많은 기업들이 대규모 언어 모델(LLM) API 사용에 따른 예상치 못한 높은 비용에 직면하면서 비용 효율적인 솔루션 모색에 나섰습니다. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy는 2026년 1월 10일자 기고에서 트래픽 증가율이 동일하지 않음에도 불구하고 LLM API 비용이 전월 대비 30% 증가했다고 밝혔습니다. Reddy는 사용자들이 동일한 질문을 다른 방식으로 함으로써 LLM에 대한 중복 호출이 발생한다는 사실을 발견했습니다.
Reddy는 쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱 방식으로는 분석된 10만 건의 프로덕션 쿼리 중 이러한 중복 호출을 18건만 잡아낼 수 있다는 것을 확인했습니다. 이는 사용자들이 근본적인 의도가 동일하더라도 질문을 다르게 표현하기 때문입니다. 예를 들어, "반품 정책이 무엇인가요?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같은 질문은 LLM으로부터 거의 동일한 응답을 얻지만 고유한 요청으로 처리됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Reddy는 정확한 문구보다는 쿼리의 의미에 초점을 맞춘 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 LLM API 비용을 73% 절감하는 결과를 가져왔습니다. 시맨틱 캐싱은 쿼리의 근본적인 의도를 파악하고 쿼리가 다르게 표현되더라도 캐시에서 해당 응답을 검색합니다.
LLM API 비용 증가는 AI를 워크플로우에 통합하는 기업들에게 점점 더 큰 문제가 되고 있습니다. LLM이 고객 서비스 챗봇에서 콘텐츠 생성 도구에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 널리 사용됨에 따라 API 호출의 누적 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 이로 인해 시맨틱 캐싱과 같은 최적화 기술에 대한 관심이 높아졌습니다.
시맨틱 캐싱은 LLM 환경에서 기존 캐싱 방식보다 훨씬 발전된 기술입니다. 정확히 일치하는 캐싱이 동일한 쿼리 문자열에 의존하는 반면, 시맨틱 캐싱은 자연어 이해 및 시맨틱 유사성과 같은 기술을 사용하여 동일한 의미를 가진 쿼리를 식별합니다. 이를 통해 훨씬 더 높은 캐시 적중률을 달성하고 결과적으로 API 비용을 절감할 수 있습니다.
시맨틱 캐싱 구현에는 어려움이 따릅니다. 쿼리 간의 시맨틱 유사성을 정확하게 판단하려면 정교한 알고리즘이 필요합니다. 단순한 구현은 잘못된 캐시 적중으로 이어져 사용자에게 관련 없는 응답을 반환할 수 있습니다. 그러나 신중한 설계 및 최적화를 통해 시맨틱 캐싱은 LLM 기반 애플리케이션의 품질을 저하시키지 않으면서 상당한 비용 절감을 제공할 수 있습니다.
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