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Dev.toAI/ML
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Token 최적화 기술로 비용 50% 이상 절감한 AI Gateway 설계
I Benchmarked Lynkr Against LiteLLM on the Same Backends.
AI 요약
Context
기존 AI Gateway는 단순 Request Forwarding에 집중하여 Tool-heavy 워크로드 발생 시 불필요한 Token 소모가 극심한 구조임. 특히 대규모 JSON 출력과 반복적 쿼리로 인한 비용 증가 및 응답 지연이 주요 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- Smart Tool Selection을 통한 요청 분류 및 불필요한 Tool Schema 제거로 Input Token 최적화
- TOON Compression 도입을 통한 대규모 JSON Payload의 전처리 압축 및 Billed Token 감소
- Embedding 기반 Semantic Cache 설계를 통한 중복/유사 쿼리의 모델 호출 차단 및 응답 속도 개선
- 15가지 차원의 요청 분석 기반 Tier Routing을 통한 작업 복잡도별 최적 모델 자동 배분
- In-process 압축 처리를 통한 Latency 증가 없는 비용 최적화 아키텍처 구현
실천 포인트
1. Tool-heavy 에이전트 설계 시 모든 Tool Schema를 매번 전달하는지 확인하고 동적 필터링 검토
2. 구조화된 JSON 출력 데이터가 Token 비용의 상당 부분을 차지하는지 분석하여 압축 레이어 도입 고려
3. 단순 키워드 매칭이 아닌 Embedding 기반 Semantic Cache를 통한 반복 요청 처리 최적화 적용
4. 비용 중심 라우팅이 아닌 요청 복잡도(Reasoning, Complexity) 기반의 Tier Routing 전략 수립