Business · AI Routing

요청마다 가장 알맞은
모델로 자동 분기

요청마다 최적 모델로 자동 분기

모든 요청을 같은 모델로 보내는 대신, 요청의 민감도·비용·용도를 판단해 로컬(T0)부터 프론티어(T3)까지 최적의 모델로 자동 분기합니다.

선택한 모델이 실패하면 다음 후보로 폴백하고, 어떤 요청이 왜 그 모델로 갔는지 호출 사유와 비용을 함께 기록합니다.

멀티 모델 라우팅 엔진 — 요청마다 최적 모델로 자동 분기
요청마다 최적 모델로 자동 분기
  • 요청의 민감도·비용·용도를 판단해 로컬(T0)부터 프론티어(T3)까지 자동 분기합니다.
  • 고민감·저비용 작업은 로컬 모델로, 고난도 작업은 프론티어 모델로 흐르게 합니다.
  • 선택한 모델이 실패하면 다음 후보로 폴백해 요청이 끊기지 않게 합니다.
  • 여러 프로바이더를 하나의 라우팅 계층으로 묶어 특정 프로바이더 종속을 줄입니다.
  • 어떤 요청이 왜 그 모델로 갔는지 호출 사유와 비용을 함께 기록합니다.

모든 요청을 같은 모델로 보낼 순 없습니다.

작업마다 필요한 품질과 비용이 다릅니다. 획일적으로 한 모델만 쓰면 비용이 새거나 품질이 무너집니다.

  • 획일적 사용의 낭비

    모든 요청을 같은 비싼 모델로 보내면 비용이 폭증합니다.

  • 과잉·과소 품질

    쉬운 작업에 프론티어를, 어려운 작업에 저사양을 쓰면 낭비·품질저하가 생깁니다.

  • 단일 모델 장애

    한 모델·프로바이더에 의존하면 장애 시 전면 중단됩니다.

  • 근거 부재

    왜 그 모델을 썼는지 남지 않으면 최적화도 감사도 어렵습니다.

분기하는 것과 최적화하는 것은 다릅니다.

요청을 나누는 것만으로는 부족합니다. 품질을 지키면서 비용을 낮추고, 끊기지 않게 하고, 근거를 남겨야 합니다.

요청 분류

민감도·난이도·용도를 실시간으로 판별합니다.

특허 준비·실증 중인 자체 라우팅 기술

요청의 복잡도를 관측해 '필요한 만큼만' 모델·에이전트를 활성화하고, 불확실하거나 실패한 부분만 상위 모델로 에스컬레이션합니다. 실패 로그는 버리지 않고 학습 자산으로 전환해, 쓸수록 더 저렴하고 정확해지는 비용·품질 제어 라우팅으로 진화합니다. UAG.IM이 자체 벤치마크로 실증하며 특허를 준비 중인 기술입니다.

  • 복잡도 기반 희소 활성화
  • 품질 기반 에스컬레이션
  • 실패→학습 플라이휠
  • 특허 준비·실증 중

도입하면 이렇게 달라집니다.

  • 작업마다 최적 모델로 흘러 품질과 비용을 동시에 잡습니다.

  • 모델 장애 시 자동 폴백으로 서비스가 끊기지 않습니다.

  • 호출 사유·비용 기록으로 사용 근거가 남습니다.

상담부터 정착까지, 다섯 단계로.

  1. 진단·상담

    현재 AI 사용 현황과 규제 요건을 진단하고 도입 범위를 정합니다.

  2. 파일럿·PoC

    실제 업무로 소규모 검증을 돌려 효과와 리스크를 확인합니다.

  3. 구축·연동

    서버·게이트웨이·라우팅을 구성하고 기관 시스템에 연동합니다.

  4. 사내 교육

    실무 담당자를 대상으로 사용법·운영 교육을 진행해 내부에 정착시킵니다.

  5. 운영·정착

    예산·보안·감사를 함께 운영하며 실무에 자리 잡을 때까지 지원합니다.

Start with consultation

AI 도입을 미루지 말고,
계정부터 보안까지
맡기고 시작하세요.

게이트웨이 도입은 소프트웨어 구매가 아닙니다.
기관은 대시보드로 투명하게 관리하세요.

첫 상담에서는 사용 인원과 요건을 확인하고 도입 범위·일정을 안내합니다.
셋팅은 보통 1~3영업일입니다.