Open-source LLM 추론 최적화로 비용 최대 27배 절감

Context

OpenAI 및 Anthropic 중심의 폐쇄형 API 사용으로 인한 높은 추론 비용 발생. 특히 대량의 토큰을 처리하는 분류 및 추출 작업에서 비용 효율성이 임계점에 도달한 상황.

Technical Solution

• Llama 3.1 및 DeepSeek R1 기반의 Open-source LLM Inference 구조 채택을 통한 비용 최적화
• Sub-100ms 지연시간 요구사항이 낮은 작업에 Throughput-optimized endpoint를 적용한 처리량 극대화
• GPU 직접 운영 대비 서버리스 추론 환경을 선택하여 인프라 관리 오버헤드 제거 및 초기 투자 비용 최소화
• API Proxy 계층 도입을 통한 개별 기능 및 고객별 API Spend 트래킹 체계 구축
• 모델 마이그레이션 시 발생하는 Prompt re-tuning 비용을 고려한 운영 프로세스 설계

Impact

• GPT-4o-mini 대비 Llama 3.1 8B 사용 시 비용 67% 절감
• o1 대비 DeepSeek R1 사용 시 최대 27배의 비용 효율성 달성
• 월 100M 토큰 처리 기준, AWS g5.12xlarge 대비 약 95% 이상의 인프라 비용 절감
• Self-hosting 손익분기점인 월 1B 토큰 미만 구간에서 Serverless 모델의 경제성 확보