728x90 llm_api_cost1 [PYTHON] 대규모 언어 모델 API 비용을 90% 이상 절감하는 7가지 캐싱 방법과 해결 전략 최근 기업과 개인 개발자들 사이에서 GPT-4, Claude 3.5 Sonnet 같은 고성능 LLM(Large Language Model) 도입이 활발해지고 있습니다. 하지만 상용 서비스 단계에 진입하면 가장 먼저 부딪히는 장벽이 바로 '막대한 API 호출 비용'입니다. 특히 동일하거나 유사한 질문이 반복되는 서비스 환경에서 매번 모델에 요청을 보내는 것은 자원 낭비일 뿐만 아니라 응답 속도(Latency) 저하의 주범이 됩니다. 본 포스팅에서는 단순한 결과 저장을 넘어, 시맨틱 캐싱(Semantic Caching)과 하이브리드 스토리지 매핑을 통해 비용 효율성을 극대화하고 서비스 성능을 비약적으로 향상시키는 전문적인 파이썬 구현 전략을 다룹니다.1. 캐싱 전략의 핵심: 완전 일치 vs 의미론적 유사성기.. 2026. 4. 14. 이전 1 다음 728x90
