1.5.4 비용 예측의 어려움: 재시도(Retry) 로직 증가에 따른 토큰 비용 및 레이턴시 폭증

1. 비결정성 환경에서의 재시도 메커니즘과 새로운 경제적 리스크의 출현

소프트웨어 엔지니어링의 전통적인 패러다임에서 오류 처리(Error Handling)는 주로 명확한 실패 지점을 식별하고 이를 복구하는 과정이었다. 네트워크 타임아웃이나 데이터베이스 락(Lock)과 같은 상황에서 재시도(Retry)는 시스템의 안정성을 보장하기 위한 표준적인 방어 기법으로 간주되었다. 그러나 거대언어모델(LLM)을 기반으로 하는 소프트웨어 개발 환경에서는 재시도의 성격이 근본적으로 변화한다. AI 기반 시스템에서의 재시도는 단순히 기술적 장애를 극복하는 수단을 넘어, 모델의 비결정성(Nondeterminism)으로 인해 발생하는 품질 저하와 부정확성을 강제로 교정하려는 엔지니어링적 시도로 확장된다.

이러한 변화는 비용과 성능이라는 두 가지 핵심 차원에서 전례 없는 불확실성을 초래한다. 기존 시스템은 로직의 실행 비용이 거의 고정적이거나 예측 가능한 범위 내에 있었으나, LLM 기반 시스템은 매 시도마다 가변적인 토큰(Token) 비용을 발생시킨다. 특히 비결정성으로 인해 동일한 입력에 대해서도 모델이 매번 다른 확률 분포를 보이며, 이는 재시도 로직의 발동 횟수를 통제 불능의 상태로 몰아넣을 수 있다. 모델의 내부적인 비결정성은 하드웨어 수준에서부터 기인하는데, 그래픽 처리 장치(GPU)의 병렬 실행 순서나 부동 소수점 연산의 비결합성(Non-associativity)으로 인해 온도가 0으로 설정된 상태에서도 결과값이 미세하게 달라질 수 있다는 점이 확인되었다. 이러한 미세한 차이는 복잡한 추론 체인에서 결과의 완전한 붕괴로 이어질 수 있으며, 이를 보정하기 위한 재시도 로직은 비용과 레이턴시의 폭발적인 증가를 야기하는 트리거가 된다.

2. 토큰 기반 과금 체계에서의 누적 비용 구조

LLM API 서비스의 경제적 모델은 기본적으로 사용된 토큰의 양에 비례한다. 이는 입력(Prompt) 토큰과 출력(Completion) 토큰의 합산으로 결정되며, 재시도가 발생할 때마다 이 비용은 단순 가산되는 것이 아니라 워크플로우의 설계에 따라 기하급수적으로 누적되는 특성을 보인다.

2.1 반복적 정제(Iterative Refinement)의 비용적 함정

최근 주목받는 Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback과 같은 기법은 모델이 자신의 답변을 스스로 평가(Critic)하고 수정(Refine)하는 루프를 형성한다. 이 과정에서 발생하는 총 비용 C_{total}은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.
C_{total} = \sum_{t=0}^{T} (I_{t} \times P_{in} + O_{t} \times P_{out})
여기서 t는 반복 회차를, I_t와 O_t는 각각 해당 회차의 입력 및 출력 토큰 수를 의미하며, P는 토큰당 단가이다. 문제는 Self-Refine 과정에서 이전의 답변과 피드백이 다음 회차의 컨텍스트로 계속 누적된다는 점이다.

실제로 Game of 24와 같은 복잡한 수학 퍼즐을 해결할 때, RAFA(Reason for Future, Act for Now) (Liu et al., 2024)와 같은 최첨단 정제 전략을 GPT-4 기반으로 적용하면 100개의 예제를 처리하는 데 약 600달러라는 막대한 비용이 발생한다. 이는 단일 쿼리 방식인 IO(Input-Output) 방식이 약 0.65달러를 소모하는 것과 비교할 때 거의 1,000배에 달하는 비용 폭증을 의미한다. 개발자가 비결정성을 극복하기 위해 더 정교한 재시도 프레임워크를 도입할수록, 비용 예측은 불가능의 영역으로 진입하게 된다.

2.2 토큰 탄성(Token Elasticity)과 예산 제한의 역설

비용을 통제하기 위해 사용자가 임의로 토큰 예산을 축소하는 행위가 오히려 비용을 증가시키는 ‘토큰 탄성’ 현상도 관찰된다. 모델이 정답을 도출하기 위해 필요한 최소한의 토큰(Minimal Budget) 이하로 예산을 강제하면, 모델은 논리적 비약을 시도하거나 불완전한 출력을 내뱉게 되고, 이는 검증 시스템(Oracle)에서의 실패로 이어져 더 많은 재시도를 유발한다. 결과적으로 예산을 아끼려는 시도가 재시도 횟수를 늘려 전체 비용을 상승시키는 역설적인 상황이 벌어진다.

3. 레이턴시 폭증과 사용자 경험의 임계점

비결정성 해결을 위한 재시도 로직은 비용뿐만 아니라 레이턴시 측면에서도 심각한 부작용을 낳는다. 특히 분산 시스템 환경에서 재시도는 꼬리 지연(Tail Latency)을 극단적으로 악화시킨다.

3.1 반응 속도 임계치와 재시도 누적 시간

사용자 경험(UX) 연구에 따르면, 응답 지연이 1초를 넘어가면 사용자의 사고 흐름이 끊기기 시작하며, 10초를 초과할 경우 주의력이 완전히 분산된다. LLM의 추론은 그 자체로 수 초의 시간이 소요되는 무거운 작업이다. 예를 들어 GPT-4의 응답 시간이 평균 3~5초라고 할 때, 품질 검증 실패로 인해 단 2회의 재시도만 추가되어도 최종 응답 시간은 15초를 상회하게 된다. 여기에 지수 백오프(Exponential Backoff)가 적용될 경우 대기 시간은 기하급수적으로 늘어난다.

T_{wait} = \sum_{i=1}^{n} (T_{inference, i} + 2^{i-1} \times \text{delay}_{base})
이러한 지연은 단순히 ’느린 서비스’를 넘어 ’중단된 서비스’로 인식될 위험이 크다. 특히 실시간 상담 챗봇이나 인터랙티브 애플리케이션에서는 재시도 로직의 설계 미비가 사용자 이탈의 직접적인 원인이 된다.

3.2 P99 레이턴시와 하드웨어 비결정성의 결합

재시도 횟수의 증가는 레이턴시 분포에서 P99(최상위 1% 지연 시간) 값을 폭증시키는 원인이 된다. Nalar 연구에 따르면, 에이전트 기반 애플리케이션에서 하드웨어 성능 불균형과 모델의 가변적인 토큰 생성 속도가 결합되면 특정 요청의 레이턴시가 평균 대비 수십 배 이상 늘어나는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 동적 자원 재할당이나 섀도우 상태(Shadow State) 아키텍처를 도입하지 않을 경우, 시스템은 간헐적인 응답 불능 상태에 빠지게 된다.

4. 재시도 전략의 효율성 분석 및 기술적 편향

모든 재시도가 동일한 품질 향상을 보장하지는 않는다. 재시도 전략의 선택은 비용 대비 성능(Performance per Dollar)이라는 관점에서 면밀히 검토되어야 한다.

4.1 재시도 유발 편향(Retry-induced Bias)의 위험

재시도 로직은 데이터 수집 및 평가 과정에서 ’재시도 유발 편향’이라는 독특한 왜곡을 발생시킨다. 통계적으로 출력 토큰이 긴 응답(Longer Requests)일수록 API 오류가 발생할 확률이 높고, 동시에 논리적 복잡도가 높아 오답일 가능성도 존재한다. 만약 시스템이 성공할 때까지 무한정 재시도한다면, 모델은 복잡하고 정확한 긴 답변보다는 단순하고 오류 확률이 낮은 짧은 답변을 더 자주 통과시키게 된다. 이는 벤치마크 성능을 실제보다 5% 이상 과대평가하게 만들며, 개발자가 실제 운영 환경에서의 안정성을 오판하게 만드는 근거가 된다.

4.2 추론 프레임워크별 비용 및 품질 비교

Game of 24 미션을 수행할 때 각 프레임워크의 비용 효율성은 극명하게 갈린다. FLEET OF AGENTS (FOA)는 입자 필터(Particle Filtering) 개념을 도입하여 탐색과 이용의 균형을 맞춤으로써, 기존의 Tree of Thoughts (ToT)보다 비용을 25% 절감하면서도 더 높은 성공률을 달성했다.

위 지표에서 알 수 있듯이, 개발자가 비결정성을 제어하기 위해 어떤 재시도/탐색 전략을 선택하느냐에 따라 프로젝트의 예산 규모가 결정적으로 달라진다. 특히 RAFA와 같이 고도로 정교한 방식은 일반 기업의 서비스 마진을 완전히 잠식할 수 있는 수준이다.

5. 시스템 안정성을 위한 아키텍처적 대응 및 서킷 브레이커

비결정성에서 기인하는 재시도 폭증 리스크를 관리하기 위해서는 단순한 루프 처리를 넘어선 인프라 수준의 대응 전략이 필수적이다.

5.1 자기 파괴적 DoS 방지와 Saga 패턴의 도입

재시도 로직이 제어 범위를 벗어나면 시스템 스스로를 공격하는 ‘자가 DoS(Self-inflicted DoS)’ 상태에 빠질 수 있다. 에이전트가 실패한 작업을 반복하며 하위 API 서버를 난타하게 되면, IP 차단이나 계정 정지와 같은 보안 사고로 이어진다. 이를 방지하기 위해 각 재시도 단계에서 상태를 추적하고, 특정 임계치를 넘으면 작업을 중단하는 서킷 브레이커(Circuit Breaker) 패턴을 반드시 구현해야 한다.

또한, 다단계 워크플로우에서 중간 단계의 재시도 실패가 데이터 부정합을 일으키는 것을 막기 위해 Saga Orchestration Pattern을 고려해야 한다. 예를 들어, AI 에이전트가 고객 정보를 생성한 후 폴더를 만드는 과정에서 폴더 생성에 실패하여 재시도를 반복하다 끝내 실패한다면, 이미 생성된 고객 정보 데이터까지 롤백(Rollback)하여 시스템의 정합성을 유지해야 한다.

5.2 시맨틱 캐싱(Semantic Caching)과 모델 라우팅

비용과 레이턴시를 획기적으로 줄이는 가장 강력한 수단 중 하나는 시맨틱 캐싱이다. 이전의 재시도 과정에서 도출된 성공적인 응답을 벡터 데이터베이스에 저장해두고, 유사한 질문이 들어왔을 때 LLM 호출 없이 응답을 반환하는 방식이다. 이는 캐시 히트 시 레이턴시를 50ms 이하로 낮추며, 토큰 비용을 완전히 제거한다.

또한, 초기 요청은 저비용 모델(예: GPT-4o mini)에서 수행하고, 오라클 검증에 실패하여 재시도가 필요할 때만 고성능 모델(예: GPT-4)로 에스컬레이션하는 ‘동적 모델 라우팅’ 전략도 유효하다. 이는 전체적인 비용 구조를 최적화하면서도 최종 출력의 품질을 보장하는 균형 잡힌 접근이다.

6. 결론: 비용 인식형 소프트웨어 엔지니어링 2.0으로의 이행

1.5.4절에서 살펴본 바와 같이, AI 기반 소프트웨어 개발에서 재시도 로직은 단순한 오류 복구 이상의 경제적, 기술적 파급력을 지닌다. 비결정성이라는 LLM의 본질적 특성을 인정한다면, 엔지니어는 더 이상 ’작동하는 코드’에만 만족해서는 안 된다. 재시도 로직이 유발하는 토큰 소모량과 레이턴시 폭증을 실시간으로 모니터링하고, 이를 비즈니스 SLO(Service Level Objective)와 연계하여 관리하는 ‘비용 인식형(Cost-aware)’ 설계 역량이 요구된다.

앞으로 기술될 오라클(Oracle) 구축 전략은 이러한 비용 예측의 어려움을 해결하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 결정론적 정답지를 통해 재시도의 필요성을 조기에 판단하고, 불필요한 반복을 차단함으로써 AI 소프트웨어의 신뢰성과 경제성을 동시에 확보하는 것이 엔지니어링 2.0 시대의 핵심 과제가 될 것이다. 비결정성의 파도 속에서 예측 가능한 시스템을 구축하는 유일한 길은, 재시도 로직의 깊이와 비용의 상관관계를 완벽히 이해하고 이를 제어할 수 있는 오라클 시스템을 완성하는 데 있다.

7. 참고 자료

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3. Mastering Retry Logic Agents: A Deep Dive into 2025 Best Practices - Sparkco, https://sparkco.ai/blog/mastering-retry-logic-agents-a-deep-dive-into-2025-best-practices
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17. How to Manage OpenAI Rate Limits as You Scale Your App? - Vellum AI, https://www.vellum.ai/blog/how-to-manage-openai-rate-limits-as-you-scale-your-app
18. Evaluating Cost-Effective LLM Solutions: How to Balance Performance and Budget Constraints | by Kamyashah | Medium, https://medium.com/@kamyashah2018/evaluating-cost-effective-llm-solutions-how-to-balance-performance-and-budget-constraints-0ee22ad085b2
19. The Air-Gapped Chronicles: The Shadow State — 42ms AI Latency on 1984 Infrastructure., https://pub.towardsai.net/the-air-gapped-chronicles-the-shadow-state-42ms-ai-latency-on-1984-infrastructure-5a19dd2bb6cb
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21. AI Agent Security: Why Reliability is the Missing Defense Against Data Corruption, https://composio.dev/blog/ai-agent-security-reliability-data-integrity
22. Mastering Amazon Bedrock throttling and service availability: A comprehensive guide, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mastering-amazon-bedrock-throttling-and-service-availability-a-comprehensive-guide/
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24. Ensuring AI Agent Reliability in Production Environments: Strategies and Solutions, https://www.getmaxim.ai/articles/ensuring-ai-agent-reliability-in-production-environments-strategies-and-solutions/
25. Why Laravel Excels at Cost-Efficient AI Integration: A Technical Guide for Decision Makers, https://pegotec.net/why-laravel-excels-at-cost-efficient-ai-integration-a-technical-guide-for-decision-makers/