퇴근길 실험실

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 항목구분주요 내용예산 범위(예시)API 호출 비용GPT, Claude 등 토큰당 과금월 300만원1천만원 (일 15만건)클라우드 인프라GPU 서버, 저장소, 백업, 네트워크월 200만원~500만원모델 라이선스일부 상용 모델 사용료연 500만원~1억원 이상데이터 구축 및 정제사내 문서 클렌징, 분류..

2024년 현재, 기업들이 선택할 수 있는 LLM 서비스는 GPT 시리즈(OpenAI) 외에도 Claude(Anthropic), Gemini(Google), Command R(Cohere) 등 다양해지고 있다. 이들 모델은 성능, 활용 영역, 보안성, 비용 구조 면에서 큰 차이를 보인다.이번 글에서는 대표 LLM 서비스를 실무 관점에서 비교해보고, 기업이 어떤 기준으로 선택해야 하는지 정리해본다.1. 주요 LLM 서비스 요약모델제공사특징최신버전('24년 기준)GPTOpenAI범용, 생성성 뛰어남GPT-4-turboClaudeAnthropic문서 처리, 긴 맥락Claude 3GeminiGoogle멀티모달, 검색 강화Gemini 1.5 ProCommand RCohereRAG 특화, 오픈성 강조Command ..

기업이 생성형 AI를 도입할 때, 어떤 모델 구조를 선택하느냐는 전략적으로 매우 중요한 결정이다. LLM, sLLM, SLM은 겉으로 보기에는 모두 언어모델 기반 AI지만, 기술 아키텍처, 처리 방식, 운영 환경이 전혀 다르다.이번 글에서는 이 세 가지 모델의 기술적 구조, 처리 흐름, 운영 방식을 기업 실무자 관점에서 비교 분석해본다.1. 모델 크기 및 파라미터 구조 비교항목LLMsLLMSLM파라미터 규모수천억~1조수억~수십억수천만~수억학습 방식대규모 사전학습 (Pretraining)파인튜닝 + RAG 기반경량 학습 또는 지식 증류저장 크기수십~수백 GB수 GB수백 MB ~ 1GBLLM은 대규모 데이터를 기반으로 사전학습되어 추론력과 표현력이 강력하지만, 처리 속도와 비용 측면에서는 부담이 크다. 반면..