Multi-Model Gateway 도입을 통한 AI 비용 40% 절감 및 가용성 99.9% 달성

Context

단일 LLM Provider 의존에 따른 Single Point of Failure 위험과 API 파편화로 인한 운영 오버헤드 발생. 태스크 특성과 무관한 일률적 모델 사용으로 인한 비효율적 비용 구조와 Rate Limit 병목 지점 노출.

Technical Solution

• Unified API 계층 설계를 통한 다수 LLM Provider 인터페이스 통합 및 엔드포인트 단일화
• 태스크 복잡도 기반의 Intelligent Routing 로직을 적용한 비용 최적화 모델 배분
• Provider 장애 및 Rate Limit 도달 시 타 모델로 즉시 전환하는 Auto-Failover 메커니즘 구현
• p50, p95, p99 Latency 및 토큰 사용량의 통합 관측을 위한 Unified Observability 구축
• SOC 2 준수 및 VPC 배포 옵션을 통한 Enterprise 수준의 보안 계층 확보

Impact

• 월 AI 운영 비용 50K$에서 30K$로 40% 절감
• 서비스 가용성(Uptime) 97%에서 99.9%로 향상