vLLM vs SGLang 비교: 에이전트·RAG용 LLM 서빙 선택 가이드

vLLM vs SGLang, 어떤 엔진을 선택해야 할까요?

일반적인 배포라면 vLLM을 우선 권합니다. 공유 컨텍스트가 워크로드의 큰 비중을 차지한다면 SGLang을 먼저 평가할 만합니다. 공식 문서에 나온 배포 방식과 캐시 제어 기능을 바탕으로 한 권고입니다. 어느 한쪽이 모든 상황에서 더 빠르다는 뜻은 아닙니다.

짧은 대화를 대량으로 처리하는 엔지니어라면 공통 시스템 프롬프트가 있다는 점만으로도 SGLang을 평가할 이유는 충분합니다. 다만 vLLM을 제외할 근거는 되지 않습니다. 두 엔진 모두 프롬프트 연산을 재사용합니다. 인프라에 쓸 시간이 부족한 창업자가 단순한 API를 출시한다면 vLLM으로 시작하고, 서비스 품질이나 비용이 실제로 개선된다는 근거가 있을 때 전환하는 편이 좋습니다.

RAG는 검색 증강 생성으로, 검색한 문서를 모델의 프롬프트에 추가하는 방식입니다. 프리픽스 캐싱이 효과를 내는 이유는 RAG라는 이름 때문이 아니라 프롬프트의 앞부분이 반복되기 때문입니다.

검증 기준일은 2026년 10월 14일입니다. 이번 확인에서 파악한 최신 안정 버전은 10월 5일 출시된 vLLM 0.31.0과 10월 2일 출시된 SGLang 0.5.21입니다. 아래 기능 설명은 각 프로젝트의 공개 문서를 기준으로 합니다. 필요한 기능 조합이 고정해서 사용할 버전에서도 동작하는지 확인해야 합니다. 이 비교를 위해 추론 벤치마크를 직접 실행하지는 않았습니다.

라이선스는 vLLM 라이선스와 SGLang 저장소에서 확인했습니다. 모델 가중치의 라이선스, 인프라, 엔지니어링 비용은 별도입니다. 두 프로젝트의 오픈소스 엔진에는 서로 비교할 수 있는 호스팅 서비스의 토큰당 요금표가 없습니다.

LLM 추론·서빙 엔진의 역할과 제약은 무엇일까요?

vLLM: 범용 모델 서빙의 출발점

vLLM은 모델 가중치를 불러오고, 보유한 하드웨어에서 요청을 스케줄링하는 추론·서빙 엔진입니다. 문서에 소개된 핵심 구성 요소에는 요청 처리가 끝나는 대로 새 요청을 받아들이는 연속 배칭과 PagedAttention이 있습니다. PagedAttention은 요청마다 커다란 연속 메모리 공간을 미리 확보하는 대신 모델의 키-값 캐시를 블록 단위로 관리합니다. KV 캐시는 어텐션의 중간 상태를 저장하므로, 모델이 전체 이력을 다시 계산하지 않고도 생성을 이어갈 수 있습니다. vLLM 문서

vLLM으로 시작할 만한 이유는 배포에 필요한 구성이 분명하기 때문입니다. 모델, 공식 서버 이미지, API, 플랫폼별 설치 안내가 갖춰져 있습니다. 고객 지원용 엔드포인트를 만드는 제품 팀이라면 운영 부담을 감당하면서 처리 용량을 측정할 수 있는 기준점이 됩니다.

관건은 검증된 구성 조합입니다. 지원 GPU를 확보하는 것은 시작에 불과합니다. 모델 아키텍처, 양자화, 어텐션 백엔드, 필요한 기능이 함께 동작해야 합니다. 평가 서비스를 만든다면 캐시의 예외 동작도 알아야 합니다. vLLM 문서에 따르면 프롬프트 로그 확률을 요구하는 요청은 프리픽스 캐시를 우회하고 프롬프트를 다시 계산합니다. 따라서 같은 문서를 사용해도 점수 산출용 엔드포인트와 채팅 엔드포인트의 동작이 달라질 수 있습니다. vLLM V1 가이드

엔진 비용은 $0입니다. 범용 서빙이나 여러 종류의 하드웨어를 함께 운영할 때 선택할 만합니다. 이미 운영 중인 SGLang이 서비스 목표를 충족하고 필수 기능도 빠짐없이 지원한다면 굳이 이전할 필요는 없습니다.

SGLang: 반복되는 에이전트 컨텍스트부터 검토할 때

SGLang은 언어 모델과 멀티모달 모델을 위한 오픈소스 추론 프레임워크로, 에이전트 워크로드를 주요 지원 대상으로 명시합니다. RadixAttention은 공통 프리픽스를 중심으로 재사용 가능한 프롬프트 상태를 구성합니다. 확장 기능인 HiCache는 GPU 캐시 뒤에 호스트 메모리와 스토리지 계층을 추가합니다. 반복 요청 사이에서 컨텍스트를 유지하고 재사용할 수 있는 툴과 그 사용법이 문서화돼 있다는 점이 실무적인 장점입니다. SGLang 저장소, HiCache 설계

같은 고객 지원 정책을 반복해서 읽은 뒤 고객별 질문에 따라 대화가 갈라지는 에이전트를 생각해 볼 수 있습니다. 이런 워크로드가 SGLang을 평가할 더 설득력 있는 이유입니다. 서로 무관한 프롬프트가 단지 높은 동시성으로 들어오는 경우와는 다릅니다.

제약은 캐시의 공유 범위와 백엔드별 기능 차이에서 드러납니다. HiCache의 GPU 계층과 호스트 메모리 계층은 개별 추론 인스턴스에 속합니다. 스토리지는 선택한 백엔드를 공유 용도로 구성해야 공유됩니다. 호스트 캐시 크기를 늘린다고 전체 서버가 공유하는 캐시가 자동으로 만들어지지는 않습니다. 계층을 추가하면 메모리 예산과 데이터 전송, 설정도 운영해야 합니다. HiCache의 공유 범위

엔진 비용은 $0입니다. 반복 컨텍스트의 비중이 커서 튜닝할 가치가 있을 때 선택할 만합니다. 프롬프트의 앞부분이 정확히 일치하는 경우가 드물다면 ‘에이전트’라는 이유만으로 전환하지 않는 편이 좋습니다.

프리픽스 캐싱과 RadixAttention: SGLang을 먼저 평가할 조건

같은 컨텍스트를 반복하고 대화가 분기되는 워크로드라면 SGLang을 우선 평가할 만합니다. vLLM도 핵심 캐싱 기능은 이미 갖추고 있습니다. PagedAttention과 캐싱 가능 여부를 서로 대립시키는 비교는 적절하지 않습니다. PagedAttention은 메모리를 구성하는 방식이고, 프리픽스 캐싱은 연산을 재사용하는 방식입니다. vLLM의 Automatic Prefix Caching 문서도 긴 문서에 대한 반복 질문과 여러 턴에 걸친 대화를 명시적인 활용 사례로 설명합니다. vLLM 프리픽스 캐싱

프리필은 생성을 시작하기 전에 프롬프트를 읽고 처리하는 작업입니다. 디코드는 새 토큰을 생성하는 작업입니다. 캐시가 적중하면 반복되는 프리필을 줄일 수 있지만, 새 답변을 작성하는 디코드 작업까지 없어지지는 않습니다. 따라서 공통 입력이 적고 답변이 길다면 어느 엔진이든 프리픽스 재사용의 효과가 작을 수 있습니다.

짧은 대화를 제공하는 제품이라면 모델이 요구하는 프롬프트 형식이 허용하는 범위에서, 바뀌지 않는 정책과 툴 설명을 요청마다 달라지는 내용보다 앞에 두는 편이 좋습니다. 직렬화 방식과 문서 순서도 일정하게 유지해야 합니다. 앞부분의 타임스탬프만 달라져도 그 뒤의 동일한 내용을 재사용하지 못할 수 있습니다. 같은 길을 걷는다고 생각하면 쉽습니다. 갈림길에서 경로가 달라진 뒤에는 나중에 비슷한 풍경을 만나더라도 앞서 지나온 길까지 같아지지는 않습니다.

긴 컨텍스트를 쓰는 RAG에서는 한 가지를 더 확인해야 합니다. 컨텍스트를 재사용할 수 있는지, 단지 길기만 한지 구분해야 합니다. 내용이 바뀌지 않는 매뉴얼에 반복 질문하는 경우라면 캐싱 효과를 기대할 만합니다. 반면 요청마다 다른 구절을 다른 순서로 조합하는 검색 제품은 짧은 시스템 프리픽스만 재사용할 수 있습니다. 계층형 스토리지에 투자하기 전에 두 경우를 나눠 측정해야 합니다.

SGLang 문서에서 RadixAttention은 기본 활성화 상태이며 --disable-radix-cache로 제어합니다. HiCache는 별도로 선택해 구성하는 기능입니다. 어느 엔진이든 프로젝트 이름으로 캐시 동작을 짐작하지 말고 실제 적용된 설정을 확인해야 합니다. SGLang 서버 인자

에이전트 기능 비교: JSON은 동등, 어댑터와 드래프트는 검증 필요

JSON이 필요하다는 이유만으로 어느 한쪽이 우세해지지는 않습니다. 두 엔진 모두 스키마로 출력을 제한하는 생성을 지원합니다. 모델은 값을 선택하게 하되 출력 구조를 제한하고, 실제 행동을 실행하기 전에 결과를 검증해야 합니다.

구조화된 JSON 출력

vLLM은 response_format과 structured_outputs 옵션을 통해 JSON Schema를 지원합니다. SGLang도 JSON Schema를 지원하며 기본 문법 백엔드로 XGrammar를 사용합니다. 단순히 모델에게 ‘JSON으로 답하라’고 지시하는 것을 넘어 디코딩 자체에 제약을 거는 기능입니다. vLLM 구조화 출력, SGLang 구조화 출력

고객 지원 에이전트의 스키마는 수행할 작업과 티켓 식별자를 필수 항목으로 지정할 수 있습니다. 하지만 그 티켓이 요청한 사용자의 것인지, 선택한 작업이 정당한지는 판단할 수 없습니다. 이런 검증은 애플리케이션 코드에서 처리해야 합니다. 실제로 사용할 스키마와 추론 모드, 스트리밍 동작을 함께 테스트해야 합니다. 각각을 개별 지원한다는 사실만으로 그 조합이 올바르게 작동한다고 볼 수는 없습니다.

판정: 일반적인 JSON 요구사항에서는 동등합니다. 대표적인 스키마 요청에서 구체적인 차이가 드러나지 않는다면 이미 운영 중인 엔진을 유지하는 편이 좋습니다.

추측 디코딩

추측 디코딩은 두 프로젝트 모두에서 선택할 수 있는 튜닝 기능입니다. 활성화만으로 빨라진다고 가정해서는 안 됩니다. 드래프트 메커니즘이 토큰을 제안하면 타깃 모델이 이를 검증합니다. 유효한 제안이 채택되면 순차 생성 작업을 줄일 수 있지만, 초안 생성과 검증, 메모리 사용에도 비용이 듭니다.

vLLM은 EAGLE, 다중 토큰 예측, 별도 드래프트 모델, n-gram, suffix 방식을 문서화하고 있습니다. SGLang 역시 EAGLE, 다중 토큰 예측, 드래프트 모델, NGRAM 방식을 안내합니다. 기능 지원 여부보다 드래프트와 타깃 모델, 하드웨어, 트래픽 수준의 조합이 더 중요합니다. vLLM 지원 방식, SGLang 지원 방식

판정: 사용할 모델에 맞는 드래프트 구성이 검증된 엔진이 유리합니다. 먼저 기준 성능을 확보한 뒤 추측 디코딩을 켜고 응답 지연 시간과 전체 처리 용량을 비교해야 합니다. 실제 운영 부하에서 추가 작업의 비용을 만회하지 못한다면 꺼두는 편이 좋습니다.

테넌트별 동작을 위한 multi-LoRA

두 엔진 모두 여러 LoRA 어댑터를 서빙할 수 있습니다. LoRA 어댑터는 공통 기반 모델의 동작을 조정하기 위해 추가하는 소규모 미세 조정 가중치입니다. vLLM은 --lora-modules로 어댑터를 등록하며 동시성과 랭크를 제어할 수 있습니다. SGLang은 --lora-paths와 --max-loras-per-batch를 제공하고, 문서에 나온 배치 기본값은 어댑터 8개입니다. 이는 전체 고객 수의 상한이 아닙니다. vLLM LoRA, SGLang LoRA

테넌트별로 글쓰기 동작을 조정하는 제품이라면 실제로 예상되는 어댑터 사용 분포를 테스트해야 합니다. 아직 로드되지 않은 어댑터와 잦은 교체도 포함해야 합니다. SGLang의 중첩 로딩 옵션은 전송 시간을 가릴 수 있지만, 문서에서는 여러 어댑터의 프리필 배칭 효율이 낮아지고 첫 토큰 지연 시간이 늘어날 수 있다고 경고합니다. 설정 옵션이 많다고 처리 용량도 저절로 늘어나는 것은 아닙니다.

판정: 어댑터 동작을 검증해 둔 엔진을 유지하는 편이 좋습니다. multi-LoRA 지원만으로 전환할 이유가 생기지는 않습니다. 어댑터 로딩 동작이나 캐시 의존도가 높은 워크로드가 병목이라면 SGLang을 평가할 만합니다. TPU에서는 해당 백엔드의 기능 지원표를 기준으로 판단해야 합니다. SGLang-JAX 가이드는 multi-LoRA를 여전히 개발 중으로 표시합니다. SGLang TPU 기능 지원표

하드웨어 지원: 혼합 환경의 출발점은 vLLM

두 프로젝트 모두 NVIDIA, AMD, TPU, CPU 지원을 명시합니다. 실제 지원 범위는 백엔드와 모델의 조합에 따라 달라집니다. 프로젝트 차원의 하드웨어 목록만 보고 모든 GPU 구성과 어댑터, 디코딩 방식을 그대로 옮길 수 있다고 판단해서는 안 됩니다.

• NVIDIA: vLLM은 CUDA GPU 설치 방법을 안내하고, SGLang 저장소는 데이터센터용과 RTX 제품군을 나열합니다. 사용할 버전의 이미지와 호스트 드라이버가 호환돼야 합니다. vLLM GPU 설치, SGLang 하드웨어 목록
• AMD: 두 엔진 모두 ROCm 배포를 문서화하고 있습니다. SGLang은 Instinct MI300X, MI325X, MI350X, MI355X를 나열하며 별도 설치 가이드를 제공합니다. 서로 맞는 ROCm 이미지와 모델 구성을 사용해야 합니다. SGLang AMD 가이드
• Google TPU: vLLM은 별도의 tpu-inference 설치 안내로 연결합니다. SGLang의 TPU 가이드는 별도 SGLang-JAX 백엔드를 사용하며 v6e와 v7을 나열합니다. 각각 독립된 배포 경로이므로 기능도 따로 확인해야 합니다. vLLM TPU 설치, SGLang TPU 가이드
• CPU: vLLM의 CPU 설치 문서에는 Intel/AMD x86과 ARM AArch64 등이 포함됩니다. SGLang의 CPU 서버 가이드는 구체적으로 4세대 이상 Xeon Scalable 프로세서의 Intel AMX를 대상으로 합니다. ‘CPU 지원’이라는 표현이 같아도 지원 범위까지 같은 것은 아닙니다. vLLM CPU 가이드, SGLang CPU 가이드

다음 배포를 결정할 만큼 중요한 운영상의 차이도 있습니다. vLLM 0.31.0은 기본 CUDA 13.0 이미지와 함께 CUDA 12.9 이미지를 제공합니다. SGLang의 현재 설치 가이드는 CUDA 13을 요구하며 CUDA 12 이미지 제공은 0.5.19에서 끝났다고 명시합니다. 아직 호환 드라이버 환경으로 옮길 수 없다면 처리량을 비교하기 전에 이 제약부터 확인해야 합니다. vLLM 릴리스 배포 파일, SGLang 설치

OpenAI 호환 서버: 클라이언트보다 워크로드 이전이 더 까다롭습니다

두 엔진 모두 OpenAI 방식의 채팅 완성 API를 사용하는 클라이언트에 연결할 수 있습니다. 양쪽 모두 /v1/chat/completions와 /v1/completions를 문서화하고 있어 애플리케이션의 연결 코드를 바꾸는 부담을 줄여줍니다. 그렇다고 모든 엔드포인트, 확장 기능, 툴 파서, 모델 동작을 서로 바꿔 쓸 수 있다는 뜻은 아닙니다. vLLM 서버, SGLang API

채팅 템플릿은 역할이 지정된 메시지를 모델이 기대하는 토큰 시퀀스로 바꿉니다. 엔진을 비교할 때 이 템플릿을 동일하게 유지해야 합니다. 그렇지 않으면 자신도 모르게 서로 다른 프롬프트를 비교하게 됩니다. 모델 리비전, 토크나이저, 샘플링 설정, 출력 한도도 맞춰야 합니다.

기존 vLLM 클라이언트를 이전하거나 업그레이드한다면 과거에 쓰던 출력 제약 필드를 확인해야 합니다. 문서에 따르면 guided_json과 관련 필드는 0.12.0에서 제거됐습니다. 현재 코드는 지원되는 structured_outputs 또는 response_format 형식을 사용해야 합니다. 오래된 요청 본문 때문에 생긴 오류가 엔진 간 호환성 문제처럼 보일 수 있습니다. vLLM 마이그레이션 안내

판정: 기본 클라이언트 인터페이스는 동등하며, 기본 운영 선택으로는 vLLM을 권합니다. 인수 테스트는 텍스트 응답이 한 번 성공했다고 끝내서는 안 됩니다. 스트리밍되는 툴 인자와 오류, 재시도를 포함해 에이전트의 전체 턴을 검증해야 합니다.

GPU 클라우드에서 두 엔진 실행하기

버전을 고정한 컨테이너와 간단한 동작 확인용 소형 모델로 시작한 뒤, 운영 모델과 메모리 예산에 맞게 바꾸는 순서가 좋습니다. 아래 예제는 각 프로젝트의 Docker 문서와 실행 명령을 바탕으로 구성했습니다. Docker, NVIDIA 컨테이너 런타임, 이미지와 호환되는 드라이버를 갖춘 Linux NVIDIA GPU 호스트를 전제로 합니다. 문서와 대조했으며 임대한 GPU에서 직접 실행하지는 않았습니다. vLLM Docker, SGLang 빠른 시작

아래의 Qwen/Qwen3-0.6B는 연결과 동작을 확인하기 위한 모델입니다. 에이전트의 답변 품질을 기준으로 추천하는 모델은 아닙니다. 같은 포트에서 한 번에 하나의 엔진만 실행해야 합니다. 컨텍스트 상한도 예제를 위해 명시한 설정값이며, 모델이 내세우는 최대 길이를 뜻하지 않습니다.

vLLM 컨테이너 실행

docker run --rm --gpus all --ipc=host \
  -p 127.0.0.1:8000:8000 \
  -v "$HOME/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface" \
  vllm/vllm-openai:v0.31.0 \
  --model Qwen/Qwen3-0.6B \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --max-model-len 8192 \
  --enable-prefix-caching

SGLang 컨테이너 실행

docker run --rm --gpus all --ipc=host \
  -p 127.0.0.1:8000:8000 \
  -v "$HOME/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface" \
  lmsysorg/sglang:v0.5.21 \
  python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path Qwen/Qwen3-0.6B \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --context-length 8192

초기화가 끝나면 GPU 호스트에서 다음 요청을 실행합니다.

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-0.6B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello."}],
    "max_tokens": 64
  }'

예제는 호스트 포트를 루프백에 바인딩합니다. 원격 사용자에게 서비스를 제공하기 전에 서버 앞에 인증 기능이 있는 애플리케이션 게이트웨이를 배치해야 합니다. vLLM에서는 특히 주의할 부분입니다. 문서에 따르면 --api-key는 HTTP 서버의 모든 경로에 인증을 적용하지 않습니다. vLLM 인증 적용 범위

Runpod 문서로 제공되는 vLLM 워커

Runpod은 Hub에서 바로 배포할 수 있는 vLLM 워커와 사용 문서를 제공합니다. 기본 운영 선택으로 vLLM을 권하는 근거가 되는 간편한 클라우드 배포 경로입니다. 워커 패키지는 별도의 배포 결과물이므로 최신 업스트림 릴리스와 같다고 가정하지 말고 포함된 엔진 버전을 확인해야 합니다. Runpod 배포 가이드

이 글에서 제시하는 SGLang의 재현 가능한 클라우드 배포 경로는 호환 GPU 호스트에서 공식 컨테이너를 실행하는 방식입니다. 위에서 소개한 Runpod의 간편 배포 경로는 Runpod이 문서화한 vLLM 워커에 해당합니다.

비용 비교: 같은 GPU를 빌리면 청구액도 같습니다

임대한 처리 자원이 같다면 어느 엔진도 더 저렴하지 않습니다. 2026년 10월 14일 Runpod의 공개 가격표에서 Pods용 80 GB A100 PCIe는 시간당 $1.79였습니다. 이는 전용 GPU 요금이며 Serverless 워커의 과금 단가가 아닙니다. 아래 계산에서는 두 엔진에 공통으로 적용되는 인프라 비용으로 사용합니다. Runpod 가격

월 예산을 730시간으로 잡으면, GPU 한 대를 계속 할당해 둘 때 vLLM과 SGLang 모두 월 $1,306.70가 듭니다. 두 대라면 월 $2,613.40입니다. 스토리지, 네트워크 요금, 이중화, 엔지니어링 비용은 제외한 금액입니다.

가상의 고객 지원 워크로드를 같은 기준으로 놓고 계산해 보겠습니다. 월 50,000건의 요청이 들어오고, 요청마다 입력 토큰 2,000개와 출력 토큰 200개를 사용한다고 가정합니다. 합계는 입력 토큰 1억 개와 실제 전달된 출력 토큰 1,000만 개입니다. 요구하는 응답 시간을 지키면서 GPU 한 대로 이 워크로드를 처리할 수 있다면, 어느 엔진이든 GPU 비용은 실제 전달된 출력 토큰 1,000개당 $0.13067입니다. 출력 토큰 수로 나눈 값이지만, 청구액에는 입력을 읽고 처리하는 비용도 포함돼 있습니다.

이는 비용을 계산한 예시이며 처리 용량을 실측한 결과가 아닙니다. GPU 한 대로 워크로드를 감당할 수 없다면 이 계산 결과도 적용되지 않습니다.

비용 차이가 갈리는 지점은 같은 서비스 목표를 맞추기 위해 어느 한쪽 구성에 레플리카를 추가해야 하는 순간입니다. SGLang에는 GPU 한 대가 필요하고 vLLM에는 두 대가 필요하다면 SGLang이 월 $1,306.70를 절약합니다. 실측 처리 용량의 관계가 반대라면 vLLM이 같은 금액을 절약합니다. 둘 다 한 대면 충분하다면 인프라 비용 절감액은 없습니다.

마이그레이션 작업을 8시간, 시간당 $100으로 가정하면 비용은 $800입니다. 앞서 계산한 GPU 한 대를 줄일 경우 약 0.61개월이면 이 비용을 회수합니다. 이후의 지속적인 운영 비용 차이는 반영하지 않은 값입니다. 레플리카를 줄이거나 가치 있는 서비스 개선을 얻지 못한다면 ‘더 빠르다’는 사실만으로는 금전적 이익이 전혀 생기지 않을 수 있습니다.

비용 측면의 승자는 총운영비가 더 낮으면서 목표를 충족하는 구성입니다. 실제 워크로드를 안정적으로 감당할 수 있는 처리 용량을 측정하기 전에는 특정 트래픽부터 어느 엔진이 저렴해지는지 근거 있게 제시할 수 없습니다.

처리량 비교: 목표 지연 시간 안에 완료한 작업을 기준으로

이 글은 모든 환경에 적용되는 처리량의 승자를 정하지 않습니다. 프로젝트가 공개한 결과는 해당 모델, 하드웨어, 정밀도, 요청 길이, 릴리스에 묶여 있습니다. 커널 성능 개선이 곧 전체 서빙 성능 개선은 아니며, 프리필 처리량과 출력 토큰 처리량도 다릅니다. 이런 결과를 근거로 ‘SGLang이 더 빠르다’거나 ‘vLLM이 더 빠르다’고 일반화해서는 안 됩니다.

출발점으로는 프로젝트가 제공하는 vLLM 벤치마크 CLI와 SGLang 서빙 벤치마크 가이드를 활용할 수 있습니다. 캐시가 채워진 상태와 비어 있는 상태를 모두 비교하고, 실제 제품에서 발생하는 워크로드 형태도 반영해야 합니다.

다음 네 조건을 나눠 측정합니다. 고정 시스템 프롬프트를 공유하는 짧은 대화, 같은 긴 문서에 대한 반복 질문, 검색된 구절이 계속 달라지는 긴 RAG 프롬프트, 실제로 사용할 스키마·툴 호출·어댑터의 조합입니다. 동시성뿐 아니라 요청이 도착하는 시점도 재현해야 합니다. 요청이 한꺼번에 몰릴 때와 일정하게 들어올 때는 서로 다른 병목이 드러날 수 있습니다.

완료된 요청 수, 실제 전달된 출력 토큰 수, 오류, 첫 토큰 지연 시간을 기록합니다. 평균이 좋아도 일부 요청의 지연이 길 수 있으므로 95백분위수와 99백분위수에 해당하는 p95, p99 지연 시간도 확인해야 합니다. 애플리케이션의 스키마 검증이나 정확성 검사를 통과하지 못한 출력은 유효 처리량에 넣지 말고 실패로 집계합니다.

승자는 이런 인수 기준을 충족하면서 비용이 가장 낮은 배포 구성입니다. 다른 모델이나 이전 릴리스의 속도 주장은 직접 비교해 볼 이유는 되지만, 선택의 답을 대신하지는 못합니다.

엔진 전환: 요청·응답 규약과 되돌릴 경로를 유지해야 합니다

측정된 이익이 이전 비용과 운영 비용을 넘어설 때 서빙 계층을 옮기는 편이 좋습니다. 생성 백엔드만 바꾸는 경우라면 애플리케이션 데이터와 검색 저장소는 대체로 그대로 둘 수 있습니다. 실제 작업은 모델 패키징, 요청 확장 필드, 출력 파싱, 배포 동작에 집중됩니다.

프리픽스 캐싱이나 JSON 제약을 얻겠다는 이유만으로 잘 운영되는 vLLM을 바꿀 필요는 없습니다. 이미 둘 다 지원합니다. 이 글이 vLLM을 기본 선택으로 권한다는 이유만으로 잘 운영되는 SGLang을 바꿀 필요도 없습니다. 지금까지 쌓인 운영 지식도 비용 비교에 포함해야 합니다.

공유 프로덕션 서버가 정말 필요한지부터 결정해야 한다면 Ollama vs vLLM을 참고할 수 있습니다. 편리한 로컬 모델 워크플로와 동시 요청을 처리하는 서빙 계층 사이의 선행 선택을 다루는 비교입니다.

다음으로 할 일은 대표적인 피크 트래픽을 확보하고, 허용할 최대 응답 시간과 오류율을 정하는 것입니다. 서버를 늘리기 전에 버전을 고정한 두 엔진을 같은 하드웨어에서 비교해야 합니다.

자주 묻는 질문

AI 비즈니스 워크플로 점검 체크리스트로 어떤 워크플로에 공유 모델 서버가 필요한지 살펴보고, 이후의 툴 변화를 받아보려면 뉴스레터를 구독할 수 있습니다.