LLM 비용과 응답 시간을 70% 절감하는 Bifrost의 시맨틱 캐싱

Source: Dev.to

대규모 언어 모델을 프로덕션에 배포할 때

개발 팀은 서로 경쟁하는 Iron Triangle(철의 삼각형) 과제에 직면합니다:

• 비용
• 속도
• 산출물 품질

품질 기준은 필수이지만, 비용과 속도는 사용자 채택이 증가함에 따라 비례적으로 상승하여 점점 더 큰 과제가 됩니다. OpenAI, Anthropic, Google Vertex와 같은 API 제공업체와의 각 상호작용은 금전적 비용과 시간 비용(수 초에 달할 수 있음)을 동시에 수반합니다. 특히 Retrieval‑Augmented Generation(검색 기반 생성)이나 고객용 챗봇과 같이 대량 트래픽을 처리하는 애플리케이션은 중복 처리 때문에 가장 큰 어려움을 겪습니다. 최종 사용자는 동일하거나 거의 동일한 질문을 반복해서 제시하므로, 불필요하고 비용이 많이 드는 연산이 반복됩니다.

해답은 단순히 더 빠른 모델을 배포하는 것이 아니라, 보다 지능적인 인프라를 구축하는 것입니다. Semantic Caching은 기존의 키‑값 저장 시스템과 근본적으로 다른 접근 방식을 제공하며, AI 게이트웨이가 단순히 텍스트 문자열을 매칭하는 것이 아니라 질의의 의미를 이해하도록 합니다.

Bifrost에서의 시맨틱 캐싱 개요

This piece examines the technical design of Semantic Caching as implemented in Bifrost, Maxim AI’s performance‑optimized AI gateway. We’ll explore how this middleware layer can slash LLM running costs and delays by as much as 70 %, explain the underlying vector‑based similarity matching technology, and demonstrate how to set up Bifrost for high‑throughput production environments.

Bifrost – 다운되지 않는 AI 애플리케이션을 가장 빠르게 구축하는 방법

Bifrost는 15개 이상의 제공업체(OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex 등)에 대한 접근을 단일 OpenAI 호환 API로 통합하는 고성능 AI 게이트웨이입니다. 몇 초 만에 설정 없이 배포하고 자동 장애 조치, 로드 밸런싱, 의미 기반 캐싱, 엔터프라이즈급 기능을 바로 사용할 수 있습니다.

빠른 시작

1분 이내에 제로부터 프로덕션 준비가 된 AI 게이트웨이를 만들 수 있습니다.

Step 1 – Bifrost 게이트웨이 시작

# 로컬에 설치하고 실행
npx -y @maximhq/bifrost

# 또는 Docker 사용
docker run -p 8080:8080 maximhq/bifrost

Step 2 – 웹 UI로 구성

# 내장 웹 인터페이스 열기
open http://localhost:8080

Step 3 – 첫 번째 API 호출 만들기

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, Bifrost!"}]
  }'

이것으로 끝! 웹 인터페이스를 통해 시각적 구성, 실시간 모니터링 등을 할 수 있는 AI 게이트웨이가 실행 중입니다.

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왜 의미 기반 캐싱이 중요한가

전통적인 캐싱의 한계

기존 캐싱 시스템(Redis, Memcached)은 정확한 문자열 매치 또는 해시 함수를 기반으로 합니다. GET /product/123 같은 요청에 대해 캐시는 정확히 그 키를 찾습니다. 찾으면 데이터가 즉시 반환됩니다.

하지만 인간의 커뮤니케이션은 그렇게 경직되지 않습니다. 온라인 소매점을 위한 고객 서비스 챗봇을 생각해 보세요. 세 명의 고객이 각각 다음과 같이 물을 수 있습니다:

1. “반품 정책이 어떻게 되나요?”
2. “구입한 물건을 반품할 수 있나요?”
3. “제품을 어떻게 반품하나요?”

표준 캐싱은 이를 세 개의 완전히 다른 쿼리로 취급해 LLM 서비스에 세 번의 독립적인 API 호출을 발생시킵니다. 각 호출은 토큰을 소모(비용)하고 지연을 초래하지만, 세 질문 모두 같은 정보를 요구합니다.

트래픽이 많은 시스템에서는 이러한 중복으로 막대한 자원이 낭비됩니다. Maxim’s Observability 플랫폼의 실제 데이터에 따르면, 산업별 애플리케이션에서는 사용자 쿼리에서 상당한 의미적 반복이 나타납니다. 정확히 일치하는 캐싱에만 의존하면 거대한 최적화 기회를 놓치게 됩니다.

의미 기반 캐싱 작동 방식

의미 기반 캐싱은 벡터 임베딩과 유사도 매칭을 활용해 언어적 변형을 처리합니다. 문자 그대로의 쿼리 텍스트를 저장하는 대신, 시스템은 쿼리의 근본적인 의미를 보존합니다.

요청이 Bifrost AI Gateway에 도착하면 다음 단계가 진행됩니다:

1. 임베딩 생성 – 프롬프트를 임베딩 모델(예: OpenAI의 text-embedding-3-small 또는 오픈소스 대안)로 처리해 텍스트를 의미 내용을 나타내는 고밀도 수치 벡터로 변환합니다.
2. 벡터 검색 – 이 벡터를 이전 쿼리들의 임베딩이 저장된 데이터베이스와 비교합니다.
3. 유사도 계산 – 새로운 쿼리 벡터와 기존 벡터 사이의 거리를 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 알고리즘으로 측정합니다.
4. 임계값 확인 – 저장된 벡터가 설정된 유사도 경계(예: 코사인 유사도 > 0.95) 내에 있으면 캐시 히트가 발생합니다.
5. 결과 반환 – 매칭된 벡터에 연결된 캐시된 답변을 즉시 반환해 LLM 제공자를 우회합니다.

유사도 점수가 임계값 이하인 경우(캐시 미스) 요청은 LLM 제공자(예: GPT‑4, Claude 3.5 Sonnet)로 전달됩니다. 생성된 응답은 이후 임베딩되어 향후 요청을 위해 캐시에 추가됩니다.

성능 향상

• 표준 LLM 호출(예: 중간 정도 컨텍스트를 가진 GPT‑4o)은 응답 길이와 제공자 용량에 따라 일반적으로 800 ms – 3 s가 소요됩니다.
• 임베딩 생성 + 벡터 조회는 보통 50 ms – 100 ms 안에 완료됩니다.

따라서 캐시 히트 시 90 % – 95 % 수준의 지연 감소를 달성합니다. 이 현상이 트래픽의 약 **70 %**에 적용되는 경우(지원 애플리케이션에서 흔함), 전체 시스템 응답성이 크게 개선되어 사용자 경험이 눈에 띄게 빨라집니다.

Bifrost를 무결점 미들웨어로 활용

Bifrost는 표준 LLM API 엔드포인트를 바로 대체할 수 있는 형태로 작동하며, 애플리케이션 코드의 변경 없이 의미 기반 캐싱과 같은 고급 기능을 활성화할 수 있습니다. 애플리케이션과 LLM 제공자 사이의 미들웨어 역할을 수행하며, 다음을 처리합니다:

• 프로바이더 라우팅 및 장애 조치
• 로드 밸런싱
• 자동 의미 캐싱
• 실시간 가시성

Bifrost에서 의미 캐싱 시작하기

1. Enable Semantic Caching in the Bifrost UI (Settings → Caching → Semantic).
   → Bifrost UI에서 Semantic Caching을 활성화합니다 (Settings → Caching → Semantic).
2. Select an Embedding Model (e.g., text-embedding-3-small).
   → Embedding 모델을 선택합니다 (예: text-embedding-3-small).
3. Configure Similarity Threshold (default 0.95; adjust based on domain specificity).
   → Similarity Threshold를 설정합니다 (기본값 0.95; 도메인 특성에 따라 조정).
4. Set Cache TTL to control how long cached responses remain valid.
   → 캐시된 응답이 유효한 기간을 제어하기 위해 Cache TTL을 설정합니다.
5. Monitor Hit/Miss Rates via the built‑in dashboard to fine‑tune parameters.
   → 내장 대시보드를 통해 Hit/Miss 비율을 모니터링하고 파라미터를 미세 조정합니다.

TL;DR

• Problem: Duplicate LLM calls inflate cost and latency.
  문제: 중복된 LLM 호출이 비용과 지연 시간을 증가시킵니다.
• Solution: Semantic caching stores meaning rather than exact text.
  해결책: 의미 캐싱은 정확한 텍스트가 아니라 의미를 저장합니다.
• Result: Up to 70 % reduction in LLM spend and 90 %+ latency improvement for typical support workloads.
  결과: 일반적인 지원 워크로드에서 LLM 비용을 최대 70 % 절감하고 지연 시간을 90 % 이상 개선합니다.
• Tool: Bifrost provides turnkey, zero‑code integration for production‑grade semantic caching.
  도구: Bifrost는 프로덕션 수준 의미 캐싱을 위한 즉시 사용 가능한 무코드 통합을 제공합니다.

Deploy Bifrost today and let intelligent caching do the heavy lifting for your LLM‑driven applications.
오늘 바로 Bifrost를 배포하고, 지능형 캐싱이 LLM 기반 애플리케이션의 무거운 작업을 대신하도록 하세요.

Semantic Caching in Bifrost

애플리케이션을 12개 이상의 제공자와 연결하고 계신가요? Bifrost에서 Semantic Caching을 활성화하려면 게이트웨이 설정을 통해 진행합니다. 별도의 벡터‑데이터베이스(예: Pinecone, Milvus)와 임베딩 파이프라인이 필요한 맞춤형 솔루션과 달리, Bifrost는 이러한 구성 요소를 요청 처리 과정에 직접 포함합니다.

Configuration Overview

Threshold Tuning

Tip: 코딩 어시스턴트는 보통 strict 임계값이 필요하지만, 일반 챗봇은 looser 임계값을 허용할 수 있습니다.

Multimodal Support

Bifrost의 Unified Interface는 텍스트, 이미지, 오디오를 처리합니다. Semantic caching은 현재 텍스트에 초점을 맞추고 있지만, 임베딩 모델이 향상됨에 따라(예: image‑to‑vector) 동일한 개념이 멀티모달 콘텐츠에도 적용되어 중복되고 비용이 많이 드는 이미지 분석 호출을 방지하게 됩니다.

비즈니스 사례: 비용 절감

LLM 제공자는 입력 토큰과 출력 토큰당 요금을 부과합니다. RAG 아키텍처는 종종 큰 검색된 컨텍스트를 추가하여 입력 비용을 증가시킵니다.

예시: 기업 지식 베이스

Bifrost 배포 후

결과: 40 % 직접 API 비용 절감.
중복도가 높은 시스템(FAQ 봇, 1차 지원 등)은 종종 60‑70 % 절감 효과를 보입니다.

지속적인 관리

Semantic caching은 “설정하고 잊어버리기”가 아닙니다. 지속적인 모니터링을 통해 캐시가 효과적이고 안전하게 유지됩니다.

주시해야 할 주요 지표

• Cache Hit Rate – 낮은 비율은 임계값이 너무 엄격하거나 쿼리가 너무 다양함을 나타낼 수 있습니다.
• Latency Distribution – 히트와 미스의 p95 지연 시간을 비교합니다.
• User‑Feedback Signals – 캐시된 답변에 대한 부정적인 반응은 문제 있는 히트를 표시합니다.

Maxim을 활용한 가시성

• Request Tracing – 응답이 gpt‑4에서 왔는지 bifrost‑cache에서 왔는지 식별합니다.
• Human Evaluation – 문제가 되는 캐시 항목을 제거하거나 특정 쿼리 유형에 대한 임계값을 조정합니다.
• Cache Misses – 이를 새로운 쿼리로 간주하고 Maxim의 Data Engine에 전달하여 실험 Playground를 통해 고품질 파인‑튜닝 데이터셋을 구축합니다.

거버넌스 및 보안

데이터 프라이버시 우려

If User A가 민감한 질문을 하고 User B가 나중에 유사한 질문을 할 경우, User B가 User A의 캐시된 응답(PII가 포함될 수 있음)을 받지 않도록 해야 합니다.

Bifrost 솔루션

• Segmentation – 캐시 키에 tenant IDs 또는 user IDs를 포함시켜 의미상 매치가 적절한 경계 내에 머물도록 합니다.
• Multi‑Tenant Safety – SaaS 플랫폼이 고객 간 데이터 유출 없이 캐싱을 사용할 수 있게 합니다.

추가 보안 기능

• Vault Support – 규제가 엄격한 환경을 위한 안전한 API‑키 관리.

왜 시맨틱 캐싱이 중요한가

AI가 프로토타입 단계에서 프로덕션 단계로 이동함에 따라, 초점은 “작동하나요?”에서 지속 가능성으로 이동합니다:

• 비용 – 최첨단 모델과 토큰 생성 지연이 대규모에서는 주요 장애 요인이 됩니다.
• 성능 – 중복 요청을 제거하면 빈번한 쿼리에 대해 거의 즉각적인 답변을 제공합니다.
• 처리량 – 진정으로 새로운 요청을 위한 용량을 확보합니다.

결과: 중복 API 호출을 최대 **70 %**까지 감소 → 큰 비용 절감, 빠른 응답, 전체 처리량 향상.

행동하세요

중복된 쿼리가 예산을 소모하거나 사용자 경험을 저하시키지 않도록 하세요.

Maxim 스택을 발견하세요 – 평가, 가시성, 거버넌스 도구를 모두 포함한 완전한 제품군으로, Bifrost와 함께 신뢰할 수 있고 경제적이며 고성능 AI 기반을 제공합니다.

시작하기

• Maxim AI 웹사이트를 방문하세요.
• 빠른 시작 가이드를 따라 게이트웨이에서 의미 캐싱을 활성화하세요.
• 임계값을 설정하고, 메트릭을 모니터링하며, 최적의 결과를 위해 반복하세요.