LLM비용최적화1 AI 프롬프트 캐싱(Prompt Caching) 전략: API 게이트웨이 레벨의 LLM 비용 최적화와 TTFB 단축 엔터프라이즈 환경의 대규모 언어 모델(LLM) API 호출 비용 절감과 TTFB 응답 속도 최적화를 위한 API 게이트웨이 레벨의 시맨틱 프롬프트 캐싱 설계 가이드입니다.서론: 엔터프라이즈 LLM 도입이 초래한 클라우드 비용의 역설글로벌 결제 기업인 Stripe와 같은 엔터프라이즈 플랫폼은 고객 서비스 자동화를 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 선도적으로 도입했으나, 예상치 못한 규모로 월간 API 호출 비용이 폭증하는 문제를 겪었습니다. 하루 수백만 건의 요청량을 처리해야 하는 상황에서, 단순한 응답 재사용 방식으로는 LLM 토큰(Token)의 과도한 소모를 막을 수 없었습니다. 특히 한 번 사용된 대화 맥락을 컨텍스트 창(Context Window)에 유지하는 동안에도 서버 리소스가 과다 소비되면서,.. 2026. 7. 6. 이전 1 다음
