LLM이 API 역할을 멈추고 인프라 역할을 시작하는 순간
AI 게이트웨이, 이를 통해 해결되는 문제, 그리고 실제 LLM 시스템에서 제어를 위해 단순성을 교환하는 다양한 접근 방식에 대한 실제적인 살펴보기입니다.
LLM으로 뭔가 중요한 것을 구축했다면 아마도 OpenAI, Anthropic 또는 Gemini를 직접 호출하여 시작했을 것입니다.
이러한 접근 방식은 데모에서는 작동하지만 일반적으로 프로덕션에서는 중단됩니다.
비용이 급증하거나 대기 시간이 변동하거나 공급자의 상황이 좋지 않은 순간 LLM은 API처럼 작동하지 않고 인프라처럼 작동하기 시작합니다. AI 게이트웨이는 “SDK를 호출하는 것”만으로는 더 이상 충분하지 않은 순간 때문에 존재합니다.
이것은 과장된 작품이 아닙니다. AI 게이트웨이가 실제로 수행하는 작업, 이를 피할 수 없는 이유, 다양한 디자인이 어떻게 제어를 위해 단순성을 교환하는지에 대한 실질적인 분석입니다.
AI 게이트웨이란 무엇입니까(그리고 단순한 API 게이트웨이가 아닌 이유)
AI 게이트웨이는 애플리케이션과 하나 이상의 LLM 공급자 사이에 위치하는 미들웨어 계층입니다. 그 임무는 단순히 요청을 라우팅하는 것이 아니라 프로덕션에서 AI 시스템을 실행하는 운영 현실을 관리하는 것입니다.
AI 게이트웨이는 최소한 다음을 처리합니다.
- 공급자 추상화
- 재시도 및 장애 조치
- 비율 제한 및 할당량
- 토큰 및 비용 추적
- 관찰 가능성 및 로깅
- 보안 및 가드레일
기존 API 게이트웨이는 결정론적 서비스용으로 설계되었습니다. LLM은 확률적이고 비용이 많이 들고 느리며 지속적으로 변화합니다. 이러한 속성은 클래식 게이트웨이가 의존하는 많은 가정을 깨뜨립니다.
AI 트래픽이 다르게 동작하기 때문에 AI 게이트웨이가 존재합니다.
팀에 결국 하나가 필요한 이유(계획이 없더라도)
1. 다중 제공자가 불가피해진다
팀이 영원히 하나의 모델을 유지하는 경우는 거의 없습니다. 비용 변화, 품질 변화 및 새로운 모델이 나타납니다.
게이트웨이가 없으면 공급자를 전환한다는 것은 모든 곳에서 애플리케이션 코드를 만지는 것을 의미합니다. 게이트웨이의 경우 일반적으로 구성이 변경됩니다. 시스템이 성장하면 그 차이가 중요해집니다.
2. 비용이 엔지니어링 문제로 변하다
LLM 비용은 선형적이지 않습니다. 약간 더 나쁜 프롬프트는 토큰 사용량을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
게이트웨이는 다음과 같은 도구를 도입합니다.
- 의미론적 캐싱
- 더 간단한 작업을 위해 더 저렴한 모델 라우팅
- 사용자별 또는 기능별 할당량
이를 통해 놀라운 비용이 측정 가능하고 시행 가능한 비용으로 전환됩니다.
3. 신뢰는 희망에 의존할 수 없다
공급자가 실패합니다. 비율 제한에 도달했습니다. 지연 시간이 급증합니다.
게이트웨이는 다음을 구현합니다.
- 자동 재시도
- 대체 체인
- 회로 차단기
모델 계층이 오작동하는 동안 애플리케이션은 계속 작동합니다.
4. 관측 가능성은 선택 사항이 아닙니다.
게이트웨이가 없으면 대부분의 팀은 기본적인 질문에 답할 수 없습니다.
- 가장 비싼 기능은 무엇입니까?
- 어떤 모델이 가장 느립니까?
- 어떤 사용자가 사용량을 늘리고 있나요?
게이트웨이는 이 데이터를 중앙 집중화하고 최적화를 가능하게 합니다.
절충: 5가지 일반적인 AI 게이트웨이 접근 방식
모든 AI 게이트웨이가 동일한 문제를 해결하는 것은 아닙니다. 대부분은 이러한 패턴 중 하나에 속합니다.
엔터프라이즈 제어 평면
이는 거버넌스, 규정 준수 및 관찰 가능성에 중점을 둡니다. AI 사용이 팀, 제품 또는 사업 단위에 걸쳐 있을 때 잘 작동합니다. 절충안은 복잡성과 학습 곡선입니다.
맞춤형 게이트웨이
기존 API 게이트웨이 기반을 기반으로 구축되어 심층적인 라우팅 논리와 확장성을 제공합니다. DevOps 성숙도가 높은 조직에서 빛을 발하지만 운영 오버헤드가 발생합니다.
관리형 엣지 게이트웨이
이는 사용 편의성과 글로벌 배포를 우선시합니다. 설치가 빠르고 인프라가 추상화됩니다. 속도를 위해서는 고급 제어력과 유연성을 포기해야 합니다.
고성능 오픈 소스 게이트웨이
이는 최대 제어, 최소 지연 시간 및 공급업체 종속 없음을 제공합니다. 비용은 소유권입니다. 모든 것을 직접 실행, 확장 및 유지 관리합니다.
관찰 가능성 우선 게이트웨이
이는 가시성 비용, 지연 시간, 사용량, 레이어 라우팅으로 시작됩니다. 특히 지출을 최적화하는 팀의 경우 초기에는 탁월하지만 거버넌스 기능은 더 가볍습니다.
보편적으로 “최상의” 옵션은 없습니다. 각각은 동일한 근본적인 문제에 대한 다른 대답입니다.
지나치게 생각하지 않고 하나를 선택하는 방법
묻는 대신 “어떤 게이트웨이를 사용해야 하나요?”묻다:
- 시간이 지남에 따라 얼마나 많은 모델/공급자를 사용할 것으로 예상됩니까?
- 거버넌스는 필수 사항입니까, 아니면 있으면 좋은 것입니까?
- 관리형 단순성을 원합니까, 아니면 운영 제어를 원합니까?
- 대기 시간은 비즈니스 지표인가요, 아니면 단지 UX 문제인가요?
- 비용 투명성 또는 유연성을 위해 최적화하고 있습니까?
귀하의 답변은 일반적으로 올바른 카테고리를 신속하게 가리킵니다.
AI 게이트웨이가 도구가 아닌 인프라가 되는 이유
시스템이 더욱 능동적이고 다단계로 변하면서 AI 트래픽은 더 이상 단순한 요청/응답이 아닙니다. 이는 세션, 재시도, 도구 호출 및 오케스트레이션이 됩니다.
AI 게이트웨이는 다음과 같이 진화하고 있습니다. AI 시스템용 제어 평면같은 방식으로 API 게이트웨이는 마이크로서비스에 필수적이 되었습니다.
이를 조기에 채택한 팀:
- 더 빠른 배송
- 지출을 줄이세요
- 더 나은 디버그
- 공급자 종속 방지
일반적으로 팀은 나중에 압력을 받아 이 레이어의 일부를 다시 빌드하지 않습니다.
최종 생각
AI는 인프라 문제를 제거하지 못했습니다. \n 새로운 것을 더 빠르고 더 비싸게 만들었습니다.
AI 게이트웨이는 팀이 이러한 혼란을 제어할 수 있도록 하기 위해 존재합니다. 그것들을 무시하면 결국 하나를 나쁘게 재발명하게 될 것입니다. 신중하게 채택하면 세금 대신 승수가 됩니다.
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