[AI 라우팅] AI 모델 선택 자동화로 API 비용 70% 절감하는 방법

00:00 AI 모델 선택 자동화를 통한 비용 절감 소개
01:33 개별 모델 대신 3단계 강도를 선택하는 패러다임 전환
01:59 코딩 에이전트 지수 성능 유지 및 비용 절감 데이터
03:16 한 줄 CLI를 통한 간편한 설치 방법
03:45 Fusion 모델 인식 오류 원인과 편집기 업데이트 해결책
04:56 도구 중심에서 문제 해결 노력 중심으로의 UI 및 사고방식 전환
05:55 표준 강도에서의 빠른 초안 모델 호출과 투명한 로그
06:37 상 강도의 크리틱 워크플로와 미래 리스크 예방 효과
08:07 강도 지정 시 플래그 오류와 올바른 모델 지정 방식
08:41 캐스케이드 승격 구조에서 발생하는 이중 비용의 함정
10:21 도입 전 업무 샘플 측정을 통한 승격률 기반 강도 설정
11:06 엔터프라이즈 환경에서의 허용 모델 풀 제한 및 투명한 비용 관리
12:15 팀 단위 정책 파일을 통한 자동화 규칙 코드화
12:43 작업 유형별 기본 강도와 위험 신호 승격 조건 설정
13:53 명확한 로그 기록을 통한 지출 타당성 증명과 투자 전환
15:19 소프트웨어 역사 속 위임의 흐름과 AI 모델 선택의 진화
16:30 모델에 대한 개인적 취향 배제와 협업 품질 편차 해소
17:24 실무 적용을 위한 세 가지 핵심 행동 지침
17:51 나만의 평가 데이터셋 구축 예고 및 마무리