LLM 비용 계산기. AI 모델 API 가격 추정 도구

LLM API 호출 비용을 무료로 추산할 수 있는 온라인 도구입니다. GPT-4o, Claude, Gemini, Llama 등을 백만 토큰당 실제 가격으로 비교해 보세요.

~750 단어

~375 단어

요청당 비용

$0.00
x 1,000

예상 총 비용

$0.00
입력 출력
유틸리티 스튜디오

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자주 묻는 질문

LLM API 비용은 어떻게 계산되나요?

LLM API는 입력 토큰(프롬프트)과 출력 토큰(응답)을 별도로 청구합니다. 요청당 총 비용은 (입력 토큰 × 입력 가격 + 출력 토큰 × 출력 가격) / 1,000,000으로 계산됩니다. 여기에 요청 수를 곱하면 월간 총 비용을 구할 수 있습니다.

토큰이란 무엇이며, 단어와 어떤 관계가 있나요?

토큰은 언어 모델이 처리하는 텍스트의 기본 단위입니다. 영어 기준으로 평균 1 토큰은 약 0.75 단어에 해당하므로, 1,000 토큰 ≈ 750 단어입니다. 가격은 백만 토큰당($/1M)으로 표시되며, 이것이 모든 제공업체에서 통용되는 표준 단위입니다.

출력 토큰이 입력 토큰보다 더 비싼 이유는 무엇인가요?

텍스트를 생성(출력)할 때 모델은 각 토큰을 순서대로 계산해야 하기 때문에, 입력을 읽는 것보다 연산 부하가 큽니다. 대부분의 제공업체에서는 출력 토큰에 입력 토큰보다 3~5배 높은 요금을 부과합니다.

LLM API 비용을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?

품질 요건을 충족하는 가장 작은 모델을 사용하세요. 반복되는 프롬프트는 가능하면 캐싱을 활용하세요. 시스템 프롬프트 길이를 최소화하고 불필요한 컨텍스트는 제거하세요. 단순 분류나 추출 작업에는 GPT-4o mini나 Gemini Flash 같은 경량 모델이 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.

# LLM API 가격 구조 이해하기

대형 언어 모델 API는 시간이나 요청 수가 아닌 토큰 사용량을 기준으로 요금을 부과합니다. API 호출 한 번에는 두 가지 비용이 발생합니다. 입력 비용(프롬프트 처리)과 출력 비용(응답 생성)입니다. 이 차이를 이해하는 것이 월간 비용을 정확하게 예측하는 핵심입니다.

# 입력 토큰과 출력 토큰 비교

입력 토큰

입력 토큰은 모델에 전송되는 모든 내용을 의미합니다. 시스템 프롬프트, 대화 기록, 사용자 메시지가 포함됩니다. 모델이 이를 병렬로 처리하기 때문에 상대적으로 저렴합니다. 200단어 분량의 일반적인 시스템 프롬프트는 약 267개의 입력 토큰에 해당합니다.

출력 토큰

출력 토큰은 하나씩 순서대로 생성되기 때문에 연산 부하가 더 큽니다. 대부분의 제공업체는 출력 토큰에 3~5배 더 높은 요금을 부과합니다. 300단어 분량의 응답은 약 400개의 출력 토큰을 생성합니다. 응답을 간결하게 유지하는 것이 가장 효과적인 비용 절감 전략 중 하나입니다.

# 예산에 맞는 모델 선택하기

GPT-4o miniGemini 1.5 Flash 같은 중급 모델부터 시작하고, 품질이 부족한 경우에만 상위 모델로 업그레이드하세요. 소형 모델과 대형 모델의 비용 차이는 10~100배에 달할 수 있습니다.
모든 작업에 동일한 수준의 모델이 필요한 것은 아닙니다. 분류, 추출, 요약 같은 작업은 더 작고 저렴한 모델로도 충분히 처리할 수 있는 경우가 많습니다. claude-3-opuso1 같은 대형 프론티어 모델은 품질이 결과에 직접적인 영향을 미치는 복잡한 추론 작업을 위해 아껴두세요.

참고 문헌