KT 광화문 사옥. (사진=뉴스1)
라우터아레나는 미국 라이스대 연구진이 개발한 라우터 평가 플랫폼으로, 관련 연구는 머신러닝 분야 국제학회 ICLR 2026의 정식 논문으로 채택됐다. 약 8400개의 질의를 활용해 라우터의 응답 정확도와 비용 효율성, 입력 변화에 대한 견고성 등 실제 서비스 운영에 필요한 성능을 종합 평가한다.
오토모델라우터는 라우터아레나의 공개 리더보드에서 ‘KT-ModelRouter’라는 이름으로 등재됐으며, 정확도와 비용을 함께 평가하는 기준 2위에 올랐다. 이를 통해 여러 모델 가운데 이용 목적에 적합한 모델을 선택하면서 품질과 비용을 함께 최적화하는 기술 경쟁력을 입증했다. 현재 공개 리더보드에는 학계에서 개발한 라우터뿐만 아니라 마이크로소프트(MS)의 에저 모델 라우터(Azure Model Router) 등 상용 기술도 함께 등재돼 있다.
현재 기업이 선택할 수 있는 수많은 모델들은 번역·요약·코딩·추론 등에서 서로 다른 강점을 갖고 있고 성능과 이용 비용 면에서도 차이가 있다. 따라서 모든 업무를 하나의 모델로 처리하기보다 업무 특성과 요구 품질에 따라 적절한 모델을 선택하는 기술이 디지털 전환(AX) 과정에서 핵심으로 떠오르고 있다.
오토모델라우터는 여러 모델 가운데 이용자의 요청에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 기술이다. 요청의 업무 유형, 난이도, 지식 분야를 분석하고 모델별 응답 품질과 이용 비용을 고려한 라우팅 정책에 따라 해당 요청을 처리할 모델을 연결한다.
단순히 가장 성능이 높은 모델이나 가장 저렴한 모델을 일률적으로 선택하는 대신, 기업이 요구하는 목표 품질을 충족하면서 비용 효율도 높일 수 있도록 모델 선택 정책을 적용했다.
예를 들어 상대적으로 간단한 번역이나 정보 확인에는 필요한 품질을 충족하는 비용 효율적인 모델을 활용하고, 전문적인 분석이나 높은 수준의 추론이 필요한 업무에는 고성능 모델을 연결하는 방식이다. 이용자는 하나의 서비스를 이용하지만 실제 시스템에서는 요청 특성에 따라 서로 다른 모델이 활용된다.
이를 통해 기업들은 여러 모델을 일일이 비교·선택하는 부담을 줄이고, 처리해야 하는 업무별 요구 수준과 예산에 맞춰 운영 환경을 보다 효율적으로 구성할 수 있다.
오토모델라우터는 추진 중인 ‘토큰팩토리(Token Factory)’의 모델 라우팅 기능에도 활용된다. 토큰팩토리가 다양한 모델과 토큰 이용 환경을 통합적으로 운영하는 과정에서 오토모델라우터가 이용자의 요청에 맞는 모델을 자동으로 선택함으로써 서비스 품질과 토큰 사용 비용을 함께 최적화하는 역할을 담당한다.
향후 오토모델라우터를 지속 고도화하고 새로운 모델을 유연하게 추가할 수 있는 멀티모델 운영 환경을 구축해 기업 고객의 도입과 디지털 전환을 지원할 계획이다.
김준석 KT 에이전틱 AI 랩(Lab)장(상무)은 “오토모델라우터는 AI 오케스트레이션 역량을 구현한 기술로, 토큰 팩토리를 비롯한 KT의 에이전틱 AI 서비스 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 기술이 될 것”이라며 “KT는 경쟁력 있는 AI 플랫폼 기술을 바탕으로 기업 고객의 AX 전환을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
