KV Cache 보존을 통한 LLM 추론 비용 및 연산 오버헤드 최소화 전략

Context

토큰 비용 절감을 위해 대화 기록을 요약하여 전달하는 관습적 최적화 방식의 한계 분석. 요약 과정에서 발생하는 KV Cache 파괴로 인해 실제 연산 비용이 증가하고 정보 손실이 발생하는 Anti-optimization 문제 식별.

Technical Solution

• 기존 대화 기록을 유지하여 GPU 메모리에 저장된 KV Cache의 Hit rate를 극대화하는 설계 채택
• 요약본 생성 시 발생하는 추가 Token 생성 비용 및 새 세션의 Full Recomputation 오버헤드 제거
• Context Window 임계치 도달 전까지는 원본 메시지 구조를 유지하는 Stateless 지향적 상태 관리
• Agent Loop 설계 시 Tool Call 이력을 단일 메시지로 병합하지 않고 Native Multi-turn 포맷으로 유지
• 캐시된 토큰에 대한 API Provider의 할인 정책을 활용한 경제적 효율성 확보

Impact

• 요약 방식 대비 추론 시 연산 오버헤드 최대 10배 감소
• 캐시된 토큰 비용 적용 시 일반 토큰 대비 최대 90% 이상의 비용 절감 효과 발생

Key Takeaway

LLM 아키텍처에서 기존 기록은 KV Cache를 통해 사실상 비용이 0에 수렴하므로, 인위적인 압축보다 캐시 효율성을 우선하는 설계 원칙 필요