AI 모델 토큰 비용 감소 사유

ㅇ 토큰 비용: AI 언어 모델을 사용할 때 발생하는 비용을 계산하는 기준
- 과금 단위: 토큰은 텍스트를 AI가 처리할 수 있는 최소 단위로 나눈 것으로, 대개 1,000,000(백만) 토큰당 일정 금액 청구
- 입출력 구분: 비용은 입력 토큰(사용자의 질문)과 출력 토큰(AI의 응답)으로 나누어 계산
- 최적화 필요성: 토큰 수는 비용뿐만 아니라 응답 시간과 모델의 처리 한계에도 영향을 미치므로, 효율적인 사용을 위해 토큰 수 관리가 중요

ㅇ 토큰 비용 감소 사유: 
- 하드웨어 성능 향상
* GPU 발전: 최신 GPU는 더 높은 처리 능력을 제공하면서도 비용을 절감
* 양자화 기술: 16비트 정밀도에서 4비트 양자화로 전환하며 데이터 이동량과 연산 복잡도가 줄어들어 최소 4배 이상의 효율성 달성

 

- 소프트웨어 최적화
* 효율적인 알고리즘 개발
* TALE 프레임워크: 토큰 탄성(Token Elasticity) 개념 도입해 평균적으로 토큰 사용량을 약 68% 절감하면서 정확도를 유지

 

- 모델 설계 개선
* 작은 모델로 동일한 성능 구현: Meta의 Llama 3.2(3B)는 이전보다 훨씬 적은 비용으로 동일한 성능 달성
* 단순화된 구조: 과잉 계산이나 불필요한 단계적 추론(CoT)을 줄이는 설계가 비용 절감에 기여

 

- 클라우드 인프라 최적화

* 클라우드 기반 AI 서비스의 확산으로 대규모 모델 실행 비용이 분산되고 효율적으로 관리

 

- 시장 경쟁

* 주요 AI 기업 간의 경쟁이 치열해지면서 비용 효율적인 솔루션 개발 가속화