모델 라우팅
한 줄 정의
쿼리 난이도·성격에 따라 어울리는 모델로 트래픽을 분기시키는 구조로, 비용·정확도·속도를 동시에 잡기 위한 표준 패턴이 되고 있습니다.
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Model Routing은 들어오는 질문의 난이도·도메인·길이를 보고, 작은 빠른 모델로 보낼지, 큰 정확한 모델로 보낼지, 추론 특화 모델에 위임할지를 자동으로 결정하는 구조입니다. OpenAI Router, Anthropic의 모델 패밀리, AWS Bedrock·Azure 같은 클라우드 게이트웨이는 모두 이 흐름을 지원하는 방향으로 가고 있습니다.
마케팅 관점에서 의미 있는 포인트는 'AI 제품의 비용 곡선을 잡는 가장 강력한 도구'라는 사실입니다. 단순 FAQ는 작은 모델로, 복잡한 정책 질문은 큰 모델로, 추론이 필요한 분석은 추론 모델로 보내면, 평균 비용은 크게 낮추면서 어려운 케이스의 품질은 유지할 수 있습니다.
현장에선 라우팅 정책이 곧 제품의 답변 품질을 좌우합니다. 잘못 라우팅된 케이스(쉬운 질문에 비싼 모델 / 어려운 질문에 싼 모델)가 누적되면 비용도 답변 품질도 같이 무너지기 때문에, 라우팅 로그를 정기적으로 점검하는 게 운영 포인트입니다.
관련 용어
추론 시 연산 확대
답변을 만들 때 더 많은 시간·연산을 써서 정확도를 끌어올리는 새로운 패러다임으로, OpenAI o1·DeepSeek R1 같은 추론 특화 모델이 가능하게 만든 흐름입니다.
LLM모델 증류
큰 '교사' 모델의 출력을 모방하도록 작은 '학생' 모델을 학습시키는 기법으로, 비싼 모델의 품질을 싼 모델로 옮겨 담는 가장 흔한 방법입니다.
LLM스펙큘레이티브 디코딩
작은 '초안 모델'이 여러 토큰을 미리 예측해두면 큰 모델이 한 번에 검증해 채택하는 추론 가속 기법으로, AI 응답 속도를 크게 끌어올립니다.
LLMLLM
방대한 텍스트 데이터로 학습돼 사람의 언어를 이해하고 생성하는 대규모 신경망 모델로, ChatGPT·Claude·Gemini의 기반이 됩니다.
LLMRAG
LLM이 답하기 전에 외부 문서나 검색 결과를 가져와 근거로 활용하는 구조로, ChatGPT Search·Perplexity 같은 AI 검색 답변의 핵심 기법입니다.
우리 브랜드는 AI 답변에 어떻게 등장하고 있을까요?
Villion은 ChatGPT·Perplexity·AI Overview에서 브랜드 인용 현황을 진단하고, 인용률과 언급 점유율을 끌어올리는 작업을 자동화합니다.
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