가장 먼저 줄여야 할 비용 항목은 무엇인가요?
일반적으로 불필요한 출력 토큰과 반복 호출을 먼저 줄이면 효과가 가장 빠르게 나타납니다.
LLM 비용 비교
업데이트: 2026. 2. 25.
핵심 요약
- 비용은 모델 단가보다 입력·출력 토큰 구조와 요청 패턴에 더 크게 좌우됩니다.
- 하나의 모델만 쓰기보다 업무별 라우팅을 섞는 편이 비용 변동을 줄입니다.
- 초기부터 지연시간·재시도율·캐시율을 함께 관리해야 총비용이 안정됩니다.
규모별 비용 시나리오
| 시나리오 | 월 토큰 규모 | 예상 월 비용 | 운영 포인트 |
|---|---|---|---|
| 소규모 실험 | 약 500만 토큰 | 약 $120 ~ $350 | 고성능 모델로 빠르게 가설을 검증 |
| 성장 단계 | 약 3,000만 토큰 | 약 $700 ~ $2,200 | 업무별 모델 라우팅과 캐시 정책 적용 |
| 대규모 운영 | 약 1억 토큰 | 약 $2,500 ~ $8,000+ | SLA 기반 멀티모델 운영과 비용 모니터링 |
비용 계산식
월 비용 = (입력 토큰 단가 × 입력 토큰) + (출력 토큰 단가 × 출력 토큰) + 재시도/관측 비용
결론
비용 최적화의 핵심은 저가 모델 하나가 아니라, 업무별 라우팅과 토큰 통제입니다.
데이터 근거
- 공식 단가 문서를 기준으로 월 토큰 규모별 비용 범위를 계산합니다.
- 입력/출력 토큰 비율과 재시도율을 함께 반영해 총비용을 추정합니다.
- 실무 운영 로그(지연시간·캐시율)로 비용 변동성을 점검합니다.
출처
단가와 정책은 수시로 변경될 수 있어 월 1회 이상 재확인을 권장합니다.
LLM 비용 비교 FAQ
정확도와 비용 사이의 균형은 어떻게 잡나요?
핵심 업무는 고성능 모델, 반복성 높은 업무는 가성비 모델로 분리해 SLA 기준으로 라우팅하는 방식이 실무에서 안정적입니다.
비용 비교를 어떤 주기로 갱신해야 하나요?
최소 월 1회는 단가·트래픽·재시도율을 함께 점검해 예산 편차를 조기에 보정하는 것이 좋습니다.
다음 단계
비용 비교 결과를 실제 선택에 연결하세요.