원라우터: 세계 최초의 에이전틱 LLM 라우터
엔터프라이즈 LLM 라우팅의 복잡성 관리
By 클라렌스 장 •
엔터프라이즈 LLM 라우팅의 복잡성 관리
원라우터: 세계 최초의 에이전틱 LLM 라우터
날짜
2025. 12. 31.
저자
클라렌스 장
대규모 언어 모델의 확산은 기업에 중요한 도전을 제공합니다: 다양한 모델 제공업체 간의 비용 효율성, 대기 시간 및 성능을 최적화하는 것입니다. 이러한 복잡성은 서로 다른 모델이 요구되는 다양한 LLM 또는 AI 에이전트 워크플로우와 도구 사용과 같은 고급 기능, 캐시 관리와 같은 운영적 문제, 외부 도구 호출을 포함하는 에이전틱 쿼리에 대한 증가하는 정교함에 의해 더욱 악화됩니다.
OneRouter는 전통적인 게이트웨이 기능(인증, 쿼터, 속도 제한)을 넘어 작동하는 통합 라우팅 레이어를 제공하여 이 문제를 해결합니다. 쿼리 의미론, 기업 수준의 역사적 패턴 및 실시간 모델 역학을 분석하여 비용, 성능, 지역 및 대기 시간 등의 최적의 모델 선택을 지속적으로 추천하는 세계 최초의 지능형 에이전틱 레이어를 소개합니다.
기업 LLM 라우팅의 복잡성
기업 LLM 배포는 API 호출 라우팅 이상의 것을 포함합니다. 게이트웨이 인프라 관리, 워크플로우 의존성, 비용 최적화 전략 및 도구 확장 에이전틱 요청의 증가하는 복잡성을 관리해야 합니다.
전통적인 게이트웨이 요구사항
LLM 라우팅은 기본 게이트웨이 기능으로 시작됩니다: 인증, 쿼터, 및 속도 제한. OneRouter는 이러한 핵심 기능 최적화에 상당한 투자를 하여 기업 클라이언트를 위해 99.9% 가동 시간과 초기 2000 RPM을 달성했습니다.
고급 비용 관리
효과적인 비용 최적화는 모델 가격을 넘어서 확장됩니다. LLM 캐시 적중은 요청당 최대 90%까지 비용을 줄일 수 있으며, 프롬프트 캐싱 정책, 토큰 가격 계층 및 지역적 가용성과 같은 요소들은 라우팅 결정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 지능형 라우팅은 이러한 변수를 종합하여 최적의 비용-성능 비율을 달성해야 합니다.
워크플로우 수준의 의존성
현대 기업은 n8n [1]과 같은 플랫폼을 사용하여 복잡한 워크플로우 내에서 LLM을 배포합니다. 이러한 워크플로우의 각 노드는 엄격한 출력 형식 요구 사항을 가진 다중 턴 대화가 포함될 수 있습니다. 하나의 노드에서 비효율적인 라우팅 결정은 오류를 하류로 전파하여 종속 노드를 통해 전파되고 전체 워크플로우 성능을 저하시킬 수 있습니다.
증가하는 LLM 쿼리 복잡성
현대 LLM 쿼리는 단순한 텍스트 생성 이상의 범위로 확장됩니다. 에이전틱 요청은 이제 웹 검색과 같은 광범위한 도구 호출을 포함합니다. OneRouter는 통합 검색 엔진 API [2]를 포함하여 이러한 도구에 대한 기본 지원을 구축했으며, 이러한 외부 도구를 가진 LLM이 증가하고 있음을 관찰했습니다. 또한, 기업은 워크플로우에 특정한 점점 더 복잡한 다단계 도구 오케스트레이션을 가진 매우 다른 쿼리 패턴을 보입니다.
OneRouter: 에이전틱 라우팅 아키텍처
이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 기업의 복잡성을 지능형 에이전틱 레이어를 통해 해결하는 최초의 에이전틱 LLM 라우터인 OneRouter를 제안합니다.
일반적인 아키텍처는 아래와 같이 설명됩니다:
쿼리 분석 및 이해
OneRouter의 기초는 사용자 쿼리의 요구 사항과 의미를 이해하는 데 있습니다. 쿼리 의도, 복잡성, 맥락 및 성능 제약(비용, 대기 시간)을 분석하여 라우터는 각 요청이 요구하는 것에 대한 포괄적인 이해를 구축합니다.
기업별 학습 및 개인화
각 기업은 고유한 에이전트 및 LLM 워크플로우에 의해 형성된 매우 다른 사용 패턴을 보입니다.
이 다양성을 수용하기 위해, OneRouter는 각 기업의 워크플로우 패턴과 역사적 사용을 분석하고 적응하는 학습 레이어를 포함합니다(명시적 사용자 허가와 함께). 이 학습된 맥락은 워크플로우 복잡성, 역사적 성과 및 기업별 요구 사항을 고려하여 각 라우팅 결정에 풍부함을 더합니다.
모델 시장 역학
LLM 환경은 매달, 심지어 매주 새로운 모델이 출시되고 가격 변경, 기능 업데이트 및 지역적 가용성 변화가 빈번하게 발생하면서 빠른 속도로 발전합니다.
OneRouter는 모델 시장을 지속적으로 모니터링하고 새로운 공급업체를 신속하게 온보딩함으로써 이 문제를 해결합니다. 우리는 현재 40개 이상의 공급업체를 통합하고 시장 역학을 실시간으로 포착하기 위한 특수 도구를 개발했습니다.
React 기반 에이전틱 아키텍처
전통적인 라우팅은 LLM을 결정론적 서비스로 취급하여 고정 규칙이나 간단한 분류 모델에 따라 정적 결정을 내립니다. 그러나 현대 LLM 배포는 복잡한 트레이드오프를 동적으로 평가할 수 있는 추론 가능한 라우터를 필요로 합니다. 이는 본질적으로 다른 접근법을 요구합니다: 단순한 트래픽 제어가 아닌 지능형 제어 평면으로서의 라우팅입니다.
Reasoning과 Acting을 언어 모델에서 결합하는 ReAct 프레임워크 [3]에서 영감을 받아, OneRouter는 이 패러다임을 지능적 라우팅 결정의 적용을 위해 구현합니다.
OneRouter는 "먼저 생각하고, 행동한 다음, 결정한다"는 ReAct 기반 아키텍처를 채택합니다. 모델 선택을 확정하기 전에 라우터는:
쿼리 의미와 이해 요구사항 분석
보다 세밀한 개인화 추천을 위해 학습된 기업 수준 패턴에서 관련 맥락 검색
특수 도구를 통해 실시간 모델 시장 역학(대기 시간, 가격, 지역적 가용성) 쿼리
이 추론 기반 접근법은 라우터가 정적 분류기가 처리할 수 없는 복잡하고 다차원적인 트레이드오프를 종합할 수 있게 합니다: 시간 민감한 워크플로우에 대한 비용과 대기 시간의 균형을 맞추고, 기업별 역사적 패턴을 포함하며, 실시간 시장 역학에 적응합니다. 라우팅을 분류 문제로 보는 것이 아닌 추론 작업으로 간주함으로써, OneRouter는 라우팅 결정을 단순한 일회성 조회에서 기업 사용 패턴에서 집단 지능을 구축하는 지속적인 학습 프로세스로 변환합니다.
반영 및 자기 개선
Reflexion 프레임워크 [4]에서 영감을 얻어, OneRouter의 라우팅 결정은 실행 후 자동으로 평가되며, 다양한 메트릭과 성과 결과를 캡처합니다. 이 평가 결과는 지속되어 추후 결정을 위해 에이전틱 라우터에 제공됩니다. 이는 라우터가 자신의 성공과 실패로부터 배우고 시간이 지남에 따라 추론 프로세스를 정제하며 진화하는 기업 요구 사항에 적응하는 지속적인 반영 루프를 생성합니다.
실험적 평가
OneRouter의 효과를 검증하기 위해, 우리는 다양한 기업 사용 사례에 걸쳐 3,000개의 실제 쿼리에 대한 실험을 수행했습니다. 각 쿼리는 OneRouter에 의해 추천 모델로 라우팅되었고, 출력은 다섯 가지 차원에서 기본 모델 선택에 대해 평가되었습니다: 사실성, 관련성, 유창성, 완전성 및 안전성.
결과
라우팅 결정은 품질을 유지하면서 강력한 비용 성능 최적화를 보여주었습니다:
10.7%의 라우팅된 모델은 기본 성능과 거의 동일한 성능을 달성했습니다.
46.7%의 라우팅된 모델은 기본 성능과 비교하여 우수한 성능을 제공했습니다.
42.6%의 라우팅된 모델은 성능이 약간 감소했으며, 감소폭은 10% 미만이었습니다.
한편, 입력 토큰 비용은 약 50% 감소하였고, 출력 토큰 비용은 약 65% 감소하여 품질 보존과 함께 상당한 경제적 이점을 입증하였습니다.
참고문헌
[1] n8n - 워크플로우 자동화 플랫폼. https://n8n.io/
[2] OneRouter 검색 엔진 API. https://docs.onerouter.pro/api-reference/search-engine-api
[3] ReAct: 언어 모델에서 추론과 행위의 합성. https://arxiv.org/abs/2210.03629
[4] Reflexion: 언어 에이전트와 언어 강화 학습. https://arxiv.org/abs/2303.11366
대규모 언어 모델의 확산은 기업에 중요한 도전을 제공합니다: 다양한 모델 제공업체 간의 비용 효율성, 대기 시간 및 성능을 최적화하는 것입니다. 이러한 복잡성은 서로 다른 모델이 요구되는 다양한 LLM 또는 AI 에이전트 워크플로우와 도구 사용과 같은 고급 기능, 캐시 관리와 같은 운영적 문제, 외부 도구 호출을 포함하는 에이전틱 쿼리에 대한 증가하는 정교함에 의해 더욱 악화됩니다.
OneRouter는 전통적인 게이트웨이 기능(인증, 쿼터, 속도 제한)을 넘어 작동하는 통합 라우팅 레이어를 제공하여 이 문제를 해결합니다. 쿼리 의미론, 기업 수준의 역사적 패턴 및 실시간 모델 역학을 분석하여 비용, 성능, 지역 및 대기 시간 등의 최적의 모델 선택을 지속적으로 추천하는 세계 최초의 지능형 에이전틱 레이어를 소개합니다.
기업 LLM 라우팅의 복잡성
기업 LLM 배포는 API 호출 라우팅 이상의 것을 포함합니다. 게이트웨이 인프라 관리, 워크플로우 의존성, 비용 최적화 전략 및 도구 확장 에이전틱 요청의 증가하는 복잡성을 관리해야 합니다.
전통적인 게이트웨이 요구사항
LLM 라우팅은 기본 게이트웨이 기능으로 시작됩니다: 인증, 쿼터, 및 속도 제한. OneRouter는 이러한 핵심 기능 최적화에 상당한 투자를 하여 기업 클라이언트를 위해 99.9% 가동 시간과 초기 2000 RPM을 달성했습니다.
고급 비용 관리
효과적인 비용 최적화는 모델 가격을 넘어서 확장됩니다. LLM 캐시 적중은 요청당 최대 90%까지 비용을 줄일 수 있으며, 프롬프트 캐싱 정책, 토큰 가격 계층 및 지역적 가용성과 같은 요소들은 라우팅 결정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 지능형 라우팅은 이러한 변수를 종합하여 최적의 비용-성능 비율을 달성해야 합니다.
워크플로우 수준의 의존성
현대 기업은 n8n [1]과 같은 플랫폼을 사용하여 복잡한 워크플로우 내에서 LLM을 배포합니다. 이러한 워크플로우의 각 노드는 엄격한 출력 형식 요구 사항을 가진 다중 턴 대화가 포함될 수 있습니다. 하나의 노드에서 비효율적인 라우팅 결정은 오류를 하류로 전파하여 종속 노드를 통해 전파되고 전체 워크플로우 성능을 저하시킬 수 있습니다.
증가하는 LLM 쿼리 복잡성
현대 LLM 쿼리는 단순한 텍스트 생성 이상의 범위로 확장됩니다. 에이전틱 요청은 이제 웹 검색과 같은 광범위한 도구 호출을 포함합니다. OneRouter는 통합 검색 엔진 API [2]를 포함하여 이러한 도구에 대한 기본 지원을 구축했으며, 이러한 외부 도구를 가진 LLM이 증가하고 있음을 관찰했습니다. 또한, 기업은 워크플로우에 특정한 점점 더 복잡한 다단계 도구 오케스트레이션을 가진 매우 다른 쿼리 패턴을 보입니다.
OneRouter: 에이전틱 라우팅 아키텍처
이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 기업의 복잡성을 지능형 에이전틱 레이어를 통해 해결하는 최초의 에이전틱 LLM 라우터인 OneRouter를 제안합니다.
일반적인 아키텍처는 아래와 같이 설명됩니다:
쿼리 분석 및 이해
OneRouter의 기초는 사용자 쿼리의 요구 사항과 의미를 이해하는 데 있습니다. 쿼리 의도, 복잡성, 맥락 및 성능 제약(비용, 대기 시간)을 분석하여 라우터는 각 요청이 요구하는 것에 대한 포괄적인 이해를 구축합니다.
기업별 학습 및 개인화
각 기업은 고유한 에이전트 및 LLM 워크플로우에 의해 형성된 매우 다른 사용 패턴을 보입니다.
이 다양성을 수용하기 위해, OneRouter는 각 기업의 워크플로우 패턴과 역사적 사용을 분석하고 적응하는 학습 레이어를 포함합니다(명시적 사용자 허가와 함께). 이 학습된 맥락은 워크플로우 복잡성, 역사적 성과 및 기업별 요구 사항을 고려하여 각 라우팅 결정에 풍부함을 더합니다.
모델 시장 역학
LLM 환경은 매달, 심지어 매주 새로운 모델이 출시되고 가격 변경, 기능 업데이트 및 지역적 가용성 변화가 빈번하게 발생하면서 빠른 속도로 발전합니다.
OneRouter는 모델 시장을 지속적으로 모니터링하고 새로운 공급업체를 신속하게 온보딩함으로써 이 문제를 해결합니다. 우리는 현재 40개 이상의 공급업체를 통합하고 시장 역학을 실시간으로 포착하기 위한 특수 도구를 개발했습니다.
React 기반 에이전틱 아키텍처
전통적인 라우팅은 LLM을 결정론적 서비스로 취급하여 고정 규칙이나 간단한 분류 모델에 따라 정적 결정을 내립니다. 그러나 현대 LLM 배포는 복잡한 트레이드오프를 동적으로 평가할 수 있는 추론 가능한 라우터를 필요로 합니다. 이는 본질적으로 다른 접근법을 요구합니다: 단순한 트래픽 제어가 아닌 지능형 제어 평면으로서의 라우팅입니다.
Reasoning과 Acting을 언어 모델에서 결합하는 ReAct 프레임워크 [3]에서 영감을 받아, OneRouter는 이 패러다임을 지능적 라우팅 결정의 적용을 위해 구현합니다.
OneRouter는 "먼저 생각하고, 행동한 다음, 결정한다"는 ReAct 기반 아키텍처를 채택합니다. 모델 선택을 확정하기 전에 라우터는:
쿼리 의미와 이해 요구사항 분석
보다 세밀한 개인화 추천을 위해 학습된 기업 수준 패턴에서 관련 맥락 검색
특수 도구를 통해 실시간 모델 시장 역학(대기 시간, 가격, 지역적 가용성) 쿼리
이 추론 기반 접근법은 라우터가 정적 분류기가 처리할 수 없는 복잡하고 다차원적인 트레이드오프를 종합할 수 있게 합니다: 시간 민감한 워크플로우에 대한 비용과 대기 시간의 균형을 맞추고, 기업별 역사적 패턴을 포함하며, 실시간 시장 역학에 적응합니다. 라우팅을 분류 문제로 보는 것이 아닌 추론 작업으로 간주함으로써, OneRouter는 라우팅 결정을 단순한 일회성 조회에서 기업 사용 패턴에서 집단 지능을 구축하는 지속적인 학습 프로세스로 변환합니다.
반영 및 자기 개선
Reflexion 프레임워크 [4]에서 영감을 얻어, OneRouter의 라우팅 결정은 실행 후 자동으로 평가되며, 다양한 메트릭과 성과 결과를 캡처합니다. 이 평가 결과는 지속되어 추후 결정을 위해 에이전틱 라우터에 제공됩니다. 이는 라우터가 자신의 성공과 실패로부터 배우고 시간이 지남에 따라 추론 프로세스를 정제하며 진화하는 기업 요구 사항에 적응하는 지속적인 반영 루프를 생성합니다.
실험적 평가
OneRouter의 효과를 검증하기 위해, 우리는 다양한 기업 사용 사례에 걸쳐 3,000개의 실제 쿼리에 대한 실험을 수행했습니다. 각 쿼리는 OneRouter에 의해 추천 모델로 라우팅되었고, 출력은 다섯 가지 차원에서 기본 모델 선택에 대해 평가되었습니다: 사실성, 관련성, 유창성, 완전성 및 안전성.
결과
라우팅 결정은 품질을 유지하면서 강력한 비용 성능 최적화를 보여주었습니다:
10.7%의 라우팅된 모델은 기본 성능과 거의 동일한 성능을 달성했습니다.
46.7%의 라우팅된 모델은 기본 성능과 비교하여 우수한 성능을 제공했습니다.
42.6%의 라우팅된 모델은 성능이 약간 감소했으며, 감소폭은 10% 미만이었습니다.
한편, 입력 토큰 비용은 약 50% 감소하였고, 출력 토큰 비용은 약 65% 감소하여 품질 보존과 함께 상당한 경제적 이점을 입증하였습니다.
참고문헌
[1] n8n - 워크플로우 자동화 플랫폼. https://n8n.io/
[2] OneRouter 검색 엔진 API. https://docs.onerouter.pro/api-reference/search-engine-api
[3] ReAct: 언어 모델에서 추론과 행위의 합성. https://arxiv.org/abs/2210.03629
[4] Reflexion: 언어 에이전트와 언어 강화 학습. https://arxiv.org/abs/2303.11366
