#cost-optimization

MCP 기반 에이전트의 토큰 사용 최적화 패턴. 업프론트 로딩 문제 정량화와 4가지 기법(Progressive Discovery, 툴 압축 프록시, Code Execution, 프롬프트 캐시 정합성)으로 토큰 오버헤드를 70-98% 절감한다.

GPU checkpoint/restore의 버전별 제약과 EKS graceful drain·warm-start 운영 증거 절차 (Experimental)

EKS에서 Karpenter, KEDA, DRA를 활용한 GPU 리소스 관리 및 비용 최적화

KV/Prefix·Prompt·Semantic 3계층 추론 캐시를 하나의 의사결정 프레임으로 통합하고, 계층별 히트율 목표와 측정 지점, 튜닝 레버를 정리

LLM Gateway 레벨 의미 기반 캐싱 전략과 구현 옵션 비교 (GPTCache, Redis Semantic Cache, Portkey, Helicone, Bifrost+Redis)

요청 복잡도 기반 모델 자동 라우팅 — LLM Classifier·LiteLLM·vLLM Semantic Router 구현 접근 비교와 RouteLLM 연구 참조, 비용 절감 효과

LLM 플랫폼 FinOps 방법론 — 토큰 메터링, showback/chargeback 전략, 에이전틱 비용 모델, 예산 정책 및 게이트웨이 통합

토큰 이코노믹스와 데이터 주권 관점에서 오픈웨이트 LLM 자체 배포를 평가하고 결정하기 위한 고객용 의사결정 가이드

EKS에서 서비스 간 통신(East-West)의 지연시간을 최소화하고 크로스-AZ 비용을 절감하는 심층 최적화 전략. Topology Aware Routing, InternalTrafficPolicy부터 Cilium ClusterMesh, AWS VPC Lattice, Istio 멀티클러스터까지

EKS Hybrid Nodes의 운영 베스트 프랙티스 — Mixed Mode 워크로드 배치, Cluster Insights·nodeadm debug 구성 검증, 모니터링 체계, vCPU-시간 티어드 과금 기반 비용 최적화를 다룹니다.