LLM API 비용 분석: 최적의 선택을 위한 완벽 가이드
대규모 언어 모델(LLM)은 혁신적인 기술이지만, 그만큼 비용 부담도 큽니다. API를 통해 LLM을 활용하는 경우, 어떤 서비스가 가장 효율적일까요? 10년 차 AI 엔지니어로서, 다양한 LLM API를 직접 사용하고 운영해 본 경험을 바탕으로 심층 분석해 드리겠습니다.
“LLM 도입, 단순히 기술적인 문제를 넘어 비즈니스 전략의 핵심입니다. 비용 효율성은 물론, 실제 활용 시나리오까지 고려해야 성공적인 도입이 가능합니다.”
아래 표는 주요 LLM API와 자체 구축(LLaMA3 70B 모델 기준) 시의 100만 토큰 당 비용을 비교한 것입니다. (2048-2048 시나리오 기준)
달러 환율은 2025. 3월 10일 기준 1$당 1,457원 기준으로 작성하였습니다 !
1. Open AI API 비용
| Provider | Model | Input / 1M Tokens | Output / 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT GPT-4o | ₩3,625 (2.5$) | ₩14,500 (10.0$) |
| OpenAI | ChatGPT GPT-4o-mini | ₩218 (0.15$) | ₩870 (0.075$) |
| OpenAI | OpenAI o1 | ₩21,750 (15$) | ₩87,000 (60$) |
| OpenAI | OpenAI o3-mini | ₩1,595 (1.1$) | ₩6,380 (4.5$) |
| OpenAI | OpenAI o3-mini-high | ₩1,595 (1.1$) | ₩6,380 (4.5$) |
| OpenAI | OpenAI o1-preview | ₩21,750 (15$) | ₩87,000 (60$) |
출처 링크 : https://platform.openai.com/docs/models
이 정보는 개발자를 위한 정보구요. 만약에 내가 ChatGPT Plus 사용자다? 그러면 아래 글 참고하시면 됩니다
2. Anthropic (Claude) API 모델별 비용
| Provider | Model | Input / 1M Tokens | Output / 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude 3.7 Sonnet | ₩4,350 (3.0$) | ₩21,750 (15$) |
| Anthropic | Claude 3.5 Opus | ₩21,750 (15$) | ₩108,750 (75$) |
| Anthropic | Claude 3.5 Haiku | ₩1,160 (0.8$) | ₩5,800 (4.0$) |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | ₩4,350 (3.0$) | ₩21,750 (15$) |
출처 링크 : https://www.anthropic.com/pricing#anthropic-api
3. Google Gemini 모델 API 비용
| Provider | Model | Input / 1M Tokens | Output / 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| Google Gemini 1.5 Pro | ₩3,625 (2.5$) | ₩14,500 (10.0$) | |
| Google Gemini 2.0 Pro (실험) | ₩0 (실험 단계 무료) / 1분에 2회 요청 가능 | ₩0 (실험 단계 무료) | |
| Google Gemini 2.0 Flash Thinking (실험) | ₩0 (무료) / 1분에 10회 요청 가능 | ₩0 (무료) |
출처 링크 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?hl=ko
Rate Limit 제한에 관한 링크 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits?hl=ko
본문에는 무료 등급 기준으로 적어뒀습니다. Tier에 따라 가격은 달라지니 위 링크를 확인해보셔도 좋을것 같네요.
4. Deepseek R1, V3 API 비용
| Provider | Model | Input / 1M Tokens | Output / 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek R1 | ₩800 (0.5$) | ₩3,176 (2.2$) |
| DeepSeek | DeepSeek V3 | ₩392 (0.3$) | ₩1,595 (1.1$) |
출처 링크 : https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
이거는 꼭 deepseek 가입하셔서 api 사용 안 하셔도 되는게
openrouter에서 무료로 쓰시거나 안정적으로 제공되는 유료 모델들을 사용하시는게 좋을것같네요(저는 openrouter 쓰는중)
이 링크 들어가보시면 될듯 : https://openrouter.ai/models?q=deepseek
Deepseek 집에서 돌리려면 필요한 컴퓨터 스펙 약 350만원 정도입니다. 궁금하시면 링크 클릭
아랫글은 Deepseek R1을 Mac OS에서 돌리는데 필요한 컴퓨터 스펙별 추천 Deepseek 모델 정리해놓은 글입니다.
5. xAI Grok API 비용
| Provider | Model | Input / 1M Tokens | Output / 1M Tokens |
|---|---|---|---|
| xAI | Grok-2 | ₩2,900 (2.0$) | ₩14,500 (10.0$) |
*LLaMA3 70B 모델 자체 운영 시 최대 Throughput 기준 추정 비용
표에서 볼 수 있듯, 자체 구축 시 비용이 최대 80% 이상 절감될 수 있습니다. 물론, 이는 최대 효율을 가정한 수치이며, 실제 운영 환경에서는 자원 활용률, 배치 처리 여부 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 그럼 이제 100% 자원 풀가동이 아닌 각각의 API를 좀 더 자세히 들여다봅시다.
주요 LLM API 가격 비교: 숨겨진 비용은?
LLM API 가격은 제공 업체, 모델, 토큰 유형(입력/출력)에 따라 천차만별입니다. 단순히 가격표만 보고 판단하면 안 됩니다. 숨겨진 비용까지 고려해야 합니다. 주요 LLM API들의 가격 구조와 특징을 알아볼까요?
1. OpenAI GPT 시리즈: 다양한 모델과 가격 옵션을 제공합니다. 성능이 가장 뛰어난 GPT-4 Turbo는 비싸지만, GPT-3.5 Turbo는 훨씬 저렴합니다.
2. Google Gemini Pro 시리즈: 경쟁력 있는 가격이 강점입니다. 특히 Gemini Pro 1.5는 성능 대비 가격이 매우 합리적입니다.
3. Anthropic Claude 3 시리즈: Opus, Sonnet, Haiku 등 다양한 모델을 제공합니다. 성능과 가격의 균형을 중시한다면 Sonnet이 좋은 선택일 수 있습니다.
4. HyperCLOVA HCX 시리즈: 네이버에서 제공하는 한국어 특화 모델입니다. 가격은 저렴하지만, 영어 성능은 다른 모델에 비해 떨어질 수 있습니다.
이 외에도 API 게이트웨이, 스토리지 솔루션 등 부가적인 인프라 비용도 발생할 수 있습니다. LLM API는 사용하지 않을 때도 비용이 발생할 수 있다는 점도 유의해야 합니다.
“API 가격 비교, 단순한 숫자 놀음이 아닙니다. 실제 사용 패턴과 요구 사항에 맞춰 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 그렇지 않으면 예상치 못한 비용 폭탄을 맞을 수 있습니다.”
실전! LLM 비용 최적화 전략
LLM 비용, 어떻게 줄일 수 있을까요? 단순히 저렴한 API를 선택하는 것만이 정답은 아닙니다. 다음은 제가 실제로 사용하고 있는 몇 가지 전략입니다.
1. 배치 API 활용: 여러 요청을 한 번에 처리하는 배치 API를 활용하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
2. 캐싱(Caching): 동일한 요청에 대한 응답을 캐싱하여 불필요한 API 호출을 줄입니다.
3. 프롬프트 최적화: 간결하고 명확한 프롬프트를 사용하여 토큰 사용량을 최소화합니다.
4. 적절한 모델 선택: 모든 작업에 최고 성능의 모델이 필요한 것은 아닙니다. 작업의 복잡성에 맞는 모델을 선택하세요.
LLaMA3와 같이 오픈 소스 모델을 활용한다면 비용을 아주 획기적으로 줄일 수 있습니다.
결론: 현명한 LLM 선택, 비즈니스 성공의 열쇠
LLM은 강력한 도구이지만, 비용 효율적인 사용이 중요합니다. API와 자체 구축, 어떤 방식이든 장단점이 있습니다. 중요한 건 꼼꼼한 비교 분석과 최적화 전략입니다.
이 글이 여러분의 현명한 LLM 선택에 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 질문해주세요!
자주 묻는 질문
- Q: 배치 API는 어떤 경우에 유용한가요?A: 대량의 데이터를 처리하거나, 실시간 응답이 필요하지 않은 경우에 유용합니다. 예를 들어, 하루 동안 수집된 데이터를 일괄 처리하는 경우 배치 API를 활용하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
- Q: 자체 구축 시 고려해야 할 점은 무엇인가요?A: 초기 인프라 투자 비용, 유지보수 인력, 보안 문제 등을 고려해야 합니다. 또한, 자체 모델을 튜닝하고 최적화하는 데에도 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
- Q: LLaMA3 모델 운영 시, 배치 API와 비슷한 효과를 얻을 수 있을까요?A: 네, 가능합니다. LLaMA3 모델을 자체 서버에서 운영할 때, 여러 요청을 모아 한 번에 처리하는 배치(Batch) 기법을 적용하면 API처럼 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, continuous batching과 같은 고급 기법을 활용하면 더욱 효율적입니다.
즐거운 코딩 타임 되십쇼 !
