태스크 성격별 Model Routing을 통한 AI 코딩 워크플로우 비용 최적화

Context

단일 고성능 모델 사용 시 발생하는 고비용 구조로 인한 개발자 사용 심리 위축 및 워크플로우 저하 발생. 비용 부담이 도구 활용 빈도를 낮추고 대규모 Context 작업 회피라는 부정적 행동 변화를 유발하는 한계점 노출.

Technical Solution

• 단순 모델 교체가 아닌 태스크의 허용 오차 범위에 따른 Model Routing 계층 설계
• First Draft, Test Scaffold, Log/Summary 등 저위험 작업에 Cheap Model을 배정하는 Lane 기반 라우팅 구현
• Final Review, Architecture 설계 등 고위험 작업에 Strong Model을 유지하는 차등 적용 전략 채택
• OpenAI-compatible route 인터페이스를 통한 기존 워크플로우 유지 및 모델 전환 비용 최소화
• 실측 데이터 기반의 비용 대비 품질 검증 루프를 통한 점진적 스케일링 적용
• 사용 로그 및 Prepaid Control 기능을 통한 실시간 비용 가시성 확보