AI 에이전트 비용을 줄이는 4단계 모델 배치법
작업을 한 가지 강한 모델에 모두 맡기지 않고, 4단계 모델로 나누어 처리하는 방식이다. 대부분의 요청은 빠르고 싼 이 먼저 받아서 분류하고, 더 어려운 작업일 때만 비싼 모델로 넘긴다. 핵심은 대부분의 에이전트 호출에는 최고급 이 필요하지 않고, 빠른 분류와 경로 선택이 먼저 필요하다는 점이다.
작업의 깊이에 맞춰 모델의 깊이를 맞추면, 더 똑똑한 단일 모델을 고르는 것보다 비용과 사용감에서 더 큰 차이가 났다. 특히 대화형 에서는 속도가 병목이었다. 감독 역할의 모델이 매번 10초 이상 걸리면 답변 품질이 좋아도 전체 에이전트가 둔하게 느껴진다.
오케스트레이터 판단이 2~5초 안에 끝나면 작업 흐름이 훨씬 자연스럽다. 제시된 구성은 를 오케스트레이터로, GLM-5.2를 기본 조언 모델로, GLM-5.2 최대 노력 설정을 깊은 추론용으로, 을 민감 정보를 제거한 고위험 작업용 최고 단계로 두는 방식이다.
핵심 포인트
- 대부분의 에이전트 요청은 싼 에서 끝나도록 설계한다.
- 어려운 분석이나 깊은 추론이 필요할 때만 더 비싼 모델로 넘긴다.
- 단일 최고급 모델을 계속 쓰는 것보다 작업 난이도에 맞춘 라우팅이 비용과 체감 속도에 더 도움이 된다.
- 대화형 에이전트에서는 모델 품질뿐 아니라 매 판단의 지연 시간이 중요하다.
- 예시 구성은 오케스트레이터, 기본 조언, 깊은 추론, 고위험 작업용 최고 단계로 나뉜다.