많은 기업들이 예상치 못한 대규모 언어 모델(LLM) API 사용료 청구서에 직면하면서 비용 효율적인 솔루션 모색에 나섰습니다. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy는 2026년 1월 10일에 발표된 분석에서 의미적으로 동일하지만 다르게 표현된 중복 쿼리가 비용 상승의 주요 원인임을 발견했습니다.

Reddy는 트래픽이 같은 비율로 증가하지 않았음에도 불구하고 LLM API 비용이 매달 30%씩 증가하는 것을 관찰했습니다. 그의 조사 결과 사용자들이 "반품 정책이 무엇인가요?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같이 다양한 방식으로 동일한 질문을 하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 각 변형은 LLM에 대한 별도의 호출을 트리거하여 거의 동일한 응답에 대해 전체 API 비용이 발생했습니다.

쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱은 이 문제를 해결하는 데 효과적이지 않은 것으로 입증되었습니다. Reddy에 따르면 단어의 약간의 변형만으로도 캐시를 우회했기 때문에 이러한 중복 호출의 18%만 캡처했습니다.

이를 해결하기 위해 Reddy는 정확한 단어 대신 쿼리의 의미에 초점을 맞춘 기술인 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 LLM API 비용을 73% 절감했습니다. 시맨틱 캐싱은 쿼리의 기본 의도를 식별하고 유사한 쿼리가 이미 처리된 경우 캐시에서 해당 응답을 검색합니다.

어려운 점은 쿼리 간의 의미적 유사성을 정확하게 결정하는 데 있습니다. 순진한 구현은 종종 언어의 뉘앙스를 포착하는 데 어려움을 겪고 부정확한 캐싱으로 이어질 수 있습니다. 그러나 최근 자연어 처리(NLP)의 발전으로 시맨틱 캐싱이 더욱 실현 가능해졌습니다. 이러한 발전에는 컨텍스트 이해, 동의어 식별 및 문장 구조의 변형 처리를 위한 향상된 기술이 포함됩니다.

시맨틱 캐싱의 영향은 비용 절감을 넘어섭니다. LLM API에 대한 호출 수를 줄임으로써 응답 시간을 개선하고 AI 인프라의 전체 부하를 줄일 수도 있습니다. 이는 챗봇 및 가상 비서와 같이 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 특히 중요합니다.

LLM이 다양한 애플리케이션에 점점 더 통합됨에 따라 시맨틱 캐싱과 같은 효율적이고 비용 효율적인 솔루션에 대한 필요성이 계속 증가할 것입니다. 시맨틱 캐싱 기술의 개발 및 개선은 AI를 보다 접근 가능하고 지속 가능하게 만드는 데 중요한 단계입니다.