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클라우드 API vs 로컬 LLM: 망 분리·비용·프라이버시로 정하는 배치 기준

AI Agent를 처음 만들 때 대부분은 클라우드 LLM API로 시작합니다. 키를 발급받고, SDK를 붙이고, 프롬프트를 넣으면 최신 모델이 응답합니다. 서버도, GPU도, 모델 파일도 필요 없습니다.그런데 그 시스템을 실제 조직에 넣으려는 순간, 기술과는 무관한 질문이 먼저 들어옵니다.회의 녹취록과 계약서 초안이 외부 API로 나가도 되는가?인터넷이 차단된 망분리 (Air-gap) 구간에서도 같은 기능이 동작해야 하는가?트래픽이 늘면 월 API 비용이 예측 가능한 수준으로 유지되는가?특정 국가·산업 규제상 데이터가 국경을 넘어도 되는가?이 질문들의 답은 모델 품질 벤치마크로 결정되지 않습니다. 데이터 주권 (Data Sovereignty), 규제, 망분리 요구, 개인정보·기밀, 지연 (Latency)..

엔터프라이즈 아키텍처 2026.07.30
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tool calling, spring boot, faster-whisper, Private API, STT, Secure coding, AI Agent 보안, 기업 AI Agent, java, owasp top 10, MCP 보안, embedding, 엔터프라이즈 아키텍처, ai agent, Spring Security, Production Readiness, Rag, ai 도입, mcp, SDK 설계,

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