[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 생성형 AI 분야를 취재하다보면 LLM 라우터나 LLM 오케스트레이션 이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.

최근 웍스AI를 서비스하는 표철민 AI3 대표가 페이스북에 자사가 개발한 LLM 라우터인 비즈라우터 https://bizrouter.ai 를 소개했습니다.

오픈AI도 ChatGPT-5 발표하면서 '스마트 라우터' 기능으로 사용자가 특정 모델을 용도에 맞게 고르지 않아도 프롬프트를 보고 알아서 적합한 LLM 모델이 가동될 수 있도록 한다고 밝힌 바 있습니다.

https://openai.com/ko-KR/index/introducing-gpt-5/

하나의 통합 시스템

GPT‑5는 대부분의 질문에 답하는 스마트하고 효율적인 모델, 더 어려운 문제를 위한 심층 추론 모델(사고하는 GPT‑5), 대화 유형, 복잡성, 도구 요구 사항 및 명시적 의도(예: "이것에 대해 열심히 생각해 봐"라는 프롬프트)에 따라 어떤 것을 사용할지 빠르게 결정하는 실시간 라우터를 갖춘 통합 시스템입니다. 라우터는 사용자가 모델을 전환하는 시점, 응답에 대한 선호도, 측정된 정확성을 포함한 실제 신호에 대해 지속적으로 학습하며 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 사용 한도에 도달하면 각 모델의 mini 버전이 남은 쿼리를 처리합니다. 가까운 시일 내에 이러한 기능을 단일 모델로 통합할 계획입니다.

모델 오케스트레이션 관련해서는 지난해 카카오가 마련한 개발자 행사 ifkakao 2024에서 소개된 적이 있습니다. 정신아 카카오 CEO가 아주 이해하기 쉽게 설명했습니다.

어떤 차이가 있는지 업계 전문가들에게 물어야 하는데 일단은 오픈AI ChatGPT-5에 물어 봤습니다. 전문가들에게는 향후 물어보고 추가를 하거나 수정, 새롭게 업데이트 하겠습니다.

👍 “LLM 라우터(LLM Router)”와 “모델 오케스트레이션(Model Orchestration)”은 겹치는 부분도 있지만, 적용 범위와 깊이에서 차이가 납니다. 정리해드릴게요.

1. LLM 라우터 (LLM Router)

핵심 기능: “어떤 요청을 어떤 모델에 보낼지 선택하는 것”

비유: 공항에서 탑승객(요청)을 목적지에 따라 **가장 적합한 비행기(LLM)**에 태워 보내는 역할.

주요 특징:

입력 요청의 특성(비용, 지연, 언어, 도메인 적합성)을 기준으로 모델 선택

보통 단일 요청 → 단일 모델 호출

예:

짧은 번역 요청 → 소형·저렴한 모델

복잡한 법률 문서 요약 → 대형·고성능 모델

대표 키워드: 선택(Selection), 라우팅(Routing), 최적 매칭

2. 모델 오케스트레이션 (Model Orchestration)

핵심 기능: 여러 모델을 순차적·병렬적·복합적으로 조합해 하나의 워크플로우를 완성하는 것

비유: 오케스트라에서 지휘자가 **여러 악기(모델)**를 적재적소에 배치해 곡을 완성하는 역할.

주요 특징:

여러 모델을 단계별로 연결 (예: OCR → 번역 → 요약)

한 모델의 출력을 다른 모델의 입력으로 사용

LLM 외에도 비전 모델, 음성 모델, 검색 시스템 등 포함 가능

워크플로우 기반 → “복잡한 에이전트 시스템” 구축 가능

대표 키워드: 조율(Orchestration), 파이프라인(Pipeline), 워크플로우(Workflow)

3. 차이점 요약

4. 실제 현장에서의 관계

라우터는 오케스트레이션의 일부일 수 있음.

예: 고객센터 자동응답 시스템에서 →
1단계: 라우터가 어떤 모델을 쓸지 고르고,
2단계: 선택된 모델을 다른 모델들과 함께 오케스트레이션 파이프라인에 포함시킴.

즉, 라우터는 모델 선택의 문제, 오케스트레이션은 모델 간 협업과 흐름 관리 문제라고 볼 수 있어요.

👉 요약하면, LLM 라우터 = “하나의 요청에 맞는 모델을 고르는 기술”,
모델 오케스트레이션 = “여러 모델을 단계적으로 엮어 하나의 시스템을 만드는 기술”**입니다.

이 답변을 영어로도.

Of course! Here’s the same explanation translated into English, keeping the same structure and clarity:

1. LLM Router

Core function: Choosing which model should handle a given request.

Analogy: Like an airport routing passengers (requests) to the most suitable flight (LLM) based on their destination.

Key traits:

Routes input requests to the best model depending on cost, latency, language, or domain expertise.

Typically one request → one model.

Example:

A short translation → a smaller, cheaper model.

A complex legal document summary → a large, high-performance model.

Keywords: Selection, Routing, Optimal Match

2. Model Orchestration

Core function: Combining multiple models in sequential, parallel, or composite workflows to complete a task.

Analogy: Like a conductor orchestrating different instruments (models) to perform a symphony.

Key traits:

Connects multiple models step by step (e.g., OCR → translation → summarization).

One model’s output can feed into another model’s input.

Can involve non-LLM components such as vision models, speech recognition, or search systems.

Workflow-based → enables complex agent systems.

Keywords: Coordination, Pipeline, Workflow

3. Key Differences

4. Relationship in Practice

Routers can be part of orchestration.

Example: In a customer service automation pipeline →

A router chooses which LLM should answer the query.

That model is then integrated into a broader orchestration pipeline with other models.

In short: a router solves the model selection problem, while orchestration solves the model collaboration and flow problem.

👉 In summary, LLM Router = “choosing the right model for one request”,
while Model Orchestration = “connecting multiple models to work together in a coordinated system.”

[Techsuda eyeball@techsuda.com]