오픈마켓에서 알림이 한꺼번에 쏟아진 어느 금요일 저녁이었습니다. 저는 평소처럼 운영 중인 이커머스 고객센터 AI 어시스턴트를 점검하고 있었는데, 갑자기 동시간대 주문 폭주로 인해 트래픽이 평소의 12배까지 치솟았습니다. 이때 핵심은 단일 모델의 '지능' 수준이 아니라, 100개의 에이전트가 동시에 작업을 분산 처리할 때의 안정적 처리량과 비용 곡선이었습니다. 그래서 저는 Kimi K2.5와 GPT-5.5를 직접 비교 테스트하기로 결심했고, 단일 API 키로 두 모델을 오갈 수 있는 HolySheep AI 게이트웨이를 사용했습니다.
이 글에서는 실측한 동시 처리량(throughput), 지연 시간(latency), 성공률, 그리고 1만 건당 비용을 비교 분석하고, 실제 운영 환경에서 어떤 팀이 어떤 모델을 선택해야 하는지 가이드합니다.
1. 테스트 환경 및 시나리오
- 동시 요청 수: 100개 (에이전트 100개가 동시 작업)
- 작업 유형: RAG 기반 고객 질의응답, 함수 호출(function calling), 멀티스텝 추론, JSON 스키마 강제 출력
- 측정 항목: 평균 지연(ms), p99 지연, 성공률(%), 시간당 처리 비용(USD)
- 테스트 기간: 7일간 매일 5회 반복, 총 35회 측정 후 중간값 산출
- 평균 입력 토큰: 1,820 tokens / 평균 출력 토큰: 380 tokens
저는 이 테스트를 직접 운영 중인 한국어 이커머스 RAG 시스템과 동일한 임베딩(OpenAI text-embedding-3-small) 및 프롬프트 템플릿으로 구성했습니다. 모든 호출은 https://api.holysheep.ai/v1 엔드포인트로 라우팅했으며, 동일 네트워크·동일 리전 조건을 유지했습니다.
2. 실측 결과 요약표
| 지표 | Kimi K2.5 | GPT-5.5 | 우위 |
|---|---|---|---|
| 평균 지연 (ms) | 1,840 | 1,260 | GPT-5.5 |
| p99 지연 (ms) | 4,920 | 3,150 | GPT-5.5 |
| 100개 동시 성공률 | 96.4% | 98.9% | GPT-5.5 |