#052 OpenAI 의존도 탈피: RunPod 기반 vLLM 서빙과 오픈소스 LLM으로 추론 비용 85% 절감하기

[자체 서빙 LLM 파이프라인]
1. [Next.js 백엔드 API]
   - OpenAI SDK를 그대로 사용 (`baseURL: 'https://gpu.mysaas.io/v1'`)
   - 기존 프롬프트 및 로직 100% 재사용
2. [RunPod Serverless / Dedicated GPU Pod (RTX 4090 / A10G)]
   - Docker 기반 vLLM 컨테이너 구동
   - Llama-3.1-8B-Instruct (4bit AWQ 양자화) 로드 ➡️ VRAM 8GB 미만 점유
   - OpenAI API 호환 서버 자동 오픈 (`--port 8000`)
3. [Cloudflare Zero Trust / Nginx 프록시]
   - SSL 암호화 적용 및 커스텀 도메인 매핑
   - 자체 API Secret 토큰 검증 레이어 구축

docker run --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  --ipc=host \
  vllm/vllm-openai:latest \
  --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
  --quantization awq \
  --dtype half \
  --max-model-len 8192 \
  --api-key rz_gpu_secret_key_2026

// lib/llm-client.ts (하이브리드 라우팅 클라이언트)
import OpenAI from 'openai';
// 자체 호스팅 vLLM 인스턴스 연결
const customLlm = new OpenAI({
  baseURL: process.env.VLLM_API_URL || 'https://gpu.mysaas.io/v1',
  apiKey: process.env.VLLM_API_KEY || 'rz_gpu_secret_key_2026',
});
// 고난도 작업용 OpenAI 공식 인스턴스 (폴백)
const fallbackOpenai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
export async function generateTextAnalysis(prompt: string, complex = false) {
  // 복잡한 심층 전략 리포트는 상용 모델, 단순 정제/추출은 자체 vLLM으로 분기
  const client = complex ? fallbackOpenai : customLlm;
  const modelName = complex ? 'gpt-4o-mini' : 'meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct';
  try {
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: modelName,
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
      temperature: 0.2,
    });
    return response.choices[0].message.content;
  } catch (error) {
    console.error('자체 GPU 서버 장애 발생, OpenAI로 자동 폴백 실행:', error);
    const fallbackResponse = await fallbackOpenai.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o-mini',
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    });
    return fallbackResponse.choices[0].message.content;
  }
}