다중 팀 LLM 도입 시 AI Gateway 도입으로 분산된 API 키와 비용 추적 문제を一括 해결함

Context단일 LLM 호출 통합은 초기 단순하지만 팀 확장, 모델 전환, 비용 추적, 보안 요구사항이 증가하면 관리 복잡도가 급격히 상승함. API 키 분산, 모델별 코드 변경, 비용 불투명성이 핵심 문제로 부상함.## Technical Solution- AI Gateway: 애플리케이션과 모델 제공자 사이에 위치하여 모든 요청을 중앙 집중적으로 관리함- 요청 라우팅: 모델 제공자 간 자동 라우팅을 지원하여 특정 공급자 장애 시에도 서비스 연속성을 유지함- Rate Limiting: 팀별 접근 제어를 중앙에서 일괄 적용함- 비용 추적: 토큰 단위 사용량을 팀별, 모델별로 세분화하여 기록함- Guardrails: PII 감지 등 보안 필터를 요청/응답 레벨에서 적용함## Impact단일 팀 단일 모델 환경에서는 인프라 추가로 인한 속도 저하가 발생함. 다중 팀 다중 모델 환경에서는 디버깅, 장애 대응, 비용 추적 비용이 AI Gateway 도입 비용을 상회함.## Key TakeawayAPI Gateway는 일반 HTTP 트래픽으로 처리하여 토큰, 프롬프트, 비용 개념을 이해하지 못함. AI Gateway는 LLM 요청의 고유 특성을 이해하여 토큰 수, 평균 지연시간, 가드레일 트리거 횟수 등을 상세히 추적함.