AI Cache Strategy는 같은 계산을 반복하지 않도록 캐시 계층을 설계하는 일입니다. LLM 응답은 매번 비싸고 느릴 수 있기 때문에, 어느 지점을 캐시할지 정하는 것이 곧 비용과 성능을 결정합니다.
캐시는 단순한 응답 저장소가 아닙니다. 원문 프롬프트, 임베딩, 세션 요약, 도구 결과, 최종 응답을 각각 다른 방식으로 캐시해야 합니다. 이 구분이 없으면 Semantic Cache와 Claude API Prompt Caching, Mem0를 함께 써도 효과가 떨어집니다.
왜 필요한가 #
AI 서비스는 사용량이 늘수록 비용이 비선형으로 커집니다.
- 같은 질문이 반복됩니다.
- 긴 시스템 프롬프트가 계속 재전송됩니다.
- 세션 요약과 검색 결과가 매번 다시 계산됩니다.
- 도구 결과가 짧은 시간 안에 여러 번 재사용됩니다.
캐시 전략이 없으면 모델 최적화보다 먼저 인프라 비용이 터집니다. 반대로 캐시를 잘 잡으면 더 작은 모델로도 충분한 응답성을 확보할 수 있습니다.
설계 방식 #
캐시는 보통 네 계층으로 나눠 생각하면 편합니다.
- prompt cache
- semantic cache
- session cache
- tool/result cache
Claude API Prompt Caching은 긴 입력 재사용에 유리하고, Semantic Cache는 의미가 비슷한 질문을 묶는 데 강합니다. 세션이 길면 Agent Session Management와 붙여서 요약 캐시를 두는 편이 좋습니다.
비용/성능 포인트 #
- hit rate가 낮은 캐시는 유지비만 늘립니다.
- TTL이 너무 길면 오래된 답이 남습니다.
- semantic threshold가 낮으면 오탐이 늘어납니다.
- 캐시 키에 사용자 권한과 세션 범위를 반드시 포함해야 합니다.
OpenAI의 Background Mode나 비동기 작업과도 잘 맞습니다. 오래 걸리는 작업은 별도 job cache로 분리하고, 즉시 응답은 session cache로 처리하는 식이 가장 안정적입니다.
체크리스트 #
- 캐시 대상이 명확히 정의되어 있는가
- TTL과 invalidation 규칙이 있는가
- 사용자/권한/세션 범위가 키에 반영되는가
- semantic hit와 exact hit를 구분하는가
- 캐시 miss 시 fallback 경로가 있는가
결론 #
AI Cache Strategy는 “무엇을 저장할 것인가"보다 “무엇을 다시 계산하지 않을 것인가"를 정하는 일입니다. 세션, 의미, 프롬프트, 도구 결과를 분리하면 비용과 지연 시간을 함께 줄일 수 있습니다.