KAIST 연구실 사례: API 키 보안과 운영 효율을 동시에 달성하는 방법
조직이 커질수록 커지는 보안과 운영의 무게
“팀이 성장할수록 늘어나는 엑셀 시트와 보안 규정. 퇴사자가 회사 API 키를 계속 가지고 있다면 어떻게 될까요?”
많은 AI 팀이 공감하는 문제입니다. 초창기에는 관리자 한두 명이 엑셀 파일에 API 키를 기록하고, 필요할 때마다 메신저로 공유해도 큰 문제가 되지 않습니다. 하지만 인원이 50명 이상으로 늘어나면 상황은 달라집니다. 수십 개의 키가 발급·공유되고, 연구원들이 동시에 다양한 LLM API를 사용하면서 관리 포인트는 기하급수적으로 늘어납니다.
문제는 단순한 비효율에 그치지 않습니다. 퇴사자가 회사 리소스에 접근할 수 있는 키를 계속 보유한다면 이는 곧 보안 리스크로 이어집니다. 실제로 여러 기업과 연구기관에서 “누가, 어떤 모델을, 얼마나 쓰고 있는지”를 명확히 파악하지 못한 채 비용과 보안을 동시에 놓치는 사례가 발생하고 있습니다.
KAIST 연구실이 마주한 과제
KAIST의 한 대형 연구실 역시 이 문제에서 자유롭지 않았습니다. 수십 명의 연구원들이 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM API를 동시에 사용하고 있었는데, 연구원이 늘어날수록 API 키 발급·회수, 사용 모니터링, 예산 관리의 복잡성이 급격히 커졌습니다.
특히 연구실 특성상 졸업·퇴소 인원이 주기적으로 발생한다는 점이 큰 리스크로 작용했습니다. 연구를 마치고 학교를 떠난 연구원이 여전히 발급받은 API 키를 보유하고 있다면, 예산이 불필요하게 소모되거나 프로젝트 데이터가 외부로 노출될 위험이 있었습니다.
게다가 연구원 개별 사용량의 차이로 인해 예산이 초과되더라도, 어디에서 문제가 발생했는지 실시간으로 추적하기가 어려웠습니다. 결국 관리자는 연구 지원보다 키 발급·회수와 사용량 확인 같은 반복적인 관리 업무에 더 많은 시간을 쓰게 되었고, 이는 연구실 전체의 효율성을 떨어뜨렸습니다.
즉, 이 연구실이 직면한 문제는 단순한 불편을 넘어섰습니다.
보안 리스크: 퇴사자·졸업자가 API 키를 계속 보유할 가능성
예산 낭비: 특정 연구원이 과도하게 API를 사용해도 즉각적인 제어 불가
관리자의 과부하: 키 발급·회수·사용량 확인에 지나치게 많은 시간 소요
운영 효율 저하: 연구 지원보다 관리 업무에 자원 소모
이처럼 문제는 분명했지만, 해결책은 쉽지 않았습니다. 바로 이 지점에서 연구실은 API 게이트웨이 도입을 고민하게 되었습니다.
API 게이트웨이 도입으로 달라진 운영
KAIST 연구실은 렛서의 AI 게이트웨이를 도입하며 운영 방식을 근본적으로 바꾸었습니다.
연구실 전체 API 사용 환경을 중앙에서 통합 관리
실시간 사용량 모니터링으로 누가, 어떤 모델을, 얼마나 쓰는지 즉시 확인
졸업·퇴소 인원 계정 정리 자동화 → 보안 리스크 최소화
관리자는 더 이상 Key 관리와 비용 정산에 시간을 뺏기지 않고, 연구 지원과 효율 향상에 집중 가능
즉, 문제의 원인이었던 “사람 손에 의존한 키 관리”를 기술적으로 해소한 것입니다.
여기서 해결책으로 등장하는 것이 AI 게이트웨이(AI Gateway) 입니다. 간단히 말하면, 여러 LLM 제공자(Anthropic, AWS Bedrock, Open AI 등)에 흩어진 접근을 하나의 통합 엔드포인트로 모아주는 중간 관문 역할을 합니다.
통제 불능 API들의 관리 포인트, AI 게이트웨이
API Key 통합 관리:
여러 제공사의 키를 중앙에서 발급·관리할 수 있고, 팀원은 안전하게 키를 사용할 수 있습니다. 더 이상 키를 관리하기 위해 엑셀이나 스프레드 시트에 따로 저장하거나 공유할 필요가 없습니다.
예산 한도 설정:
프로젝트·팀 단위로 예산 상한선을 정해 초과 사용을 차단합니다. 불필요한 요금 폭탄을 예방할 수 있습니다. 비용 예측이 가능하니 투명하게 예산을 관리할 수 있습니다.
실시간 사용량 모니터링:
누가, 언제, 어떤 모델을 호출했는지 즉시 확인 가능하며, 키별·사용자별 사용량을 시각화된 그래프로 볼 수 있습니다.
권한 관리:
관리자는 발급·삭제 권한을 위임할 수 있어, 한 사람에게 부담이 몰리지 않고 보안도 강화됩니다. 팀별, 역할별로 설정이 가능하니 팀차원의 관리 또한 용이합니다.간편한 정산:
일일이 모델 제공사 별로 카드를 등록해서 결제했던 방식에서, 이제 결제까지 간편하게 AI 게이트웨이에서 한번에 가능합니다.
운영 효율을 만든 ‘How-to’ 솔루션
KAIST 연구실은 다음과 같은 방식으로 운영 효율과 보안을 동시에 강화했습니다. 기업 입장에서도 AI 게이트웨이를 쓰면 얻는 장점은 명확합니다.
클릭 한 번으로 키 발급/회수
관리자 대시보드에서 신규 연구원에게 즉시 키 발급
퇴사자의 키를 실시간 비활성화
사용자별 사용량 모니터링
‘팀원별 사용량’ 그래프를 통해 연구원별 API 사용 패턴을 추적
비정상적 사용량 증가, 특정 모델 남용 등 이상 패턴 즉시 감지
다양한 모델 접근 제어
GPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM을 한 환경에서 제공
필요에 따라 특정 연구원에게 특정 모델 접근을 제한하여 비용·보안 동시 관리
스케일업을 위한 보안과 운영 전략
KAIST 연구실 사례가 보여주듯, 팀 규모가 커질수록 API 키 관리와 보안 리스크는 필연적으로 증가합니다. 이 문제를 수동으로 해결하려는 방식은 관리자 피로도와 보안 취약성을 동시에 키우는 결과를 낳습니다.
AI 게이트웨이는 팀이 성장하더라도 관리 비용은 늘리지 않고, 보안은 강화하는 스케일업 필수 솔루션입니다.
렛서는 연구기관과 엔터프라이즈 고객을 대상으로,
API 키 발급·회수 자동화
팀원별 사용량 제어 및 모니터링
abuse 방지 및 보안 정책 강화
등을 지원하며, AI 도입의 효율성과 안전성을 함께 보장합니다.
관리 리스크는 기하급수적으로 증가합니다
AI를 활용하는 조직이 커질수록, 보안과 운영의 부담은 피할 수 없는 과제가 됩니다. 엑셀과 메신저에 의존한 방식으로는 더 이상 안전성을 보장하기 어렵습니다. API 키 관리와 계정 보안은 연구와 비즈니스를 지탱하는 기반이기 때문입니다.
KAIST 연구실 사례가 보여주듯, AI 게이트웨이는 이러한 문제를 근본적으로 해결합니다.
퇴사자·졸업자의 키 회수를 자동화하여 보안 리스크를 원천 차단하고,
팀원별 사용량을 실시간 모니터링하며 예산 낭비를 예방하며,
다양한 모델 접근을 중앙에서 제어해 운영 효율을 극대화합니다.
AI 게이트웨이는 선택이 아니라, 성장하는 조직의 필수 인프라입니다. 지금 단계에서 도입 여부를 결정하는 것이, 앞으로의 보안 수준과 연구·비즈니스 효율성을 좌우하게 될 것입니다.
렛서는 단순한 기술 공급을 넘어, 기획·개발·운영 전 과정을 함께하는 파트너로서 조직이 안정적으로 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
이제는 관리에 시간을 쓰지 말고, 본질적인 연구와 성과 창출에 집중할 때입니다. AI 게이트웨이가 그 출발점이 될 수 있습니다.