OpenAI 호환 게이트웨이로 LLM 비용 절감 자동화하기
중급35분2026-06-19
여러 LLM 공급자용 SDK를 각각 관리하던 Python 코드를 OpenAI 호환 게이트웨이와 .env 기반 설정으로 바꾸고, 작업 유형에 따라 모델을 분리 호출합니다. 단일 OpenAI 클라이언트로 primary, summarization, classification 요청을 라우팅하고 비용 비교 테스트까지 실행하는 Python 예제 코드와 Markdown 리포트 파일을 만듭니다.
이 실습은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- 단일 OpenAI 클라이언트로 여러 모델을 호출하는 구조를 구성합니다
- 환경 변수만 바꿔 작업별 모델 라우팅을 조정합니다
- UX 히트맵 분석, 리포트 작성, 워크샵 기획 요청을 모델별로 분리합니다
- 비용 비교 테스트 결과를 파일로 남겨 대시보드 확인에 연결합니다
어떻게 진행해요
1. Python 환경 확인
2. 업무 샘플 요청 준비
3. 게이트웨이 키 준비
4. 환경 변수 파일 구성
5. 작업별 모델 라우터 작성
6. 필요 패키지 설치
7. 비용 비교 코드 작성
8. 테스트 실행과 대시보드 확인
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요