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본 글은 LLM API 사용 시 발생하는 벤더 종속성과 비용 통제 문제를 해결하기 위해 OpenAI와 호환되는 게이트웨이 'CostLLM' 구축 과정을 다룹니다. CostLLM은 가상 API 키, 실시간 사용량 추적, 예산 통제, 호출 제한 등의 기능을 제공하여 개발자가 LLM 비용을 효과적으로 관리할 수 있게 돕습니다.
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원문 바로가기AI 제품을 개발하는 인디 개발자로서 저는 항상 같은 벽에 부딪혔습니다. 바로 벤더 종속성 없이 LLM 비용을 어떻게 통제할 수 있을까?
직접 API 키를 사용하면 프로젝트별 지출 현황을 전혀 파악할 수 없었습니다. 월말에 예상치 못한 청구서가 날아오곤 했죠. 기능별로 비용 상한선을 설정하는 것도 불가능했고, 호출 횟수 제한(Rate limit) 문제도 골치 아팠습니다.
그래서 저는 CostLLM을 만들었습니다. 이는 사용자의 코드와 LLM 제공자 사이에 위치하여 OpenAI와 호환되는 API 게이트웨이입니다.
# 이전 코드
client = OpenAI(api_key="sk-proj-...")
...
| Model | Type |
|---|---|
| deepseek-v4-flash | Fast chat |
| ... |
프로덕션 API 게이트웨이를 구축하면서 동시성(concurrency), 스트리밍, 오류 처리, 결제 웹훅에 대해 많은 것을 배웠습니다. 가장 어려웠던 부분은 코드가 아니라, 무료 사용자부터 성장하는 팀까지 모두에게 작동할 수 있는 가격 책정 모델을 설계하는 것이었습니다.
LLM API를 사용하는 다른 개발자분들의 피드백을 받고 싶습니다. 특히 비용 가시성(cost visibility), 키 관리, 그리고 게이트웨이에서 어떤 기능이 필요할지에 대한 의견 부탁드립니다.