추론 비용 최적화가 제품 경쟁력이 되는 이유

한 줄 요약

이번 주 시장의 핵심은 더 큰 모델이 아니라 더 싸고 빠르게 서비스하는 능력입니다. 같은 품질이라면 추론 비용을 낮춘 쪽이 사용자 확보와 유지에서 유리합니다.

이번 주에 주목한 변화

1) 가격 구조가 기능만큼 중요해짐

AI 기능이 기본 기능으로 들어가면서, 월 구독료를 올리기 어려운 제품이 많아졌습니다. 결과적으로 서비스 사업자는 모델 품질만이 아니라 요청당 원가를 중심으로 구조를 재설계하고 있습니다.

2) 지연시간이 체감 품질을 결정

사용자가 실제로 느끼는 품질은 “정확도 + 응답속도”입니다. 특히 업무 자동화, 코드 보조, 고객지원 시나리오에서는 첫 토큰 응답 시간이 길어질수록 이탈이 증가합니다.

3) 모델 선택이 멀티 티어 구조로 이동

단일 최고성능 모델만 쓰는 구조에서 벗어나, 난이도에 따라 모델을 분기하는 방식이 늘었습니다.

• 쉬운 질의: 소형/경량 모델
• 복잡한 질의: 고성능 모델
• 민감 요청: 정책 검증 체인 추가

실무자가 확인할 체크포인트

1. 요청 단가 대시보드가 있는가 모델별 요청 수, 입출력 토큰, 평균 응답시간, 실패율을 같이 봐야 합니다.

2. 질의 난이도 분기 정책이 있는가 모든 요청을 고성능 모델로 보내면 원가가 급격히 증가합니다.

3. 캐시 전략이 운영에 반영되어 있는가 반복 요청이 많은 제품은 결과 캐시, 임베딩 캐시, 프롬프트 캐시만으로도 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

다음 주 예상 포인트

• “최고 성능” 홍보보다 “비용 대비 성능” 지표 공개가 늘어날 가능성
• 모델 라우팅/캐시/배치 추론 관련 도구 수요 증가
• 제품 팀과 인프라 팀의 협업 범위 확대

액션 아이템 (바로 실행)

1. 지난 7일 기준 모델별 요청 단가를 계산한다.
2. 상위 3개 유즈케이스에 난이도 분기 정책을 시범 적용한다.
3. 응답시간 SLO(예: P95 2.5초)를 정의하고 대시보드에 연결한다.

이번 주 시그널의 본질은 단순합니다. 좋은 모델을 고르는 문제에서, 좋은 운영 구조를 설계하는 문제로 중심이 이동하고 있다는 점입니다.

참고 링크

• Gemini API Pricing: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• Anthropic Pricing: https://www.anthropic.com/pricing
• vLLM 문서: https://docs.vllm.ai/
• TensorRT-LLM 문서: https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/