에이전트 호출 횟수를 22회에서 5회로: 비용 50% 절감 최적화 사례

요약

한 개발자가 인터랙티브 학습 콘텐츠 생성 AI 에이전트의 워크플로우를 최적화하여 모델 호출 횟수를 기존 22회에서 2~5회로 대폭 줄였다. 기존에는 플래너, 빌더, 체커, 픽서 등으로 구성된 에이전트가 오픈형 루프로 반복 작동하며 매번 약 3만 토큰의 컨텍스트를 재전송해 비용이 많이 발생했다. 최적화 과정에서 전체 호출의 45~60%를 차지하던 중복 지침 텍스트를 제거하고 효율성을 높인 결과, 레슨당 평균 비용이 0.28달러에서 약 0.14달러로 절반가량 감소했다. 이는 불필요한 모델 호출을 줄이고 컨텍스트 관리를 최적화하는 것만으로도 API 비용을 유의미하게 절감할 수 있음을 보여주는 사례다.

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