AI Gateway 도입 통한 장애율 40% 감소 및 모델 교체 속도 5배 향상

Context

비즈니스 로직에서 LLM API를 직접 호출하는 구조로 인한 낮은 Observability와 가용성 부족 문제 발생. 공급자 장애 시 시스템 전체가 마비되는 단일 장애점(SPOF) 노출 및 토큰 비용 산정의 불투명성 심화.

Technical Solution

• 비즈니스 서비스와 LLM Provider 사이의 추상화 계층인 AI Gateway를 배치하여 트래픽 거버넌스 체계 구축
• Cost, Latency, 가용성에 기반한 Dynamic Routing 로직을 통해 요청별 최적 모델 실시간 할당
• Exponential Backoff 및 모델 간 단계적 Fallback(GPT-4o → 4o-mini → Claude 4 Haiku → Llama 4) 체계 설계로 Resiliency 확보
• Semantic Cache 도입을 통한 중복 추론 제거 및 추론 비용의 직접적 절감
• OpenTelemetry 기반의 중앙 집중형 로깅으로 모델별 토큰 소비량 및 Latency의 정밀한 추적 가능
• YAML/JSON 기반의 Declarative Routing 정책을 적용하여 코드 수정 없는 런타임 모델 변경 환경 조성