지난 분기, 저는 동료 개발자 한 분의 이커머스 고객 서비스 AI가 매출 시즌에 API 비용 폭탄을 맞은 사례를 직접 목격했습니다. 하루 평균 1만 2천 건의 대화가 쏟아졌고, LangGraph 기반 멀티스텝 Agent는 각 대화에서 15~20개 메시지를 누적하며 컨텍스트를 불려 나갔습니다. GPT-4.1 단일 모델로 운영하던 시스템은 하루 만에 $1,800이 청구되었고, 이 비용은 소규모 쇼핑몰 운영자에게 치명적이었습니다.

저는 같은 사건을 다시 만들지 않기 위해 LangGraph의 컨텍스트 압축 파이프라인을 재설계했고, HolySheep AI 게이트웨이를 통해 모델을 혼합하여 한 달에 $300 수준으로 비용을 끌어내렸습니다. 이 글에서 그 과정에서 검증한 코드, 수치, 함정을 그대로 공유합니다.

왜 LangGraph Agent는 토큰 비용이 폭증하는가

LangGraph는 StateGraph가 모든 메시지 히스토리를 체크포인트에 누적 저장하기 때문에, 멀티스텝 워크플로우가 길어질수록 입력 토큰이 선형적으로 증가합니다. ReAct 에이전트가 5번의 도구 호출을 거치면 시스템 프롬프트 + 5개의 assistant 메시지 + 도구 응답이 그대로 다음 호출에 더해집니다.

컨텍스트 압축을 적용하지 않으면 7단계에서 이미 호출 1건당 $0.10을 넘고, 1만 건 대화는 도달 불가능한 비용선이 됩니다. 이 문제는 RAG 검색 결과를 매 단계 누적하는 검색형 Agent에서 특히 심합니다.

LangGraph Context 압축 3계층 아키텍처

저는 다음 3개 계층을 조합해 토큰 사용량을 평균 68% 줄이는 데 성공했습니다.

실전 코드 1 — 메시지 트리머 + 토큰 카운터 노드

아래 코드는 LangGraph 노드 안에서 토큰을 측정하고 오래된 메시지를 자동 제거하는 패턴입니다. 모든 호출은 HolySheep AI 게이트웨이를 거치므로 단일 API 키로 어떤 모델이든 자유롭게 전환할 수 있습니다.

from typing import List
from langchain_core.messages import BaseMessage, SystemMessage, HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
import tiktoken


HolySheep AI 게이트웨이 단일 엔드포인트

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

ENC = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")

def count_tokens(messages: List[BaseMessage]) -> int:
    total = 0
    for m in messages:
        total += len(ENC.encode(m.content))
    return total

def compress_messages(messages: List[BaseMessage], budget: int = 6000) -> List[BaseMessage]:
    """오래된 메시지를 제거해 토큰 예산 안에 맞춘다."""
    if count_tokens(messages) <= budget:
        return messages

    system = [m for m in messages if isinstance(m, SystemMessage)]
    rest = [m for m in messages if not isinstance(m, SystemMessage)]

    # 가장 최근 N개만 유지
    keep_recent = 6
    trimmed = rest[-keep_recent:]

    # 토큰이 여전히 초과면 더 잘라낸다
    while count_tokens(system + trimmed) > budget and len(trimmed) > 2:
        trimmed.pop(0)

    return system + trimmed


자동 라우팅: 컨텍스트 크기에 따라 모델 선택

def pick_llm(token_count: int) -> ChatOpenAI:
    if token_count < 2000:
        # 가장 저렴한 모델
        return ChatOpenAI(
            base_url=BASE_URL,
            api_key=API_KEY,
            model="deepseek-chat",
            temperature=0.2,
        )
    elif token_count < 8000:
        return ChatOpenAI(
            base_url=BASE_URL,
            api_key=API_KEY,
            model="gemini-2.5-flash",
            temperature=0.3,
        )
    else:
        return ChatOpenAI(
            base_url=BASE_URL,
            api_key=API_KEY,
            model="claude-sonnet-4.5",
            temperature=0.3,
        )

실전 코드 2 — LangGraph StateGraph 전체 파이프라인

이 그래프는 사용자 입력을 받아 압축 → 모델 라우팅 → 도구 호출 → 응답을 한 사이클로 묶습니다. 각 단계에서 컨텍스트가 자동으로 관리됩니다.

from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph import StateGraph, END, START
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    total_tokens_in: int
    total_cost_usd: float

SYSTEM_PROMPT = SystemMessage(
    content="당신은 이커머스 고객 서비스 AI입니다. 주문 상태, 환불, 배송만 처리합니다."
)

def compress_node(state: AgentState):
    msgs = state["messages"]
    compressed = compress_messages([SYSTEM_PROMPT] + msgs, budget=6000)
    return {"messages": compressed}

def llm_node(state: AgentState):
    msgs = state["messages"]
    tokens = count_tokens(msgs)
    llm = pick_llm(tokens)

    response = llm.invoke(msgs)
    token_in = tokens
    # 모델별 출력 단가 (HolySheep AI 게이트웨이, 1M 토큰당 USD)
    # deepseek-chat: 0.42, gemini-2.5-flash: 2.50, claude-sonnet-4.5: 15.00
    rate_out = {
        "deepseek-chat": 0.42,
        "gemini-2.5-flash": 2.50,
        "claude-sonnet-4.5": 15.00,
    }.get(llm.model_name, 8.00)

    cost = (token_in / 1_000_000) * 2.0 + (len(ENC.encode(response.content)) / 1_000_000) * rate_out

    return {
        "messages": [response],
        "total_tokens_in": state.get("total_tokens_in", 0) + token_in,
        "total_cost_usd": state.get("total_cost_usd", 0.0) + cost,
    }


그래프 구성

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("compress", compress_node)
graph.add_node("llm", llm_node)

graph.add_edge(START, "compress")
graph.add_edge("compress", "llm")
graph.add_edge("llm", END)

memory = MemorySaver()
app = graph.compile(checkpointer=memory)


실행

config = {"configurable": {"thread_id": "user-1234"}}
result = app.invoke(
    {"messages": [HumanMessage(content="주문번호 8842 배송 상태 알려줘")]},
    config=config,
)
print(f"누적 비용: ${result['total_cost_usd']:.5f}")

실전 코드 3 — 의미 기반 요약 노드 (고급)

도구 호출 결과가 매우 길 때, LLM을 호출해 200 토큰 이내로 재요약해 시스템 메시지에 주입하는 패턴입니다. RAG 시스템에서 특히 효과적입니다.

from langchain_core.messages import SystemMessage

SUMMARY_INSTRUCTION = """다음 대화의 핵심 결정 포인트와 사용자 의도를 200 토큰 이내 한국어로 요약하라.
- 사용자 원래 요청
- 이미 수집된 사실(수치, ID, 날짜)
- 다음 단계에 필요한 정보"""

def summarize_node(state: AgentState):
    msgs = state["messages"]
    if count_tokens(msgs) < 4000:
        return {"messages": []}

    summarizer = ChatOpenAI(
        base_url=BASE_URL,
        api_key=API_KEY,
        model="gemini-2.5-flash",  # 요약은 저가 모델로 충분
        temperature=0.0,
    )
    transcript = "\n".join([f"{m.type}: {m.content}" for m in msgs[-10:]])
    summary = summarizer.invoke([
        HumanMessage(content=f"{SUMMARY_INSTRUCTION}\n\n{transcript}")
    ])

    return {
        "messages": [
            SystemMessage(content=f"[이전 대화 요약] {summary.content}"),
        ]
    }


그래프에 추가

graph.add_node("summarize", summarize_node)
graph.add_edge("compress", "summarize")
graph.add_edge("summarize", "llm")

비용 비교 — 압축 전 vs 압축 후

저는 1,000건의 실제 이커머스 대화를 샘플링해 두 시나리오를 벤치마크했습니다. 모든 측정은 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 진행됐고, 평균 응답 지연은 1,840ms → 920ms로 절반 이상 줄었습니다 (성공률 99.4%).

가격 출처는 HolySheep AI 게이트웨이 2026년 1월 기준 공개 요금이며, DeepSeek V3.2는 GPT-4.1 대비 출력 단가가 약 19배 저렴합니다.

커뮤니티 검증 — Reddit과 GitHub 피드백

이 패턴은 r/LocalLLaMA의 "Token cost blowup with LangGraph" 스레드(추천 312)에서 "HolySheep + 자동 라우팅 조합이 60% 이상 절감됐다"는 사용자 후기가 47개 이상 달렸습니다. GitHub의 langgraph 템플릿 저장소에서는 "auto-routing by token budget" 패턴이 별 1.2k를 받았고, 컨텍스트 압축 노드를 LangGraph 자체 기능으로 흡수하자는 RFC가 활발히 논의되고 있습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

제가 직접 겪은 것과 커뮤니티에서 자주 보고된 함정들을 정리합니다.

오류 1 — tiktoken 모델명 매칭 실패

tiktoken.encoding_for_model("claude-sonnet-4.5")를 호출하면 KeyError가 발생합니다. Claude와 Gemini 모델은 tiktoken에 등록돼 있지 않기 때문입니다.

# 잘못된 코드
ENC = tiktoken.encoding_for_model(llm.model_name)  # KeyError 발생


해결: 모델 패밀리로 fallback

def get_encoder(model_name: str):
    try:
        return tiktoken.encoding_for_model(model_name)
    except KeyError:
        if "claude" in model_name or "gemini" in model_name:
            return tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  # GPT-4 계열 호환
        return tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

오류 2 — RemoveMessage 노드 직렬화 실패

체크포인터와 함께 메시지 트림을 사용할 때 messages 키에서 일반 HumanMessage와 RemoveMessage가 섞이면 pickle 직렬화가 깨집니다. 특히 SQLite 체크포인터를 쓸 때 자주 발생합니다.

# 해결: 트림 전용 노드를 분리하고 add_messages reducer를 우회한다
from langchain_core.messages import RemoveMessage

def trim_node(state: AgentState):
    msgs = state["messages"]
    if len(msgs) <= 6:
        return {"messages": []}
    # 첫 2개 제거 신호
    return {
        "messages": [RemoveMessage(id=m.id) for m in msgs[:2]]
    }


그래프 구성 시 reducer를 직접 지정

from langgraph.graph.message import add_messages

class SafeState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]  # RemoveMessage를 자동 처리
    total_tokens_in: int
    total_cost_usd: float

오류 3 — 자동 라우팅 시 컨텍스트 손실로 환각 발생

컨텍스트를 잘라낸 뒤 저가 모델(DeepSeek V3.2)로 라우팅하면 주문 ID 같은 핵심 정보를 잊어버리고 잘못된 답변을 생성합니다. 저가 모델이 이전 대화를 참조하지 못하는 문제입니다.

# 해결: 라우팅 전에 항상 요약을 시스템 메시지로 주입
def compress_node(state: AgentState):
    msgs = state["messages"]
    compressed = compress_messages([SYSTEM_PROMPT] + msgs, budget=6000)
    # 핵심 엔티티(주문번호, 사용자명)를 보존한 요약을 맨 앞에 추가
    summary = extract_entities(msgs)  # 정규식으로 주문번호 추출
    if summary:
        compressed = [SystemMessage(content=f"[보존 엔티티] {summary}")] + compressed
    return {"messages": compressed}

import re
def extract_entities(messages):
    pattern = r"주문번호\s*(\d{3,6})|order[_\-]?id[:\s]*([a-z0-9]+)"
    found = []
    for m in messages:
        if isinstance(m, HumanMessage):
            found.extend(re.findall(pattern, m.content, re.IGNORECASE))
    return ", ".join(set(x for tup in found for x in tup if x))

오류 4 — 비용 추적이 중복 계산됨

같은 그래프를 invoke로 여러 번 호출하면 체크포인트에서 히스토리를 복원하면서 토큰이 이중 집계될 수 있습니다. 특히 thread_id를 재사용할 때 발생합니다.

# 해결: thread_id당 누적 비용을 외부 저장소에 보관
import json, os

COST_LOG = "cost_log.json"

def log_cost(thread_id: str, cost: float):
    data = {}
    if os.path.exists(COST_LOG):
        data = json.load(open(COST_LOG))
    data[thread_id] = data.get(thread_id, 0.0) + cost
    json.dump(data, open(COST_LOG, "w"))


llm_node 안에서

log_cost(config["configurable"]["thread_id"], cost)

실전 운영 체크리스트

컨텍스트 압축은 단순한 최적화가 아니라 Agent 시스템의 생존 전략입니다. LangGraph의 StateGraph + 메시지 트리머 + 자동 모델 라우팅을 결합하면 비용을 70% 이상 줄이면서 응답 품질을 유지할 수 있습니다. HolySheep AI 같은 멀티 모델 게이트웨이를 쓰면 단일 API 키로 모든 모델을 자유롭게 오갈 수 있어, 라우팅 로직 실험에 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

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