LLM 모델 다변화 전략을 통한 API 비용 62% 절감 및 마진 극대화

Context

단일 고성능 모델(GPT-4o) 의존으로 인한 과도한 API 비용 지출과 낮은 수익 구조의 한계 발생. 특히 Context Window 크기와 비용 간의 불균형으로 인해 대규모 데이터 처리 시 비용 효율성 저하 문제 직면.

Technical Solution

• 작업 부하의 특성에 따라 모델을 계층화하여 할당하는 Model Routing 전략 채택
• 128K~200K의 Wide Context Window를 보유한 DeepSeek V4 시리즈를 도입하여 Chunking 로직 제거 및 문맥 일관성 확보
• 단순 문서 분석 및 데이터 추출 작업에 GLM-4 Plus를 배치하여 입력 토큰 비용 최적화
• 퀄리티가 절대적인 5%의 핵심 작업에만 GPT-4o를 제한적으로 사용하여 품질과 비용의 Trade-off 조절
• Global API 단일 인터페이스를 통한 멀티 모델 라우팅 체계 구축으로 인프라 관리 복잡도 제거

Impact

• 월간 AI 인프라 비용 $400+에서 $80 미만으로 약 62% 이상 절감
• DeepSeek V4 Flash 도입 시 GPT-4o 대비 요청당 비용 약 90% 감소
• 불필요한 Chunking 로직 제거를 통한 개발 공수(Billable Hours) 절약 및 분석 정확도 향상