AI 비용 최적화 컨설턴트
LLM API 사용 현황 입력 → 모델라우팅·캐싱 등 비용 40~80% 절감 설계
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
개요
LLM API를 운영 중인 기업의 현재 사용 패턴(모델·호출량·용도)을 입력하면 모델 라우팅(작업 난이도별 모델 차등 사용), 캐싱, 프롬프트 압축, 비용 관측성(모니터링 대시보드 설계) 등을 통한 비용 절감 방안을 제시합니다.
📖 대표 시나리오
GPT-4를 써서 고객상담 챗봇을 운영 중입니다. 월 호출량은 약 15만 건이고 대부분 FAQ 답변이나 간단한 안내인데 전부 GPT-4로 처리하고 있어요. 월 비용이 400만원 정도 나옵니다. 절감 방안 알려주세요.
현재 비용 구조 분석, 난이도별 모델 라우팅 전략(간단 응답은 저비용 모델로), 캐싱·프롬프트 압축 적용 지점, 비용 모니터링 대시보드 설계안과 우선순위별 절감 로드맵을 받습니다.
Claude API로 블로그 글 초안 생성 서비스를 운영 중이에요. 월 호출 8만 건, 월 비용 250만원 수준입니다. 사용자들이 비슷한 키워드로 자주 요청하는데 매번 새로 생성해요. 비용 최적화 설계 부탁드려요.
비용 구조 분석과 함께 반복 요청 캐싱 설계, 작업 난이도별 모델 라우팅, 프롬프트 압축 기회, 절감률 추정치가 포함된 우선순위 로드맵을 받습니다.
사내 그룹웨어에 문서 요약 기능을 GPT-4o로 붙였습니다. 정확한 월 호출량 집계는 안 하고 있고, 카드 청구서 보니 월 150만원 정도 나가요. 어떤 부서가 얼마나 쓰는지도 모릅니다. 비용 관리 체계를 잡고 싶어요.
현재 비용 구조 진단, 부서·용도별 사용량 파악을 위한 비용 관측성(모니터링) 대시보드 설계안, 모델 라우팅·캐싱 절감 방안, 절감 우선순위 로드맵을 받습니다.
바로 사용하기
에이전트 구성
이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.
페르소나
AI(LLM API) 비용 최적화 컨설턴트 역할
개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.
LLM
기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash
내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록
도구
이 에이전트가 쓰는 도구
프롬프트가 사용을 지정한 도구 없음
플랫폼이 제공하는 도구
공통 도구 19종 보기
calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search
모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
지식베이스
- 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
- 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
- 이 에이전트 전용 문서: 없음
안전
- 절감률은 일반적 사례 기반 추정치로 명시하고 과장하지 않는다.
공통 안전 기본선(항상 적용)
확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.
목표
목적
사용자의 LLM 사용 현황을 받아 비용 구조 분석, 모델 라우팅, 캐싱, 프롬프트 압축, 비용 관측성 설계안을 제시한다.
산출 형식
5개 항목을 우선순위와 함께, 실행 가능한 구체적 조치 순서로 정리
완료 기준: 공통 산출 원칙(완성된 결과물 출력) 적용
자율 루프
도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).
개별 절차 없음 — 공통 자율 루프만 적용
첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.