대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축할 때 개발자는 종종 두 가지 문제에 직면합니다. 모델 응답 속도가 느리고 추론 비용이 높습니다. Amazon Bedrock은 이러한 문제점을 해결하기 위해 "프롬프트 캐싱" 기능을 출시하여 개발자가 API 호출 효율성을 크게 개선하는 동시에 비용을 크게 절감할 수 있도록 지원했습니다.
Amazon Bedrock 힌트 캐시란 무엇인가요?
많은 생성적 AI 애플리케이션에서 프롬프트에는 시스템 지침, 과거 대화, 문맥적 설명 등과 같은 반복되는 콘텐츠가 많이 포함됩니다. 모델이 호출될 때마다 이러한 반복되는 프롬프트 부분을 다시 처리해야 하므로 컴퓨팅 리소스가 낭비됩니다.
Amazon Bedrock 힌트 캐싱의 핵심은 힌트에서 반복되는 "접두사" 부분을 캐싱하여 후속 호출에서 반복적인 추론이 필요 없도록 하고, 이를 통해 지연 시간과 비용을 줄이는 것입니다.
기존 캐시와는 달리, 이것은 단순한 텍스트 캐시가 아니라 대규모 언어 모델 내부의 "신경 상태" 캐시입니다. 여기에는 주의 패턴과 태그 관계와 같은 심층적인 계산 결과가 포함됩니다. Amazon Bedrock은 지정된 체크포인트에서 이러한 상태를 캡처하여 AWS 내부의 캐시 계층에 안전하게 저장합니다. 이 정보는 해당 계정에만 유효합니다.
기술 아키텍처 개요
Bedrock의 캐싱 시스템은 모델 호출의 실행 경로와 긴밀하게 통합된 추론 실행 환경을 기반으로 구축되었으며, 아키텍처 설계는 AWS Lambda와 유사합니다. 캐시 시스템은 API와 모델 실행 계층 사이에 위치하여 요청을 가로채고 신경 상태를 동적으로 저장합니다.
캐싱은 두 가지 유형의 작업으로 구분됩니다.
- 쓰기 캐시: 힌트 접두사를 처음 만나면 캐시 쓰기가 트리거되어 처리 오버헤드가 약간 증가합니다.
- 읽기 캐시: 이후 반복되는 프롬프트는 캐시에서 직접 신경 상태를 읽어서 처리 부하를 크게 줄일 수 있습니다.
이 메커니즘은 문서 질의응답, 대화형 로봇, 코드 생성 지원 도구 등 반복적인 프롬프트 콘텐츠가 많이 나오는 애플리케이션에 특히 적합합니다.
비용 최적화 메커니즘
힌트 캐싱의 가장 큰 장점 중 하나는 비용 절감입니다. 예를 들어 Claude 3.5/3.7 Sonnet을 살펴보겠습니다(입력 비용 0.003 USD/1,000 토큰):
유형 비용/천 토큰 설명 일반 입력 $0.003 표준 추론 호출 캐시 쓰기 $0.00375 비용이 약 25% 증가 캐시 읽기 $0.0003 비용이 최대 90% 감소 출력 부분 $0.015 캐시와 관련이 없음, 가격은 동일
사용자가 30,000개의 토큰이 포함된 재무 보고서 문서를 업로드하고 이에 대해 8개의 질문을 한다고 가정해 보겠습니다.
- 캐시 비용 없음: 질문 하나당 문서를 다시 처리해야 하며 총 비용은 약 $0.72입니다.
- 캐시 사용: 첫 번째 요청은 캐시에 기록되고, 캐시는 나중에 7번 읽힙니다. 총 비용은 약 $0.1755로 약 75.6%를 절약할 수 있습니다.
시스템이 매달 10,000개의 문서를 처리하는 경우 힌트 캐싱을 사용하면 매달 1,000~5,000달러를 절약할 수 있습니다.
적용 가능한 시나리오 및 제한 사항
팁: 캐싱은 모든 시나리오에 적합하지 않습니다. 캐싱을 활성화하는 것이 권장되는 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 반복 사용을 위한 긴 알림: 고객 서비스 채팅 기록, 질문과 답변 맥락, 시스템 지침 등
- 에이전트 다중 라운드 추론: 에이전트는 환경 설정이나 작업 지침을 반복적으로 참조해야 합니다.
- 문서 분석 도구: 같은 문서에 대해 반복적으로 질문합니다.
- 코드 어시스턴트: 각 호출은 동일한 프로젝트 컨텍스트를 반복적으로 로드해야 합니다.
그러나 다음과 같은 시나리오에서는 캐싱의 이점이 명확하지 않으며 비용이 증가할 수도 있습니다.
- 일회성 알림: 예를 들어, 매번 처리되는 문서의 내용은 다릅니다.
- 매우 짧은 알림: 캐싱 메커니즘을 트리거하는 최소 임계값보다 낮음
- 호출 간격이 너무 깁니다: 캐시는 몇 분 동안만 유효하며 시간이 만료되면 무효화됩니다.
- 팁: 큰 차이: 접두사가 약간 다르므로 캐시 미스가 발생할 수 있습니다.
따라서 개발자는 특정 애플리케이션의 호출 패턴을 기반으로 즉각적인 캐싱을 활성화할지 여부를 평가하고 CacheReadInputTokens, CacheWriteInputTokens와 같은 API 모니터링 지표를 통해 사용 효과를 정량화해야 합니다.
다른 Amazon Bedrock 기능과 통합
힌트 캐싱은 Amazon Bedrock의 다른 기능과 완벽하게 통합됩니다.
- 에이전트와의 통합: 더욱 복잡한 에이전트 작업 프로세스의 구축을 지원하고 응답 속도를 향상시킵니다.
- 긴 시스템 프롬프트 지원: 긴 명령어에 대해 반복적으로 높은 계산 비용을 지불할 필요가 없습니다.
- 향상된 컨텍스트 안정성: 캐시 힌트 접두사는 더 안정적인 컨텍스트 체인을 구축하는 데 도움이 됩니다.
전반적으로 힌트 캐싱은 동일한 컨텍스트를 자주 호출해야 하는 LLM 애플리케이션 시나리오에 특히 적합합니다. 이를 통해 비용을 크게 절감하고, 대응 시간을 단축하고, 더욱 효율적인 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.
결론
Amazon Bedrock의 신속한 캐싱 메커니즘은 기술적 최적화일 뿐만 아니라, 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션의 비용을 절감하고 효율성을 개선하는 중요한 도구이기도 합니다. 이 솔루션은 개발자가 정확성과 맥락적 무결성을 희생하지 않고도 모델 응답 속도를 높이고 비용을 절감하며, 실제 비즈니스에서 더욱 비용 효율적인 LLM 추론 환경을 구현하는 데 도움이 됩니다.
Bedrock을 기반으로 AI 애플리케이션을 개발하는 경우 힌트 캐싱의 잠재적 이점을 평가해 보는 것이 좋습니다. 오늘날 대규모 모델이 구현됨에 따라 각 토큰의 사용 비용을 최적화하는 것은 비즈니스 경쟁에서 승리하기 위한 핵심 단계입니다.