LLM 비용 73% 절감의 비밀: 시맨틱 캐싱 도입 가이드 2026

당신의 AI 서비스 비용이 트래픽보다 빠르게 증가하고 있나요? 리드 소프트웨어 엔지니어 스리니바사 레디(Sreenivasa Reddy)에 따르면, 매달 30%씩 치솟던 LLM API 비용을 단숨에 73% 줄인 비결은 바로 '질문의 의도'를 파악하는 캐싱 전략에 있었습니다.

LLM 비용 절감 시맨틱 캐싱: 단순 일치를 넘어 의도로

전통적인 캐싱 방식은 사용자의 질문이 글자 하나까지 똑같아야 작동합니다. 하지만 사용자는 "환불 정책이 뭐야?"와 "어떻게 환불받아?"처럼 같은 질문을 수천 가지 방식으로 던집니다. 레디의 분석에 따르면 실제 운영 환경에서 텍스트가 완벽히 일치하는 중복 질문은 전체의 18%에 불과했습니다. 반면 의미상 유사한 질문은 47%에 달했습니다. 즉, 기존 방식으로는 절반 가까운 비용 절감 기회를 놓치고 있었던 셈입니다.

이를 해결하기 위해 도입된 시맨틱 캐싱(Semantic Caching)은 질문을 벡터 공간에 매핑하여 의미적 유사성을 계산합니다. 질문의 텍스트가 달라도 의도가 같다면 미리 저장된 답변을 즉시 내보냅니다. 이 시스템 도입 후 캐시 히트율(Cache Hit Rate)은 18%에서 67%로 급증했으며, 평균 응답 속도 또한 850ms에서 300ms로 약 65% 개선된 것으로 나타났습니다.

정밀한 임계값 설정과 무효화 전략

시맨틱 캐싱의 핵심 과제는 '얼마나 비슷해야 같은 질문으로 볼 것인가'를 결정하는 임계값(Threshold) 설정입니다. 레디는 모든 질문에 동일한 기준을 적용하는 대신, 질문의 성격에 따라 기준을 차등화했습니다. 정확도가 생명인 FAQ 영역은 0.94의 높은 임계값을 설정하고, 보다 유연한 검색 결과가 필요한 영역은 0.88로 낮추어 효율을 극대화했습니다.

또한 캐싱된 데이터가 과거의 정보가 되지 않도록 하는 무효화 전략도 필수적입니다. 가격 정보는 4시간, 일반 정책은 7일 등 데이터의 성격에 따라 유효 기간(TTL)을 다르게 설정하고, 데이터 업데이트 시 관련 캐시를 즉시 삭제하는 이벤트 기반 무효화 시스템을 구축해야 신뢰도를 유지할 수 있습니다.