왜 당신의 OpenAI 래퍼는 비용이 너무 많이 드는가 (그리고 LangGraph가 이를 해결하는 방법)

단순한 OpenAI 래퍼는 불필요한 컨텍스트 전송, 불명확한 프롬프트 루프, 메모리 부재로 인해 규모가 커질수록 비용이 높아지고 불안정해질 수 있습니다.

이 글은 LangGraph가 더 저렴한 모델로 작업을 라우팅하고, 오류를 스스로 수정하며, 다단계 로직을 더 안정적으로 처리해 엔터프라이즈 AI 워크플로를 개선한다고 설명합니다.

PostgreSQL 같은 데이터베이스에 상태를 저장하면 토큰 낭비와 API 비용을 줄이고, 에이전트 동작을 더 예측 가능하게 만들 수 있습니다.