LLM 비용 최적화: 품질 저하 없이 추론 비용 절감하기
(dev.to)LLM API 비용을 모델 교체 없이도 최대 90%까지 절감할 수 있는 프롬프트 캐싱, 모델 라우팅, 배치 처리와 같은 구체적인 최적화 전략을 제시하며 AI 서비스의 수익성을 극대화하는 방법을 다룹니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1프롬프트 캐싱을 통해 반복되는 시스템 프롬프트나 컨텍스트 비용을 최대 90%까지 절감 가능
- 2작업 난이도에 따라 GPT-4o와 GPT-4o-mini를 분리하는 모델 라우팅으로 전체 비용의 약 절반을 절약 가능
- 3Anthropic의 캐싱 API는 첫 호출 시 25%, 이후 히트 시 10%의 가격으로 입력 토큰 처리 지원
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