PoC를 넘어 프로덕션으로: LLM 에이전트 배포 시 비용 폭증과 레이턴시를 잡는 아키텍처 가이드
LLM PoC 성공 후 가장 많이 부딪히는 벽은 '운영'입니다. 이 가이드는 비용 폭증, 느린 응답 속도 등 실제 배포 단계에서 마주치는 모든 운영 리스크를 아키텍처 관점에서 해결하는 실질적인 방법을 제시합니다.
6월 9일
AI 서비스 최적화 스택 설계 가이드: 비용 효율성과 안정성을 동시에 잡는 클라우드 아키텍처 구축법
급증하는 AI 워크로드에 대응하기 위한 최적의 클라우드 아키텍처 설계 방법을 제시합니다. 본 가이드는 성능 벤치마크와 비용 효율성을 종합 분석하여, AWS/GCP에 바로 적용 가능한 Terraform 기반의 스택과 모니터링 전략을 제공합니다.
6월 5일
클라우드 비용 최적화: 즉시 적용 가능한 절감 기법
유휴 자원, 이그레스, 예약/Savings Plans, 관측 기반 권리 사이징까지 바로 쓰는 클라우드 비용 절감 체크리스트.
5월 24일
LLM 성능 향상 시리즈 3편: 라우팅·폴백·앙상블로 비용 줄이기
모든 쿼리에 GPT-4를 쓰는 낭비 "날씨 알려줘"와 "복잡한 계약서 분석"에 같은 모델을 쓰는 것은 비효율적입니다. LLM 라우팅과 앙상블은 정확도는 유지하면서 비용을 30~70% 절감할 수 있습니다. LLM 라우팅: 쿼리 복잡도 기반 분류 규칙 기반 라우팅 (빠르고 예측 가능) 폴백 체인: 정확도 보장 빠른 모델이 실패하거나 신뢰도가 낮으면 더 강…
5월 21일
LLM 모델 선택 가이드: 비용 대비 성능으로 최적 모델 찾기
GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini 등 주요 LLM의 비용·성능·속도를 실무 기준으로 비교합니다. 태스크 유형별 최적 모델 선택 기준과 라우팅 전략으로 품질을 유지하면서 비용을 절감하는 방법을 다룹니다.
5월 20일