# 혼합 멀티 벤더 모델 스택: Opus가 계획, Qwen / DeepSeek가 실행

> AI 게이트웨이가 에이전트 역할별로 멀티 벤더 모델을 혼합합니다: 계획은 Claude Opus, 일상 실행은 Qwen3.8-Max / DeepSeek V4.1 Flash, 아이덴티티 범위 모델 매핑 + 프로토콜 교차 번역, 클라이언트 변경 제로.

표준 링크: https://www.gatellm.io/ko/use-cases/mixed-model-stack/

에이전트 역할별로 서로 다른 벤더의 최상위 모델을 고정하세요 — 계획은 Anthropic Opus를 유지하고 실행은 Qwen3.8-Max / DeepSeek V4.1 Flash로 가며, 클라이언트 변경 없이 프로토콜이 자동 번역됩니다.

## 커뮤니티가 실제로 불평하는 것
Claude Code를 끝까지 Claude Opus로 돌리면 너무 비싸고, 일괄적으로 Sonnet으로 내리면 계획과 아키텍처 판단이 눈에 띄게 떨어져 재작업 비용이 커집니다. 개발자는 다른 벤더의 최상위 모델(Qwen, DeepSeek)을 섞고 싶지만, 클라이언트는 Anthropic 프로토콜과 claude-* 모델 이름만 사용하며 구성을 바꾸려면 모든 개발자 머신을 건드려야 합니다.
설상가상으로 계획 루프, 메인 실행 루프, 배치 하위 작업은 기능과 가격에 대한 요구가 실제로 다릅니다 — 클라이언트에서의 단일 모델 전환으로는 맞출 수 없습니다.

## GateLLM은 이렇게 합니다
GateLLM은 인그레스 게이트 이후, 라우팅 이전에 아이덴티티 기준으로 모델 이름을 다시 씁니다 — 클라이언트 변경 제로. 계획과 아키텍처 판단은 claude-opus-5가 그대로 Anthropic으로 가고, 메인 실행 루프의 claude-sonnet-*는 DashScope의 qwen3.8-max로 매핑되며, 배치 하위 작업(포맷팅, 커밋 메시지, 검색 요약)은 OpenAI 호환 업스트림을 통해 deepseek-flash로 매핑됩니다. 프로토콜 교차 번역은 게이트웨이가 처리하며, 왕복에서 SSE 스트림과 tool_call_id가 보존됩니다.
규칙은 액세스 키나 키 그룹에 붙어 팀별로 적용됩니다. 이그레스 게이트는 대상이 아이덴티티의 허용 목록에 있는지 검증합니다 — 매핑을 구성하는 것은 권한을 부여하는 것이 아닙니다.

## 실제로 효과가 있는 5가지 레버
- 아이덴티티 범위 모델 매핑: 액세스 키 / 키 그룹에서 from → to, 인그레스 이후 라우팅 이전에 재작성되며 중간 세그먼트를 잡는 단일 * 지원, 핫 리로드
- 프로토콜 교차 번역: Claude Code는 Anthropic으로, Codex / OpenAI SDK는 OpenAI로, 게이트웨이가 DashScope / OpenAI / Gemini / Bedrock 업스트림으로 번역. 긴 업스트림 추론에는 :keep-alive, 스트림 중단 시 _gateway_warning
- 요청 헤더 조건부 라우팅: 같은 from이 X-Tenant 등으로 다른 대상에 라우팅(정확 일치 / 접두사 / 정규식 / 존재 / 부재). 조건부 규칙 우선, 무조건 폴백, 첫 일치 우선 — 카나리에 활용 가능
- 계획 모드 탐지: Claude Code의 계획 모드가 Plan mode is active / Exited Plan Mode 마커를 주입하며, 마지막 위치를 비교하는 스크립트가 라우팅을 전환 — 계획은 Opus, 실행은 비용 효율 모델
- 권한 및 관측성: 이그레스 게이트가 대상이 아이덴티티 허용 목록에 있는지 검증(매핑 ≠ 권한). 로그 모델 열에 MM 태그가 표시되고 호버하면 원본 → 매핑 이름을 보여줍니다. 통계와 과금은 매핑 후 실제 모델 이름으로 귀속되어 혼합 스택 비용을 한눈에 비교할 수 있습니다

## FAQ
### 클라이언트 구성을 바꿔야 하나요?
ANTHROPIC_BASE_URL을 게이트웨이로 지정하고 ANTHROPIC_API_KEY를 게이트웨이 액세스 키로 바꾸기만 하면 됩니다. 모델 이름 재작성은 게이트웨이에서 일어나므로 머신별 구성 변경이 없습니다. /v1/models는 매핑 원본 이름을 반영하지 않는다는 점에 유의하세요 — 드롭다운에는 보이지 않지만 클라이언트는 그 이름을 직접 요청할 수 있으며, 이는 정상입니다.

### 혼합 스택이 실제로 더 저렴하다는 것을 어떻게 증명하나요?
과금과 통계는 매핑 후 대상 모델 이름을 기록하며 모델 / 키 / 테넌트별로 청구할 수 있습니다. 먼저 요청 헤더 조건으로 일부 요청을 넘겨 같은 기간의 비용과 재작업률을 비교한 뒤 비중을 넓히세요 — 이그레스 게이트가 대상을 허용 목록에 유지하므로 카나리가 안전합니다.

- [전체 방법: 아이덴티티 범위 모델 매핑 구성(문서)](https://docs.gatellm.io/en/howto/configure-identity-model-mapping)

## 관련 활용 사례
- [하나의 프로토콜은 혼합 모델 스택의 나머지에도 도달합니다](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/one-protocol-any-model.md)

## 관련 페이지
- [홈](https://www.gatellm.io/ko/index.md)
- [요금](https://www.gatellm.io/ko/pricing.md)
- [비용 계산기](https://www.gatellm.io/ko/calculator.md)
- [소개](https://www.gatellm.io/ko/about.md)
- [데모 예약](https://www.gatellm.io/ko/demo.md)
- [FAQ](https://www.gatellm.io/ko/faq.md)
- [AI 게이트웨이 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare.md)
- [LiteLLM 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/litellm.md)
- [OpenRouter 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/openrouter.md)
- [Alibaba Cloud AI Gateway 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/alibaba-cloud.md)
- [Azure API Management 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/azure-apim.md)
- [Apigee 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/apigee.md)
- [Cloudflare AI Gateway 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/cloudflare.md)
- [Kong AI Gateway 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/kong.md)
- [Portkey 비교](https://www.gatellm.io/ko/compare/portkey.md)
- [LiteLLM vs Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/ko/compare/litellm-vs-kong.md)
- [LiteLLM vs OpenRouter](https://www.gatellm.io/ko/compare/litellm-vs-openrouter.md)
- [LiteLLM vs Portkey](https://www.gatellm.io/ko/compare/litellm-vs-portkey.md)
- [사용 사례](https://www.gatellm.io/ko/use-cases.md)
- [LLM 비용 절감](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/reduce-cost.md)
- [고가용성](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/high-availability.md)
- [멀티테넌트 격리](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/multi-tenant.md)
- [컴플라이언스 및 감사](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/compliance-audit.md)
- [증상별 트러블슈팅](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/troubleshooting.md)
- [Office 내 AI 셀프 호스팅](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/self-hosted-office-ai.md)
- [Token 사용량 가시성 및 귀속](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/token-ops.md)
- [Token FinOps: AI 비용 배분 및 통제](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/token-finops.md)
- [MCP 도구 거버넌스](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/mcp-tool-governance.md)
- [모든 모델에 웹 검색 추가](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/web-search-grounding.md)
- [다중 키 로테이션 및 대기](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/multi-key-pooling.md)
- [연결 클라이언트 접근 제어](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/client-admission-control.md)
- [모델 사용 정책 강제](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/enforce-model-policy.md)
- [클라이언트에 모델 선택 비노출](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/automatic-model-tiering.md)
- [하나의 프로토콜, 어떤 모델이든](https://www.gatellm.io/ko/use-cases/one-protocol-any-model.md)
- [Office / Microsoft 365 추가 기능](https://www.gatellm.io/ko/office-addin.md)
- [용어집](https://www.gatellm.io/ko/glossary.md)
- [모델 카탈로그](https://www.gatellm.io/ko/models.md)
- [SDK 및 프레임워크 통합](https://www.gatellm.io/ko/integrations.md)
- [AI 코딩 에이전트 및 하네스](https://www.gatellm.io/ko/coding-agents.md)
- [보안 및 컴플라이언스](https://www.gatellm.io/ko/security.md)