LLM API 비용 최적화: AI 인프라 청구서를 줄이는 5가지 방법

• 대규모 언어 모델(Large language models)은 애플리케이션에 지능형 기능을 쉽게 추가할 수 있게 해줍니다. 하지만 어려운 부분은 사용량이 늘어남에 따라 추론 비용을 제어하는 것입니다.

프로토타입 단계에서 하루에 몇백 번의 API 호출만 하는 것은 저렴할 수 있습니다. 그러나 수천 건의 요청, 긴 프롬프트, 대용량 출력을 처리하는 프로덕션 애플리케이션은 매우 다른 비용 구조를 가질 수 있습니다.

해결책이 항상 제공업체를 전환하는 것만은 아닙니다. 많은 경우, 가장 큰 절감액은 워크로드를 이해하는 것에서 나옵니다.

다음은 LLM API 지출을 최적화하는 5가지 실용적인 방법입니다.

1. 입력 토큰과 출력 토큰을 분리하여 측정하기

대부분의 제공업체는 입력 토큰과 출력 토큰에 대해 다른 요율을 부과합니다. 또한 캐시된 입력(cached input), 캐시 쓰기(cache writes), 그리고 긴 컨텍스트 요청(long-context requests)에 대한 별도의 요율을 책정하는 경우도 있습니다.

다음 사항들을 측정하는 것부터 시작하세요:

• 요청당 평균 입력 토큰 수
• 요청당 평균 출력 토큰 수
• 일별 및 월별 요청 건수
• 캐시 적중률(Cache hit rate)
• 작업에 따른 모델 선택
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기본적인 월간 비용 추정치는 다음과 같습니다:

월간 비용 = 요청 건수 × 요청당 평균 비용

더 정확한 추정치를 얻으려면, 입력 및 출력 요금을 개별적으로 계산하고 캐싱, 배치 처리(batch processing), 그리고 적용 가능한 가격 계층을 고려해야 합니다.

이것은 최적화를 시작하기 전의 기준선(baseline)을 제공합니다.

2. 작업에 따라 모델 선택하기

모든 요청이 가장 성능이 뛰어난 모델을 필요로 하는 것은 아닙니다.

예를 들어, 애플리케이션은 분류(classification), 추출(extraction), 또는 라우팅(routing)과 같은 작업에는 더 작은 모델을 사용하고, 복잡한 추론(reasoning)을 위해서는 더 강력한 모델을 예약할 수 있습니다.

유용한 워크플로우는 다음과 같습니다:

• 각 작업에 대한 품질 요구 사항 정의하기
• 대표적인 입력 데이터로 여러 후보 모델 테스트하기
• 지연 시간(latency), 정확도, 토큰 소비량 측정하기
• 현실적인 프로덕션 볼륨에서 총비용 비교하기
• 각 작업을 품질 요구 사항을 충족하는 가장 저렴한 모델로 라우팅하기

모델을 가격만 보고 선택해서는 안 됩니다. 여러 번의 재시도를 필요로 하는 저렴한 응답이 약간 더 비싸지만 신뢰할 수 있는 응답보다 비용이 많이 들 수 있습니다.

1. 프롬프트 캐싱(prompt caching) 활용하기

많은 애플리케이션에서 동일한 시스템 지침, 문서 또는 기타 안정적인 컨텍스트를 반복적으로 전송합니다.

제공업체가 프롬프트 캐싱을 지원하는 경우, 반복되는 접두사(prefix)가 더 낮은 입력 토큰 요율을 적용받을 수 있습니다.

캐싱을 더욱 효과적으로 만들기 위해:

• 재사용 가능한 지침은 안정적으로 유지합니다.
• 반복되는 컨텍스트는 일관된 위치에 배치합니다.
• 정적 콘텐츠를 불필요하게 변경하는 것을 피합니다.
• 캐싱이 활성화되었다고 가정하기보다 실제 캐시 적중률(cache hits)을 측정합니다.
• 계산 시 캐시 쓰기 비용(cache-write charges)과 만료 동작(expiration behavior)을 포함합니다.

캐싱은 요청들이 많은 양의 컨텍스트를 공유할 때 특히 평가할 가치가 있습니다. 실제 절감액은 제공업체의 구현 방식과 사용자의 요청 패턴에 따라 달라집니다.

1. 긴급하지 않은 작업에는 배치 처리(batch processing) 사용하기

일부 워크로드(workloads)는 즉각적인 응답을 필요로 하지 않습니다.

예시로는 오프라인 평가, 대량 분류(bulk classification), 문서 처리, 예약된 강화(scheduled enrichment) 작업 등이 있습니다.

제공업체가 할인된 배치 추론(batch inference)을 제공하는 경우, 적격 요청들을 실시간 경로에서 분리함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

배치 처리를 도입하기 전에, 제공업체의 현재 가격 책정, 완료 기간(completion window), 실패 처리 방식, 재시도 요구 사항 등을 확인해야 합니다.

사용자가 즉각적인 결과를 기다리는 작업에는 동기식 추론(synchronous inference)을 유지합니다.

1. 예상 비용에 긴 컨텍스트 가격 포함하기

모델이 광고하는 토큰당 가격이 항상 모든 것을 알려주지는 않습니다.

일부 제공업체는 입력이 특정 컨텍스트 길이 임계값을 초과할 때 다른 요율을 적용합니다. 대용량 문서를 보내거나 광범위한 대화 기록을 가진 애플리케이션은 이러한 등급(tiers)을 고려해야 합니다.

다음과 같은 여러 현실적인 프롬프트 크기에서 테스트해 보세요:

• 짧은 요청 (Short requests)
• 일반적인 프로덕션 요청 (Typical production requests)
• 대형 컨텍스트 요청 (Large-context requests)
• 최악의 경우 입력 (Worst-case inputs)

이는 단순 평균으로는 숨겨질 수 있는 비용 증가를 밝혀낼 수 있습니다.

반복 가능한 비용 비교 워크플로우 구축

단일 예시를 사용하여 모델을 비교하는 대신, 대표적인 프로덕션 워크로드를 활용하여 소규모 벤치마크를 만드세요.

각 후보 구성(candidate configuration)에 대해 다음 항목들을 기록하세요:

실질적인 다음 단계는 동일한 워크로드를 표준 가격(standard pricing), 캐시 가능 입력 가격(eligible cached-input pricing), 배치 처리(batch processing) 하에 비교하는 것입니다.

비용 추정기(cost estimator)를 사용하면 이러한 시나리오들을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 어떤 도구를 사용하든, 프로덕션 결정을 내리기 전에 제공업체의 공식 문서를 통해 가격을 검증하세요.

마지막 생각들 (Final thoughts)

LLM 비용 최적화는 단순히 모델 선택 연습이 아니라 엔지니어링 분야입니다.
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워크로드를 측정하고, 작업을 지능적으로 라우팅하며, 캐싱이 지원되는 경우 안정적인 컨텍스트를 재사용하고, 긴급하지 않은 작업은 비동기적으로 처리하며, 컨텍스트 길이 가격 책정(context-length pricing)을 고려하세요.

최적의 구성은 예측 가능한 비용으로 품질 및 지연 시간 요구 사항을 충족하는 것입니다.

편집자 주 (Editorial note): 이 초안은 AI 지원을 받아 작성되었으며, 출판 전에 검토, 사실 확인 및 원본 벤치마크로 보완되어야 합니다.