Routing 및 Caching 적용으로 Inference 비용 83% 절감 및 Unit Economics 구현

Context

토큰 단위의 가변 비용과 Multi-model 사용 환경으로 인한 기존 Cloud ROI 측정 방식의 한계 발생. 단순 월간 지출 추적 방식으로는 개별 기능의 수익성 판단이 불가능하며, 95%의 기업이 정량적 AI ROI 측정에 실패하는 병목 지점 확인.

Technical Solution

• Aggregate Spend 중심에서 Unit-level(Per-outcome) 측정 체계로의 전환을 통한 비용 가시성 확보
• Input/Output 토큰, Retry, GPU Overhead를 포함한 Fully loaded AI Cost 산출 로직 설계
• Shared Model Endpoint의 비용을 비즈니스 신호 기반으로 분배하는 Cost Allocation 메커니즘 도입
• Routing 및 Prompt Caching 전략을 통한 동일 답변 생성 비용의 구조적 최적화
• Cost per Inference $\rightarrow$ Feature $\rightarrow$ Customer $\rightarrow$ AI Gross Margin으로 이어지는 계층적 메트릭 체인 구축

Impact

• Routing 및 Caching 적용 결과, 답변당 비용 $0.41에서 $0.07로 감소
• AI 지출 예측 대비 실제 비용이 평균 2.8배 초과하는 변동성 제어
• 비완벽한 Tagging 환경에서도 약 70% 수준의 Cost Allocation 정확도 달성

Key Takeaway

단순한 비용 가시성 확보를 넘어 'Unit of Value'를 고정하고 측정-최적화-재측정 루프를 구축하는 것이 AI 시스템의 지속 가능한 성장 조건임.