SemanticGuard
SemanticGuard · 코딩
SemanticGuard는 이미 쓰고 있는 LLM 제공자와 앱 사이에 위치하는 AI 게이트웨이다. 두 가지 일을 동시에 한다. 응답을 캐시해 반복되는 질문에 정가를 내는 일을 끝내고, AI 에이전트가 보내는 툴 호출을 감사하고 통제한다. 공급사는 자체 벤치마크에서 LLM 지출의 중간값 50% 절감을 보고하며, 월 10K 요청 규모의 무료 요금제와 월 49달러 Pro 요금제를 제공한다.
SemanticGuard 소개
SemanticGuard란
SemanticGuard는 자기 검증 시맨틱 캐시를 갖춘 OpenAI 호환 프록시다. 클라이언트를 공급사 대신 이쪽으로 향하게 하고 SG API 키를 넣으면, 모든 요청이 캐시되고 기록되며 추적된다. 셀링 포인트는 무엇인가. 캐시가 자신을 신뢰하지 않는다는 점이다. 두 번째 계층이 히트를 자체 AI로 검증한 뒤 내보내므로, 예전 질의에 가까운 바꿔 말한 질문이 조용히 틀린 답을 돌려주지 않는다.
나머지 절반은 AI 에이전트 거버넌스다. LLM이 내보내는 모든 툴 호출은 이름, 인수, 모델, 세션 귀속과 함께 활동 피드에 나타난다. 분류기가 각 호출을 읽기, 쓰기, 파괴적 중 하나로 등급을 매긴다. 이어서 정책 엔진이 허용하거나 거부하거나 승인 대기로 표시한다. 이것이 무해해 보이는 run_shell이 몰래 rm -rf를 감싸거나, 에이전트가 main으로 곧장 push하려는 전형적 실패를 잡아낸다.
문제는 이것이 인프라라는 점이다. 소비자용 앱이 아니다. 실행할 곳, 관리할 API 키, 그리고 LLM 트래픽이 어떻게 흐르는지에 대한 최소한의 감각이 필요하다. 캐시도 트래픽에 실제 반복이 있다고 전제한다. 매번 고유한 프롬프트를 쓰는 저트래픽 앱은 이득이 거의 없다. 섀도 모드는 1달러를 쓰기 전에 자기 절감액을 측정하라고 존재한다.
시작하기
- semanticguard.dev에서 가입하고 대시보드에서 API 키를 만든다. 무료 요금제에는 신용카드가 필요 없다.
- 먼저 섀도 모드를 켠다. 모든 요청을 기록하고, 캐시 응답이 실제로 나가기 전에 얼마나 아낄 수 있는지 보여준다.
- 트래픽을 프록시로 보낸다. Claude Code에는
ANTHROPIC_BASE_URL을 설정하거나, OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock, Mistral 호출에 SG 키가 담긴 AI SDK fetch 래퍼를 추가한다. - 예상 절감액이 마음에 들 때까지 대시보드를 확인한 뒤, 캐시를 켜고 파괴적 툴 호출에 대한 정책 규칙을 정한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- LLM 비용 절감을 노리는 개발자
- AI 에이전트 거버넌스를 쓰는 엔지니어링 팀
작업
- LLM API 지출 줄이기
- 에이전트 툴 호출 감사
- 파괴적 에이전트 동작 차단
활용 상황
- 실운영 시스템을 건드리는 프로덕션 에이전트
- 멀티 공급사 구성
- 단일 Claude Code 프록시를 원하는 팀
주요 기능
자기 검증 시맨틱 캐시
캐시는 문구만이 아니라 의미로 매칭하므로 바꿔 말한 질문도 적중할 수 있다. 차별점은 검증 계층이다. 히트는 다층 검증과 지속적인 AI 판정 샘플링으로 확인되므로 정확성은 전제가 아니라 증명할 것으로 다뤄진다. 공급사는 공개 벤치마크에서 캐시 정확도 100%를 주장하며, 공급사 간 캐시 덕분에 한 모델의 응답이 다른 모델을 겨냥한 바꿔 말한 질문에 쓰일 수 있다.
에이전트 툴 호출 거버넌스
LLM이 내보내는 모든 툴 호출은 툴 이름, 인수, 모델, 전체 세션 귀속과 함께 활동 피드에 들어간다. 결정론적 분류기가 각 호출을 읽기, 쓰기, 파괴적으로 등급 매긴다. 이미 SemanticGuard를 통해 프록시하고 있다면 코드 변경 없이 동작한다.
승인 규칙이 있는 정책 엔진
무엇이 실행되고 무엇이 안 되는지를 패턴, 위험 등급, 워크스페이스, 사용자별로 정한다. 합리적 기본값이 첫날부터 함께 온다. prod에서 파괴적 호출을 거부하고, 배포에 승인을 요구하고, main으로 가는 PR을 막는다. 규칙 편집은 몇 초 안에 감사 경로에 나타난다.
한 줄 AI SDK 통합
Vercel AI SDK로 아무 공급사에나 fetch 래퍼를 추가한다. OpenAI, Anthropic, Vertex AI, 그리고 사용자 정의 fetch 함수를 받아들이는 무엇이든 동작한다. Claude Code와 다른 Anthropic SDK 클라이언트는 환경 변수 하나를 설정하면 비용 추적, 감사, 개인정보 마스킹이 포함된 채 트래픽이 게이트웨이를 지난다.
섀도 모드
캐시를 신뢰하기 전에, 섀도 모드는 모든 것을 기록하고 캐시 응답을 단 하나도 내보내지 않은 채 얼마나 아꼈을지 보고한다. 트래픽 반복이 전환을 정당화할 만큼 충분한지 정직하게 알아보는 방법이다. 무료 요금제는 이를 중심으로 짜였고 신용카드도 필요 없다.
자체 테넌트에 셀프호스팅 배포
Vercel Marketplace에서 설치하면 프록시가 자체 Vercel 계정에 배포되고, 자체 Neon Postgres, Upstash Redis, Upstash Vector가 뒷받침한다. 프롬프트, 응답, 임베딩, 캐시 내용은 테넌트를 벗어나지 않는다. 라이선스, API 키 검증, 상태 하트비트만 SemanticGuard의 컨트롤 플레인에 도달한다.
관측성과 테넌트별 제어
대시보드는 비용 분석과 요청별 추적을 다루며, 메트릭을 자체 스택으로 보내는 팀을 위한 Prometheus 엔드포인트도 제공한다. 각 테넌트는 자체 킬 스위치와 감사 로그를 갖는다.
장단점
장점
- 별도 항목을 늘리는 대신, 없애는 LLM 지출로 자기 비용을 충당한다.
- 공급사 간 캐시는 정말 드물다. OpenAI와 Anthropic의 네이티브 캐시는 각자 자기 모델 안에만 머문다.
- 거버넌스는 환경 변수 하나나 fetch 래퍼로 도입되므로, 채택에 에이전트 재작성이 필요 없다.
- 셀프호스팅 옵션은 프롬프트, 응답, 임베딩을 자체 VPC 안에 둔다.
- AI 판정 샘플링을 통한 정확성 검증은 사람들이 시맨틱 캐시에 갖는 주된 두려움에 답한다.
단점
- 절감은 트래픽 반복에 달려 있다. 겹침이 없는 고유 프롬프트는 이득이 작으므로 섀도 모드가 필수 첫 단계다.
- Enterprise는 문서화된 절감액의 15%로 청구되며 월 500달러 하한이 있어, 정액 요금보다 예측하기 어렵다.
- 사람이 개입하는 승인 인박스와 MCP 계층 프록시 같은 일부 거버넌스 요소는 아직 로드맵에 있다.
- 무료 요금제의 월 10K 요청은 실제 규모로 테스트하는 팀에겐 금방 바닥난다.
자주 묻는 질문
두 개의 반쪽을 가진 AI 게이트웨이다. 하나는 LLM 응답을 캐시해 API 비용을 줄이고, 다른 하나는 에이전트가 보내는 툴 호출을 감사하고 통제한다. 기존 LLM 트래픽을 여기로 보내면 두 기능이 같은 요청 위에서 돌아간다.
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