LLM 도입 예산 계산법과 비용 최적화 전략 [AI도입 실전 가이드 #8]

 

AI 도입 프로젝트에서 기술보다 더 빠르게 논의되는 건 “얼마 드냐”는 것이다. 특히 GPT 계열 LLM API는 토큰 기반 과금 구조로, 실제 사용량에 따라 비용이 급격히 증가할 수 있다. 사내에 구축하는 sLLM이나 SLM은 초기 구축비와 GPU 운영비용이 부담이다.

이번 글에서는 LLM 도입을 위한 예산 산정법과, 비용을 절감하면서도 성능을 확보할 수 있는 전략을 다룬다.

---

1. LLM 도입에 필요한 주요 비용 항목

구분	주요 내용	예산 범위(예시)
API 호출 비용	GPT, Claude 등 토큰당 과금	월 300만원1천만원 (일 15만건)
클라우드 인프라	GPU 서버, 저장소, 백업, 네트워크	월 200만원~500만원
모델 라이선스	일부 상용 모델 사용료	연 500만원~1억원 이상
데이터 구축 및 정제	사내 문서 클렌징, 분류, 메타데이터 정리	PoC 기준 1,000만원 내외
모델 운영 인력	MLOps/엔지니어 인건비	연간 5천만원~1억원 이상

---

2. 비용 폭증의 주요 원인

✅ 과도한 API 호출량

• 챗봇 사용량 증가, 반복 호출, 비효율적 프롬프트 설계로 토큰 과다 사용

✅ 모델 선택 불일치

• 고사양 LLM(GPT-4 등)을 단순 질의에도 사용
• 목적에 비해 과한 모델 선택

✅ 비효율적인 리소스 운영

• GPU 고정 할당으로 유휴 리소스 방치
• 클라우드 과금 방식 최적화 실패

---

3. 예산을 줄이는 6가지 전략

1) 경량 모델(SLM) 또는 저비용 API 모델 활용

• Phi-2, Mistral, TinyLLaMA 등 1B~7B 수준 모델로 대체 가능
• GPT-3.5나 Claude Instant와 같은 중간급 모델로도 충분한 경우 많음

2) 프롬프트 최적화

• 토큰 절약형 프롬프트 구조 적용
• 시스템 프롬프트 재사용 구조 설계
• 대화 맥락 압축하기 (context trimming)

3) 캐싱(Cache) 및 응답 재사용

• 동일한 질문에 대해 API 호출 대신 응답 캐싱 사용
• FAQ 기반 질문은 RAG 또는 검색 기반 응답으로 대체

4) 사용량 모니터링 및 알림 설정

• 실시간 토큰 사용량 모니터링
• 과금 임계치 설정 및 초과 시 경고 시스템

5) 스케일 다운 아키텍처 적용

• GPU 자원 스케줄링
• 비업무시간 중단, 자동 축소(Auto Scale-In) 적용

6) 하이브리드 운영

• 빈도 높은 질문은 자체 sLLM 운영
• 복잡한 질문만 외부 LLM API 호출

---

4. 시나리오별 예산 예시 비교

시나리오	방식	예상 월간 예산
GPT-4 API 기반 전체 운영	LLM API Only	약 1,000~1,500만원
GPT-3.5 + 캐싱 적용	API 최적화	약 400~600만원
사내 sLLM 구축 + 외부 API 병행	하이브리드	약 700~900만원
SLM 기반 완전 독립 구축	온프레미스	초기 3,0005,000만원 + 월 300400만원

---

결론: 예산은 기능 중심이 아닌 "운영 전략 중심"으로 설계하라

기술 성능이 아무리 뛰어나도, 비용이 감당 불가하면 프로젝트는 실패한다.

👉 "무엇을 자동화하고 싶은가?" 👉 "어떤 작업은 사내에서, 어떤 건 외부 모델로 처리할 것인가?" 👉 "어디서 비용이 발생하고 어디서 절감 가능한가?"

이러한 질문을 통해 운영 구조 설계 → 모델 선택 → 예산 구성으로 이어지는 계획이 필요하다.

다음 편에서는 LLM 도입 시 조직 내에서 어떻게 역할과 책임(R&R)을 분배하고, 거버넌스를 설계해야 하는지를 다룰 예정이다.

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - 도입 전 검토사항: 거버넌스·R&R·리스크 매트릭스 정리 [AI도입 실전 가이드 #9]

---

📌 참고 자료 및 출처

1. OpenAI 요금표: https://openai.com/pricing
2. AWS 인프라 요금 계산기: https://calculator.aws.amazon.com
3. Hugging Face 캐싱 전략: https://huggingface.co/docs/transformers/performance
4. Anthropic API 모델 가격: https://docs.anthropic.com/claude/docs/models-overview