LLM API 비용의 43% 낭비를 막는 세밀한 Cost Attribution 전략

Context

총 청구액만 표시하는 Provider Dashboard의 한계로 인해 세부적인 리소스 낭비 지점을 파악하지 못하는 가시성 부재 상황. 특히 비효율적인 Prompt 구조와 모델 선택으로 인한 불필요한 Token 소비가 지속적으로 발생함.

Technical Solution

• Semantic Caching 도입을 통한 중복 질의 응답 생성 비용 제거
• Chat History Truncation 적용으로 불필요한 Context Bloat 방지 및 입력 Token 최적화
• Task 복잡도에 따른 Model Routing 설계를 통해 고성능 모델의 단순 작업 투입 방지
• 무한 루프 방지를 위한 Retry Limit 설정 및 JSON Schema Validation 강화로 Retry Storm 억제
• Per-tenant Cost Attribution 체계를 구축하여 User, Model, Feature 단위의 비용 추적 가능 구조 설계
• Proxy 서버 없이 API Provider 직접 연결을 통한 데이터 수집으로 네트워크 레이턴시 최소화