LLM 비용 최적화 자동화하기
중급40분2026-06-07
발표자 체크, 베스트 발표자 선발, 사례 정리처럼 반복되는 AI 요청을 Tokenwise 프록시로 관찰하고, 모델 전환·캐싱·프롬프트 축소 정책을 적용해 비용과 지연 시간을 비교합니다. 최종적으로 Tokenwise 프록시 샘플 설정 파일, 비용 관측용 대시보드 체크리스트, 그리고 최적화 전후 비용·토큰·지연 시간을 비교하는 자동화 코드와 리포트를 만듭니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- AI 요청 비용과 토큰 사용량을 한곳에서 관찰하는 프록시 설정을 구성합니다
- 관찰 전용 모드로 품질 위험 없이 사용량 데이터를 먼저 수집합니다
- 모델 전환, 캐싱, 프롬프트 축소를 비용 최적화 정책으로 적용합니다
- 발표 운영 업무에 맞춘 대시보드 체크리스트를 생성합니다
어떻게 진행해요
1. 실행 환경 확인
2. 운영 업무 샘플 구성
3. 관찰 전용 연결 설정
4. 최적화 전 비용 측정
5. 모델 전환 정책 적용
6. 캐싱과 문장 축소 적용
7. 최적화 후 비교 실행
8. 대시보드 체크리스트 점검
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요