LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창

엔터프라이즈 AI 전략의 경우, 효과적인 비용 관리를 위해서는 대규모 언어 모델(LLM) 가격 구조를 이해하는 것이 중요합니다. LLM과 관련된 운영 비용은 적절한 감독 없이 빠르게 증가하여 예기치 않은 비용 급등으로 이어져 예산을 초과하고 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다. T

의 블로그 게시물은 LLM 가격 구조의 주요 구성 요소를 자세히 살펴보고, LLM 사용을 최적화하고 비용을 관리하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공합니다.

LLM 가격 책정은 일반적으로 세 가지 주요 구성 요소를 중심으로 이루어집니다: 입력 토큰, 출력 토큰 및 컨텍스트 창. 이러한 각 요소는 애플리케이션에서 LLM을 활용하는 데 드는 전체 비용을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 구성 요소를 철저히 이해하면 모델 선택, 사용 패턴 및 최적화 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

LLM 가격 책정의 기본 구성 요소

입력 토큰

입력 토큰은 처리를 위해 LLM에 공급되는 텍스트를 나타냅니다. 여기에는 프롬프트, 지침 및 모델에 제공되는 모든 추가 컨텍스트가 포함됩니다. 토큰이 많을수록 처리하는 데 더 많은 계산 리소스가 필요하므로 입력 토큰의 수는 각 API 호출의 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.

출력 토큰

출력 토큰은 입력에 대한 응답으로 LLM이 생성하는 텍스트입니다. 출력 토큰의 가격은 텍스트 생성에 필요한 추가 계산 작업을 반영하여 입력 토큰과 다른 경우가 많습니다. 출력 토큰 사용량을 관리하는 것은 특히 대량의 텍스트를 생성하는 애플리케이션에서 비용을 관리하는 데 매우 중요합니다.

컨텍스트 창

컨텍스트 창은 모델이 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 이전 텍스트의 양을 나타냅니다. 컨텍스트 창이 클수록 더 포괄적인 이해가 가능하지만 토큰 사용량과 계산 요구 사항이 증가하기 때문에 비용이 더 많이 듭니다.

입력 토큰: 입력 토큰의 정의와 충전 방법

입력 토큰은 LLM이 처리하는 텍스트의 기본 단위입니다. 일반적으로 단어의 일부에 해당하며, 일반적인 단어는 하나의 토큰으로 표현되고 덜 일반적인 단어는 여러 개의 토큰으로 나뉩니다. 예를 들어, "빠른 갈색 여우"라는 문장은 ["The", "quick", "bro", "wn", "fox"]로 토큰화되어 5개의 입력 토큰이 될 수 있습니다.

LLM 제공자는 종종 토큰 1,000개당 요금을 기준으로 입력 토큰에 대한 요금을 청구합니다. 예를 들어, GPT-4o는 입력 토큰 100만 개당 $5를 청구하며, 이는 입력 토큰 1,000개당 $0.005에 해당합니다. 정확한 가격은 공급자와 모델 버전에 따라 크게 달라질 수 있으며, 일반적으로 고급 모델이 더 높은 요금을 부과합니다.

LLM 비용을 효과적으로 관리하려면 입력 토큰 사용을 최적화하는 다음 전략을 고려하세요:

1. 간결한 프롬프트 작성: 불필요한 단어를 없애고 명확하고 직접적인 지침에 집중하세요.

2. 효율적인 인코딩을 사용하세요: 더 적은 토큰으로 텍스트를 표현하는 인코딩 방법을 선택하세요.

3. 프롬프트 템플릿을 구현합니다: 일반적인 작업에 최적화된 프롬프트 구조를 개발하여 재사용하세요.

입력 토큰을 신중하게 관리하면 AI 애플리케이션의 품질과 효율성을 유지하면서 LLM 사용과 관련된 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

토큰 출력: 비용 이해하기

출력 토큰은 입력에 대한 응답으로 LLM이 생성한 텍스트를 나타냅니다. 입력 토큰과 마찬가지로 출력 토큰도 모델의 토큰화 프로세스를 기반으로 계산됩니다. 그러나 출력 토큰의 수는 작업과 모델의 구성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 간단한 질문의 경우 몇 개의 토큰으로 간단한 답변을 생성할 수 있는 반면, 자세한 설명을 요청하는 경우 수백 개의 토큰이 생성될 수 있습니다.

LLM 제공자는 텍스트 생성의 계산 복잡성으로 인해 일반적으로 출력 토큰의 가격을 입력 토큰과 다르게 책정하는 경우가 많습니다. 예를 들어, OpenAI는 1백만 토큰당 $15(1,000토큰당 $0.015)를 GPT-4o에 청구합니다.

출력 토큰 사용을 최적화하고 비용을 관리합니다:

1. 프롬프트 또는 API 호출에서 출력 길이 제한을 명확하게 설정하세요.

2. '몇 샷 학습'과 같은 기술을 사용하여 모델이 보다 간결한 응답을 하도록 유도하세요.

3. LLM 출력에서 불필요한 콘텐츠를 다듬는 후처리를 구현합니다.

4. 자주 요청하는 정보를 캐싱하여 중복되는 LLM 호출을 줄이는 것이 좋습니다.

컨텍스트 창: 숨겨진 비용 동인

컨텍스트 창은 LLM이 응답을 생성할 때 고려할 수 있는 이전 텍스트의 양을 결정합니다. 이 기능은 대화의 일관성을 유지하고 모델이 이전 정보를 참조할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 컨텍스트 창의 크기는 특히 장기적인 메모리나 복잡한 추론이 필요한 작업의 경우 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

컨텍스트 창이 클수록 모델에서 처리하는 입력 토큰의 수가 직접적으로 증가하여 비용이 증가합니다. 예를 들어

• 4,000개의 토큰 컨텍스트 창으로 3,000개의 토큰 대화를 처리하는 모델은 3,000개의 토큰 모두에 대해 요금이 부과됩니다.

• 8,000토큰 컨텍스트 창이 있는 동일한 대화에서 대화의 앞부분을 포함하여 7,000토큰이 청구될 수 있습니다.

이러한 확장은 특히 긴 대화나 문서 분석을 처리하는 애플리케이션의 경우 상당한 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

컨텍스트 창 사용을 최적화합니다:

1. 작업 요구 사항에 따라 동적 컨텍스트 크기 조정을 구현하세요.

2. 요약 기술을 사용하여 긴 대화에서 관련 정보를 압축할 수 있습니다.

3. 긴 문서를 처리할 때는 슬라이딩 창 방식을 사용하여 가장 관련성이 높은 섹션에 집중하세요.

4. 광범위한 컨텍스트가 필요하지 않은 작업에는 더 작고 전문화된 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

컨텍스트 창을 신중하게 관리하면 고품질의 결과물을 유지하는 것과 LLM 비용을 통제하는 것 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다. 목표는 토큰 사용량과 관련 비용을 불필요하게 부풀리지 않으면서 당면한 작업에 충분한 컨텍스트를 제공하는 것임을 기억하세요.

LLM 가격의 미래 트렌드

LLM 환경이 진화함에 따라 가격 구조에도 변화가 있을 수 있습니다:

1. 작업 기반 요금제: 토큰 수보다는 작업의 복잡도에 따라 요금이 부과되는 모델입니다.

2. 구독 모델: 사용량 제한 또는 계층별 요금제가 있는 LLM에 대한 정액제 액세스.

3. 성능 기반 요금제: 비용은 단순한 양이 아닌 결과물의 품질이나 정확성과 관련이 있습니다.

기술 발전이 비용에 미치는 영향

AI에 대한 지속적인 연구와 개발로 이어질 수 있습니다:

1. 더 효율적인 모델: 계산 요구 사항이 줄어들어 운영 비용이 절감됩니다.

2. 향상된 압축 기술: 입력 및 출력 토큰 수를 줄이기 위한 향상된 방법.

3. 엣지 컴퓨팅 통합: LLM 작업의 로컬 처리로 클라우드 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다.

결론

엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 효과적인 비용 관리를 위해서는 LLM 가격 구조를 이해하는 것이 필수적입니다. 입력 토큰, 출력 토큰, 컨텍스트 윈도우의 뉘앙스를 파악함으로써 조직은 모델 선택과 사용 패턴에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 토큰 사용 최적화 및 캐싱 활용과 같은 전략적 비용 관리 기법을 구현하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

LLM 기술이 계속 발전함에 따라 가격 동향과 새로운 최적화 전략에 대한 최신 정보를 파악하는 것이 비용 효율적인 AI 운영을 유지하는 데 매우 중요합니다. 성공적인 LLM 비용 관리는 지속적인 모니터링, 분석 및 조정이 필요한 지속적인 프로세스로, AI 투자에서 최대한의 가치를 창출해야 한다는 점을 기억하세요.

기업에서 LLM 가격 구조를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 알아보려면 언제든지 문의해 주세요!