI 렌더링 상태 검증 환경 구축
  • 특정 입력 패턴에 따른 사전 정의된 응답을 반환하는 Scenario Registry 패턴 도입을 통한 엣지 케이스 시뮬레이션
  • Environment Variable을 활용한 Base URL 동적 전환 구조로 코드 수정 없는 Local/Test/Prod 환경 스위칭 구현
  • Error Simulation 핸들러 배치를 통해 Rate Limit 및 Context Overflow 등 API 장애 상황의 예외 처리 로직 검증

- LLM API 호출부의 Base URL을 환경 변수화하여 Mock 서버 전환 구조 확보 - 단순 고정 값 반환을 넘어 Streaming 및 Error Response 시뮬레이션 포함 여부 검토 - 시나리오 기반의 Registry를 구축하여 비결정적 AI 응답을 결정적 테스트 케이스로 변환 - Docker 컨테이너 기반의 Mock 서버 배포를 통한 팀 내 일관된 개발 환경 공유

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