Multi-tier Routing 도입을 통한 AI 추론 비용 65% 절감

Our AI Inference Bill Dropped 65% After We Stopped Treating Every Query the Same

Karthik S2026년 5월 21일6분intermediate

AI 요약

Context

모든 쿼리를 Llama 3.3 70B 모델로 처리함에 따른 과도한 비용 발생. 단순 정보 조회와 복잡한 리스크 분석 쿼리가 동일한 컴퓨팅 자원을 소비하는 구조적 비효율성 존재.

CascadeFlow 기반의 Lightweight Routing 레이어를 도입하여 쿼리 복잡도에 따른 모델 분기 처리
Llama 3.1 8B 모델을 Classifier로 활용하여 단순 쿼리는 8B 모델에서 즉시 처리하고 복잡한 쿼리만 70B 모델로 Escalation 하는 구조 설계
ML 분류기의 확률적 오류로 인한 신뢰도 하락을 방지하기 위해 고위험 키워드(PHI, SOC2 등) 기반의 Hardcoded Pre-check 로직 추가
신뢰도 임계값 미달 시 보수적으로 상위 모델로 할당하는 Conservative Misclassification Bias 적용
서로 다른 모델 간의 출력 일관성 확보를 위해 Prompt 수준에서 엄격한 JSON Schema 강제 및 Decision Card 형태의 UI 렌더링 구현

실천 포인트

1. 쿼리 복잡도에 따른 모델 계층화(Tiering) 검토

2. 신뢰도 하락 방지를 위한 고위험 키워드 화이트리스트 작성

3. 모델 간 일관된 인터페이스를 위한 공통 JSON Schema 정의

4. 비용(False Positive)과 신뢰도(False Negative) 사이의 비대칭적 리스크 분석 및 임계값 설정

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