Caching Layer 도입을 통한 LLM API 비용 38% 절감

Context

Retry logic의 반복 호출과 유사 프롬프트의 중복 실행으로 인한 API 비용 과다 지출 발생. 단순한 API 호출 구조에서 발생하는 토큰 낭비 및 비효율적인 리소스 사용을 해결해야 하는 상황.

Technical Solution

• Request parameters에 대한 SHA-256 Content Hashing을 통한 Exact-match 캐싱으로 중복 호출 원천 차단
• Temperature 임계값(0.3 이하) 설정을 통해 응답의 결정론적 성향이 강한 요청만 캐싱 대상으로 제한
• Embedding distance 기반의 Semantic Similarity Caching을 도입하여 표현 방식이 다른 유사 프롬프트의 재사용률 제고
• TTL(Time To Live) 설정 및 모델 단위의 Cache Invalidation 로직을 통한 데이터 최신성 유지
• In-memory 저장소에서 Redis로 전환하여 분산 환경 내 캐시 공유 및 프로세스 재시작 시 데이터 유지력 확보
• Off-peak 시간대 Cache Warming 전략을 통한 Cold-start Latency 60% 감소 설계

Impact

• 전체 LLM API 비용 38% 절감
• Exact-match 캐싱 단독 적용 시 약 15-30%의 비용 절감 효과 확인
• Cache Warming 적용 후 Cold-start Latency 60% 개선

Key Takeaway

비용 최적화를 위해 단순한 캐싱이 아닌 데이터의 성격(Deterministic vs Creative)에 따른 차등적 캐싱 전략 수립이 필수적임.