GPT-4o 대비 최대 99.9% 비용 절감을 구현한 Multi-LLM API 전략

Context

고성능 LLM 도입 시 발생하는 과도한 API 비용과 특정 벤더 종속성 문제가 병목 지점으로 작용함. 단일 모델 사용으로 인한 비용 효율성 저하와 작업 특성별 최적 모델 부재 문제를 해결해야 하는 상황임.

Technical Solution

• Unified API Endpoint 도입을 통한 벤더 락인 제거 및 모델 스위칭 비용 최소화 설계
• 작업 성격에 따른 Model Routing 전략 수립으로 비용-성능 최적화 지점 확보
• 단순 텍스트/코드 생성은 DeepSeek V4 Flash($0.25/M)를 배치하여 처리 속도(60 tokens/sec)와 비용 효율 극대화
• Multimodal 요구사항 대응을 위해 Qwen의 VL/Omni 모델을 활용한 통합 데이터 처리 구조 채택
• 복잡한 추론 및 Chain-of-Thought 작업에 한해 고비용 고성능 모델인 Kimi K2.5를 선택적으로 호출하는 계층적 설계
• OpenAI SDK 호환 인터페이스를 유지하여 코드 수정 없이 파라미터 변경만으로 모델 A/B 테스트 수행