Firetiger의 AI 에이전트를 활용한 프롬프트 캐싱 비용 77% 절감 사례

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핵심 요약

LLM 프로덕션 환경에서 프롬프트 캐싱은 비용 관리에 필수적이나, 최적의 TTL 설정은 워크로드마다 달라 수동 관리가 어렵다. Firetiger는 자체 AI 에이전트인 'Prompt Cache Advisor'를 도입하여 텔레메트리 데이터를 분석하고 배포별 최적 TTL을 제안하는 자동화 루프를 구축했다. 이 에이전트는 캐시 읽기/쓰기 비율을 계산해 비용 효율적인 설정을 도출하고, 코드 변경 사항을 제안하여 인간의 검토 후 적용한다. 이 방식을 통해 불필요한 캐시 쓰기 비용을 77% 절감했으며, 지속적인 최적화가 이루어지고 있다.

배경

LLM 프롬프트 캐싱에 대한 기본 이해, 텔레메트리 데이터 수집 환경

대상 독자

프로덕션 환경에서 LLM을 운영하며 비용 최적화가 필요한 개발자

의미 / 영향

AI 에이전트를 활용한 인프라 최적화는 사람이 수동으로 관리하기 어려운 복잡한 파라미터 튜닝을 자동화하여 운영 효율을 극대화할 수 있음을 보여준다. 특히 LLM 비용 구조가 복잡해짐에 따라 이러한 자동화된 비용 관리 도구의 중요성이 커지고 있다.

섹션별 상세

프롬프트 캐싱은 동일한 prefix를 재사용해 추론 비용을 낮추지만, TTL 설정이 부적절하면 오히려 캐시 쓰기 비용이 읽기 절감액을 초과하는 낭비가 발생한다.

Prompt Cache Advisor는 배포, 에이전트, 모델별로 토큰 사용량과 읽기/쓰기 비율을 분석하여 가장 경제적인 TTL을 산출한다.

프롬프트 캐시 읽기/쓰기 비율을 보여주는 차트 — Chart이 차트는 특정 에이전트의 캐시 읽기/쓰기 비율을 시각화하여, 캐시 효율성이 낮은 구간을 식별하는 데 사용된다.

5분 간격 내 호출 비율을 보여주는 차트 — Chart이 차트는 LLM 호출 간의 시간 간격을 분석하여, 캐시 TTL 설정이 적절한지 판단하는 근거로 활용된다.

단순히 모든 설정을 1시간으로 고정하는 방식보다 에이전트가 제안하는 세밀한 설정이 비용 효율성 측면에서 우월하다.

비결정적 시스템 프롬프트(Go 맵 순서 문제 등)와 같은 기술적 병목을 에이전트가 식별하여 수정함으로써 캐시 적중률을 실질적으로 개선했다.

go

for name, tool := range agentTools { fmt.Fprintf(&systemPrompt, “- %s: %s
”, name, tool.Description, ) }

Go 맵 순서의 비결정성으로 인해 시스템 프롬프트가 매번 달라져 캐시 미스가 발생하는 코드 예시

일자별 토큰 사용량 및 비용 변화를 보여주는 막대 차트 — Chart이 차트는 최적화 작업 전후의 토큰 사용량과 비용 변화를 보여주며, 캐시 최적화의 실질적인 성과를 입증한다.

실무 Takeaway

LLM 프로덕션에서 프롬프트 캐싱 효율을 높이려면 배포 단위의 세밀한 TTL 설정이 필수적이다.
AI 에이전트를 활용해 텔레메트리 데이터를 지속적으로 모니터링하고 비용 효율적인 설정을 자동 제안받는 루프를 구축한다.
시스템 프롬프트의 비결정성(예: 맵 순서, 타임스탬프)을 제거하여 바이트 단위의 안정성을 확보해야 캐시 적중률이 극대화된다.