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Dev.toAI/ML
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Runtime LLM 호출 제로화를 통한 Precomputed AI 아키텍처 구현
Token Consumption Anxiety and the Open Source App I Built to Solve It
AI 요약
Context
모델 선택을 위해 고비용 LLM을 다시 호출하는 기존 Router 구조로 인한 Latency 증가 및 Token 비용 낭비 발생. 실시간 추론에 의존하는 블랙박스 결정 구조의 비효율성을 해결해야 하는 상황.
Technical Solution
- Runtime 경로에서 LLM 호출을 완전히 제거한 Rule-based Decision Engine 설계
- LLM 추론을 비동기 빌드 파이프라인으로 전이시킨 Precomputed AI 패턴 도입
- Google Cloud Scheduler를 통한 OpenRouter 가격 데이터의 주기적 동기화 및 정적 Artifact 업데이트
- 결정 불가능한 모호한 요청에 대해 Gemini 2.5 Flash 기반의 명시적 Deep Analysis Escalation 경로 구축
- 휴먼 리뷰가 가능한 투명한 Ruleset 기반의 결정 로직 구현으로 시스템 예측 가능성 확보
실천 포인트
1. 실시간 추론이 필수적인 영역과 정적 룰셋으로 대체 가능한 영역을 구분했는가?
2. 비동기 파이프라인을 통한 Artifact 생성으로 Runtime Latency를 줄일 수 있는가?
3. 자동 Fallback 대신 사용자 선택 기반의 Escalation 경로를 설계하여 불필요한 비용을 통제하고 있는가?
4. 외부 API 데이터의 최신성 유지를 위한 스케줄링 및 데이터 Staleness 공지 체계를 갖췄는가?