ChatGPT API로 AI 서비스를 운영할 때 알아야 할 핵심 과제와 해결책
ChatGPT API만으로 충분할까? 성장하는 AI 서비스의 숨겨진 과제
오늘날 많은 스타트업이 ChatGPT API를 활용해 AI 서비스를 빠르게 출시하고 있습니다. API는 자연어 처리와 생성형 AI의 강력한 기능을 간편하게 사용할 수 있도록 지원해, 초기 개발 시간과 비용을 대폭 줄여줍니다.
하지만 API만으로 모든 것이 해결될까요? 스타트업이 성장하면서 마주하는 주요 과제 중 하나는 월간 활성 사용자(MAU)의 급격한 증가입니다. 특히 ChatGPT API나 Stable Diffusion, Whisper 같은 외부 AI 서비스를 활용할 때, 이 성장은 서비스의 안정성과 확장성에 큰 도전을 안겨줄 수 있습니다.
예를 들어, 한 고객사의 사례를 보면, 초기에는 사용자 수가 일정 수준에서 머물렀지만, 특정 시점 이후 폭발적으로 증가하면서 트래픽 관리 문제가 발생했습니다. MAU가 급증하거나 특정 시간대에 사용량이 몰리면 외부 API 호출의 병목 현상, 예측 불가능한 지연, 비용 폭증 같은 문제들이 서비스를 위협할 수 있습니다.
트래픽 관리의 주요 문제점
대량 동시 호출에 따른 병목 현상
MAU가 급증하거나 특정 시간대에 사용량이 폭발적으로 늘어나면, 외부 API 호출의 대기 시간이 길어지거나 요청이 실패할 가능성이 높아집니다. 외부 API의 처리 한계를 넘는 트래픽은 서비스 전체의 응답 속도를 저하시킬 수 있습니다.예측 불가능한 요청 지연
외부 API는 내부적으로 요청을 처리하는 과정에서 부하를 받을 경우, 응답 시간이 일정하지 않게 변동됩니다. 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치며, 특히 실시간 응답이 필요한 서비스에서는 치명적일 수 있습니다.비용 부담 증가
외부 API의 과도한 호출은 비용 증가로도 이어질 수 있습니다. 특히, 불필요한 중복 호출이나 최적화되지 않은 트래픽 처리는 스타트업의 한정된 자원을 소모하게 만듭니다.트래픽 관리 도구 부재
MLOps 환경 없이 트래픽 부하를 관리하기는 매우 어렵습니다. 적절한 로드 밸런싱, 요청 큐잉, 캐싱 등의 메커니즘이 없다면, 서비스의 확장성과 안정성을 보장하기 어렵습니다.쿼타 제한 문제
외부 API 사용 시, 트래픽 관리에서 중요한 또 다른 과제는 쿼타 제한입니다. 대부분의 외부 API는 사용량 기반의 제한(쿼타)을 두고 있으며, 이를 초과할 경우 서비스가 중단되거나 과도한 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 특히 트래픽이 예측하기 어려운 상황에서 스타트업에게 큰 부담으로 작용합니다.
AI 서비스 운영, 인프라가 없으면 이런 일이 생깁니다
성장하는 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 외부 API의 한계를 보완하는 AI 인프라가 필수적입니다. 하지만 인프라가 도입되기 전에는 다양한 문제들이 실제로 발생했습니다. 렛서에서 직접 관찰한 실전 사례를 통해 이러한 문제들과 해결 방안을 살펴봅니다.
1) 광고대행사의 컨텐츠 분석 AI 공급
문제 상황
쿼터(Quota) 초과: 마케팅 캠페인 시즌마다 한 번에 1,000개 이상의 컨텐츠 분석 요청이 발생하며 API 호출량이 폭증.
서버 과부하: 동기 방식으로 모든 요청을 처리하다 보니, 트래픽이 몰릴 때 서버가 자주 다운되는 상황 발생.
문제 발생 이유
높은 연산 요구량: 생성형 AI는 요청당 많은 연산이 필요하며, 대량의 요청이 동시에 몰릴 경우 API 호출의 응답 지연과 실패가 잦았습니다.
쿼터 제한: 프롬프트 길이가 증가하면서 API 호출량이 급격히 늘어나, Quota Limit에 도달하며 요청이 실패.
동기 방식의 한계: 인프라 없이 동기 방식으로 요청을 처리하다 보니, 트래픽 관리와 서비스 안정성 확보에 어려움을 겪음.
2) 대기업 TTS(Text-to-Speech) 서비스 공급
문제 상황
대규모 영상 제작과 콜센터 자동응답 시스템에서 사용되는 TTS AI 서비스는 요청량이 크고, 특정 시간대에 급격히 몰리는 경우가 많았습니다.
요청량이 증가할 때마다 호출 대기 시간이 길어지고, 동시 호출량이 생기면 오류나 지연이 발생했습니다.
입력 값이 길어질수록 연산량이 증가하며, 응답 속도가 더 느려지는 문제가 발생했습니다.
문제 발생 이유
복잡한 연산 과정: TTS 모델은 텍스트 분석, 음절 분리, 음성 파형 생성 등 여러 단계의 고도화된 연산이 필요하며, 특히 입력 값이 길어질수록 처리 시간이 기하급수적으로 증가합니다.
동시 호출로 인한 병목현상: 동기 처리 방식으로 운영되면서 요청이 몰리면 대기열이 급격히 쌓였고, 대량 호출을 처리하지 못하는 상황이 빈번했습니다.
시스템 부하 증가: 긴 입력 값과 동시 다발적인 호출은 서버 부하를 가중시켜 서비스 전체 성능을 저하시켰습니다.
AI 인프라가 이러한 실제 사례를 어떻게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다. 성장의 순간마다 안정성과 확장성을 확보하려면 무엇이 필요할까요? 💡
트래픽 폭증에도 안정적 운영: 콘텐츠 분석 AI의 성공 사례
2025년 신년, 스타트업 고객사가 운영하는 콘텐츠 분석 AI 서비스는 예상치 못한 트래픽 폭증을 경험했습니다. 평소 대비 1,000배 이상의 호출량이 발생하며, 실시간 분석 요청이 동시에 몰려들었습니다. 이처럼 폭발적인 호출량을 예측하지 못한 상황이었지만, 약 10만건 이상의 호출 중에서 2건의 누락을 제외하고 모든 호출이 정상적으로 처리되었습니다.
렛서 팀은 안정적인 AI 서비스 운영을 위해, 고객사의 App에서 AI가 어떻게 작동되어야 하는지에 대한 구체적인 요구사항을 철저히 파악했습니다. 그리고 예상치 못한 트래픽 폭증과 병목현상 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 사전에 아래와 같은 요소를 고려하여 배포를 진행했습니다.
안정적 운영을 위한 처리 방식
비동기 처리와 병렬 연산
동시 호출 방지: 요청을 동기적으로 처리하지 않고 병렬로 처리하는 구조를 통해, 호출량 폭증 시 병목현상을 효과적으로 방지.
비동기 처리: 초당 수만 건의 요청을 유연하게 처리할 수 있는 비동기 기반 시스템을 구축하여 빠르고 안정적인 처리가 가능하도록 설계.
로드 밸런싱과 캐싱
요청 분산 처리: 로드 밸런싱을 통해 서버 간 요청을 고르게 분배하여 과부하를 방지.
반복 호출 최적화: 동일한 요청 데이터는 캐싱하여 불필요한 중복 연산을 줄이고, 서버 리소스를 효율적으로 활용.
사전 로드 테스트와 예측 기반 대응
트래픽 시뮬레이션: 예상되는 트래픽 패턴을 사전에 분석하고, 다양한 시뮬레이션을 통해 병목 구간을 사전에 해결.
자동 확장(Auto-scaling)과 모니터링
CPU/메모리 모니터링 도구(Grafana, Prometheus 등)로 워커 상태를 실시간으로 관찰합니다.
트래픽이 갑자기 몰리는 시점에 자동 확장(Auto-scaling)을 적용해, 필요한 워커 인스턴스를 즉시 늘리고,부하가 줄어들면 다시 줄여서 비용도 절약할 수 있습니다.
렛서 팀은 파악한 고객사의 요건을 기반으로 맞춤형 인프라를 설계하고, 트래픽 급증과 같은 예측 불가능한 상황에서도 안정성을 유지할 수 있도록 최적의 솔루션을 제공했습니다.
AI 서비스를 자체적으로 관리하기 어렵다면?
AI 서비스를 자체적으로 관리하는 데 어려움을 느끼시나요? 복잡한 AI 운영의 부담을 덜어드리기 위해 렛서는 마치 인하우스 팀처럼 고객사의 입장에서 AI 서비스의 안정성과 확장성을 함께 고민합니다.
렛서의 고객사 A는 앱의 핵심 기능으로 AI를 활용하며, 월간 활성 사용자(MAU)가 83배 증가하는 성장을 경험했습니다. 하지만 자체적으로 MLOps 시스템을 구축하거나 AI 전문가를 채용하지 않아도 안정적인 운영을 유지할 수 있었습니다. 렛서의 AI API와 MLOps 인프라를 통해 효율적인 서비스를 구축했기 때문입니다.
렛서는 스타트업이 복잡한 AI 모델 관리나 운영 부담에 매몰되지 않도록 돕습니다. 기술적 한계를 해결하며, AI 서비스 발전을 지원하는 든든한 동반자로서 고객사가 본연의 비즈니스 목표에 더욱 집중할 수 있는 환경을 만들어갑니다. AI의 가능성을 현실로 만들어가는 여정에 렛서가 함께하겠습니다. 😊