AI 채팅 SaaS 구축, 멀티-LLM 채팅 앱 개발, ChatFaster -...

Source: Dev.to

한 AI 모델만 사용하면서 작업이 제한된다고 느낀 적 있나요?
2026년 1월, AI 세계는 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있어, 나는 모든 주요 모델의 장점을 한 곳에서 제공하는 솔루션을 만들기로 했습니다. 이 글에서는 ChatFaster를 구축한 나만의 이야기를 공유합니다 – 프로덕션 등급의 멀티‑LLM 채팅 SaaS.

왜 멀티 모델 플랫폼인가?

각 모델마다 고유한 강점이 있습니다:

모든 모델을 하나의 UI에 통합하면 사용자는:

• 벤더 종속 방지 – 하나가 중단될 경우 공급자를 전환할 수 있습니다.
• 비용 절감 – 간단한 작업에 저렴한 모델을 사용합니다.
• 더 나은 결과 – 답변을 나란히 비교합니다.
• 적절한 도구 선택 – 예: 코딩에 특화된 모델 vs. 요약에 특화된 모델.

나의 배경

• 7+ 년 시니어 풀스택 엔지니어로서.
• DIOR, IKEA, M&S 를 위한 시스템을 구축했습니다.
• 실제 문제를 해결하는 프로덕션 급 제품을 만들고 싶었습니다, 단순한 취미용 래퍼가 아니라.

기술 스택

프론트엔드

백엔드

• NestJS 11 – 구조화된 프레임워크로 대규모 애플리케이션에 이상적.
• MongoDB Atlas – 채팅 메시지를 임베디드 문서로 저장해 초고속 히스토리 조회.
• Redis – 빈번한 요청을 캐시하여 앱을 빠르게 유지.

데스크톱 앱

• Tauri – 네이티브 macOS(및 Windows/Linux) 클라이언트를 빌드.
• Deep linking – 브라우저에서 바로 데스크톱 앱을 열 수 있는 딥링크.

Core Challenges & Solutions

Unified API Layer

• Integrated OpenAI, Anthropic, Google Gemini behind a single wrapper.
• Mapped each provider’s response format to a common schema, so the front‑end stays agnostic.

Model Switching

• Users can start a conversation with GPT‑4o and switch to Claude mid‑chat while preserving context.
• Implemented a context‑preserving mechanism that re‑injects the shared history into the new model.

Context‑Window Management

• Different models have vastly different token limits.
• Built a sliding‑window token counter that automatically trims the oldest messages when the limit is reached.

Real‑time Streaming

• Used Server‑Sent Events (SSE) to display tokens as they are generated, giving a ChatGPT‑like experience.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

• Knowledge Base built with Cloudflare Vectorize.
• Documents are embedded via OpenAI embeddings, stored as vectors, and searched at query time.
• The most relevant snippets are injected into the prompt.

File Uploads

• Leveraged presigned URLs for Cloudflare R2 so users upload files directly to storage, bypassing the backend and reducing load.

Rate Limiting & Billing

• Custom throttler in NestJS tied to Stripe subscription tiers.
• Guarantees fair usage per plan.

Security

• All user‑provided API keys are encrypted with AES‑256‑GCM on the server; only the user can decrypt them.

Offline‑First Experience

• Chats are persisted locally in IndexedDB.
• A delta‑sync routine pushes changes to MongoDB when the network is available.

“Personal Memory” 기능

• 메시지 앞에 특수 토큰(예: !mem)을 붙이면 내용이 forever 개인 지식 스니펫으로 저장됩니다.
• AI의 지속적인 두뇌 역할을 하여 세션 간 장기 컨텍스트를 가능하게 합니다.

교훈

1. 사용자 경험이 기술보다 우선 – 다듬어진 UI와 부드러운 상태 관리가 큰 차이를 만든다.
2. 선택의 단순성 – 모델이 너무 많으면 사용자가 압도된다; “최적 사용 사례”별로 분류하면 도움이 된다.
3. 통합 인터페이스의 효과 – 제공자 차이를 초기에 추상화하면 나중에 수많은 골칫거리를 줄일 수 있다.
4. 성능은 다면적 – 빠른 빌드, 스트리밍 응답, 캐싱, 로컬 스토리지가 모두 인지된 속도에 기여한다.

자세한 정보를 찾을 수 있는 곳

• Next.js Docs – 스트리밍, API 라우트, 그리고 Turbopack.
• Vercel AI SDK – 다중 제공자 스트림 처리.
• NestJS Documentation – 사용자 정의 스로틀러와 미들웨어.
• Cloudflare Vectorize – 벡터 검색 설정 및 모범 사례.

“앱이 즉시 반응하는 느낌을 줍니다. 채팅을 클릭할 때마다 페이지가 로드되는 대기 시간이 없습니다.”

인스턴트‑Feel AI 채팅 SaaS 구축

나는 진행 과정에서 몇 가지 실수를 했습니다. 가장 큰 실수 중 하나는 모든 데이터를 메인 데이터베이스에 저장하려 했던 것입니다. 처음에는 Redis를 캐시로 사용하지 않았고, 사용자가 늘어날수록 앱이 느려졌습니다. 곧 깨달은 것은 AI‑채팅 SaaS(다중‑LLM 채팅 앱)를 만들려면 스마트한 캐시 전략이 필요하다는 점이었습니다.

흔히 저지르는 실수

• 토큰 비용 무시 – 사용량을 추적하지 않으면 API 비용이 급증합니다.
• 불충분한 오류 처리 – AI API는 자주 실패합니다. 좋은 재시도 로직이 필요합니다.
• 느린 UI – 텍스트가 부드럽게 스트리밍되지 않으면 사용자는 떠납니다.
• 보안 취약 – 평문 API 키를 데이터베이스에 절대 저장하지 마세요.

보안이 최우선

보안은 가장 중요한 부분입니다. 나는 **“API 키 금고”**를 구축했습니다.

• 서버는 실제 키를 평문으로 절대 보지 못합니다.
• 키는 전송 전에 클라이언트 측에서 암호화됩니다.

이는 사용자와의 신뢰를 쌓는 데 도움이 됩니다. 보안 패턴에 대한 오픈소스 예제가 필요하다면 GitHub에서 커뮤니티가 검증한 라이브러리를 확인해 보세요.

“Organization” 기능

팀이 지식 베이스를 공유하면서도 채팅 내용은 비공개로 유지할 수 있는 시스템을 만들어야 했습니다. 이를 위해 NestJS에서 복잡한 권한 로직을 구현했습니다. 데이터베이스 스키마를 맞추는 데만 두 주가 걸렸지만, 제품을 전문적으로 보이게 하는 데 큰 도움이 되었습니다.

시작하기

AI‑채팅 SaaS(다중‑LLM 채팅 앱)를 만들고 싶다면 한 번에 모든 것을 하려고 하지 마세요.

1. 핵심 스택 선택 – Next.js와 Node.js 백엔드를 추천합니다.
2. 스트리밍 설정 – Vercel AI SDK로 기본 채팅을 동작시키세요.
3. 사용자 인증 추가 – Firebase Auth는 확장성이 뛰어나서 사용했습니다.
4. Stripe 구현 – 가격 티어를 초기에 설정해 결제 흐름을 테스트하세요.
5. UX에 집중 – 모바일과 데스크톱 모두에서 앱이 원활히 동작하도록 하세요.

고급 RAG 기능을 추가하기 전에 **채팅의 “느낌”**을 다듬는 데 몇 달을 투자했습니다.

추가로 배운 교훈

• 캐싱: Redis(또는 유사한 도구)를 사용해 자주 접근하는 데이터를 메모리에 보관하세요.
• 토큰 관리: 사용량을 지속적으로 모니터링하고 비용 제어 메커니즘을 구현하세요.
• 프롬프트 엔지니어링: 견고한 프롬프트 작성에 시간을 투자하면 출력 품질이 크게 향상됩니다.
• 데이터 보안: API 키를 클라이언트 측에서 암호화하고, 환경 변수로 보호된 비밀을 사용하며, 최소 권한 원칙을 따르세요.

ChatFaster가 도움이 되는 이유

ChatFaster는 다음을 제공하여 개발을 간소화합니다.

• 모델 통합 복잡성을 처리하는 사전 구축 인프라와 통합 API.
• 저수준 백엔드 아키텍처 관리 대신 고유 기능 개발과 사용자 경험 개선에 집중할 수 있게 함.

모델 선택 가이드

올바른 모델을 선택하려면 정확도, 지연 시간, 예산을 균형 있게 고려해야 합니다.

마무리 생각

AI 채팅 SaaS를 구축하려면 견고한 백엔드, 다양한 언어 모델에 대한 안전한 API 연결, 그리고 사용자 친화적인 인터페이스가 필요합니다. 또한 구독 관리와 엄격한 데이터 프라이버시 정책을 구현해 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공해야 합니다.

ChatFaster가 어떻게 완성됐는지 자랑스럽게 생각합니다. 이 과정을 통해 AI 시스템을 스케일링하는 방법을 많이 배웠습니다. 이와 같은 기술을 활용해 Al‑Futtaim 같은 다중 시장 브랜드의 헤드리스 커머스 사이트 구축에도 기여했습니다.

창업자이거나 React, Next.js, 혹은 AI‑채팅 SaaS 개발에 도움이 필요하다면 언제든지 연락 주세요. 흥미로운 프로젝트, 컨설팅, 혹은 시니어 레벨 계약 작업을 환영합니다.

Check out the final product at chatfaster and let’s connect!