대규모 언어 모델(LLM)에 대한 중복 쿼리 급증으로 인해 많은 기업의 API 비용이 증가했으며, 이는 보다 효율적인 캐싱 솔루션에 대한 모색을 촉발했습니다. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy는 2026년 1월 10일에 자신의 회사의 LLM API 비용이 트래픽이 같은 비율로 증가하지 않음에도 불구하고 매달 30%씩 증가하고 있다고 자세히 설명했습니다. 쿼리 로그 분석 결과 사용자들이 동일한 질문을 다른 방식으로 하고 있어 LLM이 거의 동일한 요청을 여러 번 처리하고 있는 것으로 나타났습니다.

Reddy는 쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용하는 기존의 정확히 일치하는 캐싱 방식으로는 이러한 중복 호출의 18%만 포착할 수 있다는 것을 발견했습니다. "반품 정책은 무엇입니까?", "반품은 어떻게 하나요?", "환불받을 수 있나요?"와 같은 질문은 모두 캐시를 우회하고 별도의 LLM 호출을 트리거하여 각각 전체 API 비용이 발생합니다.

이를 해결하기 위해 Reddy는 특정 단어 대신 쿼리의 의미에 초점을 맞춘 기술인 시맨틱 캐싱을 구현했습니다. 이 접근 방식은 캐시 적중률을 67%로 높여 궁극적으로 LLM API 비용을 73% 절감했습니다. 시맨틱 캐싱은 자연어 이해와 같은 기술을 사용하여 쿼리 뒤에 숨겨진 의도를 파악하고 단어가 다르더라도 캐시에서 관련 응답을 검색합니다.

이번 개발은 AI 시대에 효율적인 리소스 관리의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다. LLM이 다양한 애플리케이션에 더욱 통합됨에 따라 LLM 실행 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 시맨틱 캐싱은 중복 호출 수를 줄이고 API 사용량을 최적화하여 잠재적인 솔루션을 제공합니다.

시맨틱 캐싱의 부상은 또한 더욱 정교한 AI 기술로의 광범위한 추세를 반영합니다. 정확히 일치하는 캐싱은 간단하고 직관적인 접근 방식이지만 인간 언어의 뉘앙스를 처리하는 데는 제한적입니다. 반면에 시맨틱 캐싱은 쿼리와 쿼리가 요청되는 컨텍스트에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.

전문가들은 LLM이 더욱 복잡하고 상호 작용적인 애플리케이션에 사용됨에 따라 시맨틱 캐싱이 점점 더 중요해질 것이라고 믿습니다. 이러한 모델 실행 비용을 줄임으로써 시맨틱 캐싱은 더 광범위한 기업과 조직이 모델에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 분야의 추가 연구 개발은 미래에 더욱 효율적이고 효과적인 캐싱 솔루션으로 이어질 것으로 예상됩니다.