모델 제공업체가 주도하는 프롬프트 엔지니어링 및 컨텍스트 관리의 자동화 트렌드

대체로 긍정적이며, 모델 제공업체의 이러한 변화가 LLM 애플리케이션 개발을 더욱 대중화할 것이라는 의견이 지배적이다.

• 반복적인 긴 프롬프트를 사용하는 경우 OpenAI의 자동 캐싱이나 Anthropic의 명시적 캐싱 설정을 활용하여 비용을 절감할 수 있다.
• 복잡한 RAG 시스템 구축이 부담스럽다면 OpenAI의 Retrieval API를 사용하여 빠르게 프로토타입을 제작할 수 있다.

• LLM 제공업체들이 프롬프트 최적화와 컨텍스트 관리를 업스트림(모델/API 수준)에서 처리하면서 개발자의 인프라 구축 부담이 크게 완화되고 있다.
• Claude 4.5 Haiku와 같은 최신 모델은 컨텍스트 사용량을 실시간으로 인지하여 조기 작업 중단 현상인 '에이전트적 나태함'을 스스로 극복한다.
• 메모리 도구와 자동화된 RAG(OpenAI Retrieval)를 통해 개발자는 복잡한 데이터 파이프라인 대신 에이전트의 논리와 오케스트레이션 설계에 더 집중할 수 있게 되었다.