모델 중심 사고 탈피, Runtime Contract 기반 AI 인프라 설계

Context

OpenAI compatible API라는 얕은 추상화에 의존하여 Provider 교체가 가능하다고 판단하는 일반적 오해 분석. 단순 API 형태의 유사성이 Tool calling, Streaming, Cache semantics 등 실제 Production Runtime의 동작 차이를 은폐함으로써 시스템 불안정성 초래.

Technical Solution

• Provider를 단순 API 엔드포인트가 아닌 서로 다른 Semantics를 가진 Runtime으로 정의하는 구조 설계
• 단순 Manual Test를 대체하는 Replay Traces 및 Per-workflow Eval 기반의 통계적 비교 체계 구축
• Prompt Caching 효율성을 검증하기 위한 Token Delta 및 Implied Token Volume 측정 로직 도입
• Serialization Drift와 Error Object의 파편화를 해결하는 Runtime Normalization Layer 구현
• 모델 버전 Pinning과 Region-specific Routing 전략을 통한 결정론적 동작 보장 구조 설계