비용·지연시간 최적화를 위한 LLM 선정 및 Trade-off 분석 전략

Context

최신 고성능 모델의 무조건적 채택으로 인한 과도한 리소스 소모와 Latency 증가 문제 발생. 특정 도메인 Task에 최적화된 모델 선정을 통한 비용 효율성과 사용자 경험 최적화 필요성 증대.

Technical Solution

• Task-Specific Model 매핑을 통한 불필요한 Compute 자원 낭비 제거
• Cost per Token, Token Usage, Average Compute Time을 핵심 지표로 설정한 리소스 비교 분석
• Server Location 분석을 통한 Network Latency 최소화 전략 수립
• gpt-image-1.5 채택을 통한 Style 구현 정밀도와 Response Speed 간의 균형점 확보
• Model Deprecation 일정을 고려한 Production 환경의 지속 가능성 검토
• 동일 Prompt 기반의 Baseline Test를 통한 정량적 성능 검증 프로세스 구축