1. 핵심 요약
- LLM API 사용 비용이 급증하는 주요 원인은 사용자들이 동일한 질문을 다양한 방식으로 표현하기 때문입니다.
- 단순 문자열 매칭 캐싱으로는 효과를 보기 어렵지만, 질문의 의미를 기반으로 캐싱하는 '의미론적 캐싱'을 통해 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
- 최적의 성능을 위해서는 쿼리 유형별로 적절한 유사도 임계값을 설정하고, 캐시 무효화 전략을 체계적으로 구축해야 합니다.
2. 기사 상세 번역
LLM 비용 증가의 원인 분석
저희 LLM API 사용 비용이 월별 30%씩 증가했습니다. 트래픽 증가도 있었지만, 그만큼 빠르지는 않았습니다. 쿼리 로그를 분석해 보니, 근본적인 문제는 사용자들이 동일한 질문을 다양한 방식으로 한다는 점이었습니다.
예를 들어, "반품 정책은 어떻게 되나요?", "어떻게 반품하나요?", "환불을 받을 수 있나요?"와 같은 질문들이 각각 LLM에 전달되어 거의 동일한 답변을 생성하고, 매번 전체 API 비용이 발생했습니다.
정확히 일치하는 캐싱의 한계
가장 먼저 떠올릴 수 있는 해결책인 정확히 일치하는 캐싱은 이러한 중복 호출의 18%만 잡아낼 수 있었습니다. 동일한 의미의 질문이라도 표현 방식이 다르면 캐시를 완전히 우회했기 때문입니다.
그래서 질문의 표현 방식이 아닌, 질문의 의미를 기반으로 캐싱하는 의미론적 캐싱을 구현했습니다. 그 결과, 캐시 적중률이 67%로 증가하여 LLM API 비용을 73%나 절감할 수 있었습니다. 하지만 성공적인 구현을 위해서는 단순한 접근 방식으로는 놓치기 쉬운 문제들을 해결해야 했습니다.
정확히 일치하는 캐싱의 실패 이유
전통적인 캐싱은 쿼리 텍스트를 캐시 키로 사용합니다. 쿼리가 완전히 동일할 때만 효과적입니다.
cache_key = hash(query_text)
if cache_key in cache:
return cache[cache_key]
하지만 사용자들은 질문을 동일하게 표현하지 않습니다. 10만 건의 실제 프로덕션 쿼리를 분석한 결과 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
- 정확히 일치하는 쿼리: 18%
- 의미적으로 유사한 쿼리: 47% (동일한 의도, 다른 표현)
- 완전히 새로운 쿼리: 35%
47%에 해당하는 부분은 저희가 놓치고 있던 막대한 비용 절감 기회였습니다. 각 의미적으로 유사한 쿼리는 이미 계산된 것과 거의 동일한 응답을 생성하는 전체 LLM 호출을 유발했습니다.
의미론적 캐싱 아키텍처
의미론적 캐싱은 텍스트 기반 키를 임베딩 기반 유사성 검색으로 대체합니다.
class SemanticCache:
def __init__(self, embedding_model, similarity_threshold=0.92):
self.embedding_model = embedding_model
self.threshold = similarity_threshold
self.vector_store = VectorStore() # FAISS, Pinecone 등
self.response_store = ResponseStore() # Redis, DynamoDB 등
def get(self, query: str) -> Optional[str]:
"""캐시된 응답이 의미적으로 유사한 쿼리가 존재하는 경우 반환합니다."""
query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
# 가장 유사한 캐시된 쿼리 찾기
matches = self.vector_store.search(query_embedding, top_k=1)
if matches and matches[0].similarity >= self.threshold:
cache_id = matches[0].id
return self.response_store.get(cache_id)
return None
def set(self, query: str, response: str):
"""쿼리-응답 쌍을 캐시합니다."""
query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
cache_id = generate_id()
self.vector_store.add(cache_id, query_embedding)
self.response_store.set(cache_id, {
'query': query,
'response': response,
'timestamp': datetime.utcnow()
})
핵심 아이디어는 쿼리 텍스트를 해싱하는 대신, 쿼리를 벡터 공간에 임베딩하고 유사성 임계값 내에서 캐시된 쿼리를 찾는 것입니다.
임계값 문제
유사성 임계값은 중요한 파라미터입니다. 너무 높게 설정하면 유효한 캐시 적중을 놓치고, 너무 낮게 설정하면 잘못된 응답을 반환할 수 있습니다.
초기 임계값을 0.85로 설정했는데, 85% 정도 유사하면 "같은 질문"이라고 생각했습니다. 하지만 결과는 좋지 않았습니다. 0.85에서 다음과 같은 캐시 적중이 발생했습니다.
- 쿼리: "구독을 어떻게 취소하나요?"
- 캐시된 내용: "주문을 어떻게 취소하나요?"
- 유사도: 0.87
이들은 서로 다른 질문이며, 다른 답변이 필요합니다. 캐시된 응답을 반환하는 것은 잘못된 것입니다.
최적의 임계값은 쿼리 유형에 따라 다르다는 것을 발견했습니다.
| 쿼리 유형 | 최적 임계값 | 이유 |
|---|---|---|
| FAQ 스타일 질문 | 0.94 | 높은 정밀도 필요; 잘못된 답변은 신뢰를 손상시킴 |
| 상품 검색 | 0.88 | 근사치에 대한 관용도가 높음 |
| 지원 쿼리 | 0.92 | 범위와 정확성 간의 균형 |
| 거래 쿼리 | 0.97 | 오류에 대한 매우 낮은 관용도 |
쿼리 유형별로 특정 임계값을 구현했습니다.
class AdaptiveSemanticCache:
def __init__(self):
self.thresholds = {
'faq': 0.94,
'search': 0.88,
'support': 0.92,
'transactional': 0.97,
'default': 0.92
}
self.query_classifier = QueryClassifier()
def get_threshold(self, query: str) -> float:
query_type = self.query_classifier.classify(query)
return self.thresholds.get(query_type, self.thresholds['default'])
def get(self, query: str) -> Optional[str]:
threshold = self.get_threshold(query)
query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
matches = self.vector_store.search(query_embedding, top_k=1)
if matches and matches[0].similarity >= threshold:
return self.response_store.get(matches[0].id)
return None
임계값 조정 방법론
맹목적으로 임계값을 조정할 수 없었습니다. 어떤 쿼리 쌍이 실제로 "동일한 의도"인지에 대한 근거가 필요했습니다.
방법론은 다음과 같습니다.
쿼리 쌍 샘플링: 유사도 수준이 다른 5,000개의 쿼리 쌍(0.80-0.99)을 샘플링했습니다.
사람의 라벨링: 어노테이터가 각 쌍을 "동일한 의도" 또는 "다른 의도"로 라벨링했습니다. 각 쌍에 대해 3명의 어노테이터를 사용하고 다수결 투표를 했습니다.
정밀도/재현율 곡선 계산: 각 임계값에 대해 다음을 계산했습니다.
- 정밀도: 캐시 적중 중 동일한 의도를 가진 비율
- 재현율: 동일한 의도 쌍 중 캐시 적중된 비율
- 오류 비용 기반 임계값 선택: FAQ 쿼리와 같이 잘못된 답변이 신뢰를 손상시키는 경우 정밀도를 최적화했습니다(임계값 0.94에서 98% 정밀도). 비용이 단순히 돈인 검색 쿼리의 경우 재현율을 최적화했습니다(임계값 0.88에서).
지연 시간 오버헤드
의미론적 캐싱은 지연 시간을 추가합니다. 쿼리를 임베딩하고 캐시를 검색해야 LLM 호출 여부를 알 수 있습니다.
측정 결과:
| 작업 | 지연 시간 (p50) | 지연 시간 (p99) |
|---|---|---|
| 쿼리 임베딩 | 12ms | 28ms |
| 벡터 검색 | 8ms | 19ms |
| 총 캐시 조회 | 20ms | 47ms |
| LLM API 호출 | 850ms | 2400ms |
20ms의 오버헤드는 850ms의 LLM 호출을 피하는 것에 비해 무시할 만합니다. p99에서도 47ms의 오버헤드는 허용 가능합니다.
그러나 캐시 미스는 이제 20ms 더 오래 걸립니다(임베딩 + 검색 + LLM 호출). 67%의 적중률에서 계산 결과는 다음과 같습니다.
- 이전: 100%의 쿼리 × 850ms = 850ms 평균
- 이후: (33% × 870ms) + (67% × 20ms) = 287ms + 13ms = 300ms 평균
지연 시간은 65% 개선되었고 비용도 절감되었습니다.
캐시 무효화
캐시된 응답은 오래될 수 있습니다. 제품 정보가 변경되고, 정책이 업데이트되며, 어제의 올바른 답변이 오늘의 잘못된 답변이 될 수 있습니다.
다음 세 가지 무효화 전략을 구현했습니다.
- 시간 기반 TTL: 콘텐츠 유형에 따라 간단한 만료:
TTL_BY_CONTENT_TYPE = {
'pricing': timedelta(hours=4), # 자주 변경됨
'policy': timedelta(days=7), # 거의 변경되지 않음
'product_info': timedelta(days=1), # 매일 갱신
'general_faq': timedelta(days=14), # 매우 안정적
}
이벤트 기반 무효화: 기본 데이터가 변경되면 관련 캐시 항목을 무효화합니다.
오래됨 감지: 명시적인 이벤트 없이 오래될 수 있는 응답에 대해 주기적인 신선도 검사를 구현했습니다.
매일 캐시 항목의 샘플에 대해 신선도 검사를 실행하여 TTL 및 이벤트 기반 무효화로 놓치는 오래됨을 감지합니다.
프로덕션 결과
3개월 후 프로덕션 결과:
| 지표 | 이전 | 이후 | 변경 |
|---|---|---|---|
| 캐시 적중률 | 18% | 67% | +272% |
| LLM API 비용 | $47K/월 | $12.7K/월 | -73% |
| 평균 지연 시간 | 850ms | 300ms | -65% |
| 오탐율 | N/A | 0.8% | — |
| 고객 불만 (잘못된 답변) | 기준 | +0.3% | 최소 증가 |
0.8%의 오탐율(의미적으로 잘못된 캐시된 응답을 반환한 쿼리)은 허용 가능한 범위 내에 있었습니다. 이러한 경우는 임계값 경계에서 발생했으며, 유사도는 기준을 약간 넘었지만 의도가 약간 달랐습니다.
피해야 할 함정
- 단일 전역 임계값을 사용하지 마세요. 다른 쿼리 유형은 오류에 대한 관용도가 다릅니다. 쿼리 유형별로 임계값을 조정하세요.
- 캐시 적중 시 임베딩 단계를 건너뛰지 마세요. 캐시된 응답을 반환할 때 임베딩 오버헤드를 건너뛰고 싶을 수 있지만, 캐시 키 생성을 위해서는 임베딩이 필요합니다. 오버헤드는 피할 수 없습니다.
- 무효화를 잊지 마세요. 무효화 전략이 없는 의미론적 캐싱은 사용자 신뢰를 훼손하는 오래된 응답으로 이어집니다. 처음부터 무효화 기능을 구축하세요.
- 모든 것을 캐시하지 마세요. 개인화된 응답, 시간 민감한 정보, 거래 확인과 같이 캐시하면 안 되는 쿼리가 있습니다. 제외 규칙을 구축하세요.
결론
의미론적 캐싱은 정확히 일치하는 캐싱으로는 캡처할 수 없는 중복성을 활용하여 LLM 비용을 제어하는 실용적인 패턴입니다. 주요 과제는 임계값 조정(정밀도/재현율 분석을 기반으로 쿼리 유형별 임계값 사용)과 캐시 무효화(TTL, 이벤트 기반 및 오래됨 감지 결합)입니다.
73%의 비용 절감 효과는 프로덕션 LLM 시스템에 대한 가장 높은 ROI 최적화였습니다. 구현 복잡성은 보통이지만, 품질 저하를 방지하려면 임계값 조정에 주의를 기울여야 합니다.
3. 기술 용어 해설
- LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. ChatGPT, Bard 등이 대표적입니다.
- API (Application Programming Interface): 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 상호 작용할 수 있도록 하는 인터페이스입니다. LLM API는 LLM의 기능을 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 제공합니다.
- 의미론적 캐싱 (Semantic Caching): 쿼리의 의미를 기반으로 캐싱하는 기술입니다. 동일한 의미를 가진 다른 표현의 쿼리에 대해 캐시를 재사용하여 LLM 호출 횟수를 줄입니다.
- 임베딩 (Embedding): 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기술입니다. 의미적으로 유사한 데이터는 벡터 공간에서 가까운 거리에 위치합니다.
- 벡터 스토어 (Vector Store): 임베딩된 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 데 최적화된 데이터베이스입니다. FAISS, Pinecone 등이 있습니다.
- TTL (Time To Live): 캐시된 데이터가 유효한 기간을 나타냅니다. TTL이 만료되면 캐시된 데이터는 무효화됩니다.
- 정밀도 (Precision): 캐시 적중 중 실제로 올바른 응답을 반환한 비율입니다.
- 재현율 (Recall): 전체 올바른 응답 중 캐시를 통해 적중한 비율입니다.
4. 수석 분석가의 Insight
이 기사는 LLM 비용 최적화의 중요한 실마리를 제공합니다. 특히, 의미론적 캐싱은 단순한 비용 절감을 넘어, LLM 서비스의 확장성과 안정성을 확보하는 데 필수적인 기술이 될 것입니다. 국내 IT 업계는 LLM 도입 시 초기부터 의미론적 캐싱 전략을 고려하고, 쿼리 유형별 임계값 조정 및 캐시 무효화 전략을 체계적으로 구축해야 합니다. 또한, 벡터 데이터베이스와 같은 관련 기술에 대한 투자도 필요할 것입니다.
AI검색 기반 자료입니다. 중요한 정보인 경우 다시 확인해주세요.
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