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# LLM 캐스케이딩

## 개요

Agents Platform은 텍스트 생성 기능의 신뢰성과 복원력을 높이기 위해 LLM 캐스케이딩 메커니즘을 사용합니다. 기본으로 구성된 LLM에 실패가 발생하면 이 시스템은 자동으로 백업 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 더 원활하고 일관된 사용자 경험을 보장합니다.

실패에는 API 오류, 시간 초과 또는 LLM 제공업체의 빈 응답 등이 포함될 수 있습니다. 캐스케이드 로직은 이러한 상황을 원활하게 처리합니다.

## 작동 방식

캐스케이딩 프로세스는 정의된 순서를 따릅니다:

1. **선호 LLM 시도:** 시스템은 먼저 에이전트 구성에서 선택한 LLM을 사용하여 응답을 생성하려고 시도합니다.

2. **백업 LLM 순서:** 선호 LLM이 실패하면 시스템은 미리 정의된 백업 LLM 순서로 자동 폴백합니다. 이 순서는 모델 성능, 속도 및 신뢰성을 기준으로 선정됩니다. 현재 기본 순서(변경될 수 있음)는 다음과 같습니다:

   1. Gemini 2.5 Flash
   2. GPT-4o
   3. Gemini 2.5 Flash Lite
   4. Claude Sonnet 4.5

3. **HIPAA 규정 준수:** 에이전트가 엄격한 데이터 개인정보 보호가 필요한 모드(HIPAA 규정 준수/데이터 보존 없음)에서 작동하는 경우, 백업 목록은 위 순서 중 규정을 준수하는 모델만 포함하도록 필터링됩니다.

4. **재시도:** 시스템은 사용 가능한 LLM 순서(선호 모델 + 백업 모델)에서 생성 프로세스를 여러 번(최소 3회) 재시도합니다. 백업 LLM도 실패하면 순서상 다음 모델로 진행합니다. 재시도 한도 내에서 고유한 백업 LLM을 모두 사용하면 이전에 실패한 백업 모델을 다시 시도할 수 있습니다.

5. **지연 초기화:** 백업 LLM 연결은 필요할 때만 초기화되어 리소스 사용을 최적화합니다.

> **Info**
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> 백업 LLM의 구체적인 목록과 순서는 ElevenLabs가 내부적으로 관리하며 성능과 가용성에 맞게 최적화됩니다. 위 목록은 현재 기본값이지만 별도 공지 없이 업데이트될 수 있습니다.

## 사용자 지정 LLM

[사용자 지정 LLM](/docs/ko/eleven-agents/customization/llm/custom-llm)을 구성하면 *다른* 모델로의 표준 캐스케이딩 로직은 우회됩니다. 시스템은 지정한 사용자 지정 LLM을 사용하려고 시도합니다.

사용자 지정 LLM이 실패하면 시스템은 요청 실패로 처리하기 전에 *동일한* 사용자 지정 LLM으로 여러 번(표준 최소 재시도 횟수와 동일) 요청을 재시도합니다. ElevenLabs 호스팅 모델로 폴백하지 않으므로 지정한 구성이 유지됩니다.

## 장점

* **신뢰성 향상:** 특정 LLM 제공업체에서 발생하는 일시적 문제의 영향을 줄입니다.
* **가용성 향상:** 부분적인 LLM 장애 중에도 응답을 성공적으로 생성할 가능성을 높입니다.
* **원활한 운영:** 폴백 메커니즘은 자동으로 작동하며 최종 사용자에게 투명하게 처리됩니다.

## 구성

LLM 캐스케이딩은 자동 백그라운드 프로세스입니다. 필요한 구성은 에이전트 설정에서 **선호 LLM**을 선택하는 것뿐입니다. 강력한 성능을 보장하기 위한 나머지 작업은 시스템이 처리합니다.