LLM Agent의 비용 폭증 방지를 위한 Runtime Budget Gate 설계

Context

Agentic Loop의 반복적 추론으로 인한 Token 소모량이 일반 Chat Assistant 대비 기하급수적으로 증가함. Microsoft 사례와 같이 거대 조직조차 내부 정책(Memo)만으로는 마감 압박 속의 엔지니어 행동 제어 및 비용 관리에 한계를 보임.

Technical Solution

• Human-based Policy를 제거하고 Runtime Gate를 통한 강제적 비용 제어 아키텍처 도입
• LLM API 호출 전 단계에 Python Wrapper 기반의 인터셉터 계층 배치
• Daily Budget, Max Tokens per Call, Rate Limit 등 4가지 정량적 제약 조건 설정
• 설정된 임계값 초과 시 즉시 Clean Error를 반환하여 무한 루프 및 비용 런어웨이 차단
• Config 변경만으로 전체 에이전트 플릿의 지출 규모를 실시간 제어하는 중앙 집중식 관리 체계 구축