토큰당 비용 분석: LLM 추론을 위한 GPU 인프라 최적화
2025년 12월 8일 업데이트
2025년 12월 업데이트: 추론 경제성이 계속 개선되고 있습니다. 141GB HBM3e를 탑재한 H200이 이제 널리 사용 가능하며(구매가 $30-40K, 클라우드 시간당 $2.15-6.00), 기존에 H100 두 대가 필요했던 70B 모델을 단일 GPU로 서빙할 수 있게 되었습니다. H100 클라우드 가격은 시간당 $1.49-3.90으로 하락했습니다(기존 $7-8/hr에서 인하). AWS는 2025년 6월에 44% 가격 인하를 단행했습니다. Blackwell GB200/GB300 아키텍처는 LLM에서 30배의 추론 성능 향상을 약속하지만, 할당량은 여전히 제한적입니다. 양자화 기술(FP4, INT4)의 발전으로 정확도를 유지하면서 토큰당 비용이 계속 감소하고 있습니다.
ChatGPT가 생성하는 모든 단어는 OpenAI에 $0.00012의 비용이 들며, 이 숫자가 AI 기업의 생존 여부를 결정합니다.¹ 대규모 언어 모델을 배포하는 조직들은 수백만 사용자가 매일 수십억 개의 토큰을 생성하면서 훈련 비용이 아닌 추론 비용이 인프라 예산의 대부분을 차지한다는 것을 발견합니다. 토큰당 $0.0001과 $0.001의 차이는 월간 인프라 비용에서 수백만 달러로 이어지며, 최적화는 효율성 향상이 아닌 생존의 필수 요소가 됩니다.
Anthropic은 Claude를 사용자에게 제공하는 데 일일 270만 달러를 소비하며, 프리미엄 가격을 책정함에도 인프라 비용이 매출의 85%를 잠식합니다.² Google의 Gemini 인프라 비용은 연간 50억 달러를 초과하는 것으로 알려져 있어, 무료 티어 사용을 제한하고 유료 구독을 유도하고 있습니다.³ 규모가 커질수록 경제성은 더욱 가혹해집니다: 토큰당 $0.001로 하루 10억 개의 토큰을 서빙하면 연간 3억 6,500만 달러의 비용이 발생하며, 이는 전체 스타트업을 설립할 수 있는 금액입니다.
하드웨어 경쟁은 비용을 상반된 방향으로 몰아갑니다. NVIDIA의 H100 GPU는 A100보다 3배 향상된 추론 성능을 제공하지만 가격은 2.5배 비싸, 복잡한 최적화 결정을 요구합니다.⁴ 메모리 대역폭이 핵심 병목 현상으로 부각되며, 모델은 파라미터당 토큰당 2바이트의 메모리 대역폭이 필요해 메모리 속도가 컴퓨팅 파워보다 중요해집니다.⁵ 잘못된 선택을 한 조직은 사용자 성장과 관계없이 실패를 보장하는 비용 구조에 갇히게 됩니다.
토큰 경제학이 비즈니스 실행 가능성을 결정한다
토큰 생성 비용을 이해하려면 추론 프로세스를 구성 요소로 분해해야 합니다. 각 토큰 생성에는 메모리에서 모델 가중치를 로드하고, 행렬 곱셈을 수행하고, 어텐션 메커니즘을 적용하고, 확률 분포를 생성하는 과정이 포함됩니다. Llama 2와 같은 700억 파라미터 모델은 전체 정밀도에서 토큰당 140GB의 메모리 대역폭이 필요하며, 이는 직접적으로 시간과 전력 소비로 환산됩니다.⁶
배치 크기는 고정 오버헤드의 분산을 통해 토큰당 비용에 극적인 영향을 미칩니다. 단일 요청을 처리하면 GPU 용량의 90%가 메모리 전송에 낭비됩니다. 32개의 요청을 함께 배치하면 지연 시간은 20%만 증가하면서 토큰당 비용을 85% 절감할 수 있습니다.⁷ 비용 효율성과 사용자 경험 사이의 트레이드오프는 인프라 설계를 결정짓는 핵심 비즈니스 의사결정이 됩니다.
컨텍스트 길이는 비용을 기하급수적으로 증가시킵니다. 2,000 토큰 컨텍스트는 시퀀스 길이에 따라 이차적으로 증가하는 어텐션 행렬을 유지해야 합니다. GPT-4의 128,000 토큰 컨텍스트 윈도우는 8,000 토큰 컨텍스트보다 처리 비용이 64배 높으며, 이것이 OpenAI가 확장된 컨텍스트에 프리미엄 가격을 책정하는 이유입니다.⁸ 백만 토큰 컨텍스트를 가진 모델은 아키텍처 혁신 없이는 경제적으로 실행 불가능합니다.
모델 크기는 비용 구조에 계단식 변화를 만듭니다. 70억 파라미터 모델은 단일 GPU 메모리에 들어가 간단한 배포가 가능합니다. 700억 파라미터 모델은 여러 GPU에 걸친 모델 병렬화가 필요하며 동기화 오버헤드가 추가됩니다. 1,750억 파라미터 모델은 고속 인터커넥트를 갖춘 특수 인프라가 필요합니다. 모델 크기가 한 단계 증가할 때마다 파라미터 수 증가분을 넘어 2-3배의 토큰당 비용이 상승합니다.⁹
정밀도 요구사항은 가장 큰 최적화 기회를 제공합니다. 완전한 FP32 정밀도는 최대 정확도를 제공하지만 INT8 양자화에 비해 메모리 대역폭 요구량이 4배가 됩니다. 현대의 양자화 기술은 비용을 75% 절감하면서 전체 정밀도 정확도의 99.5%를 달성합니다.¹⁰ 더 나은 양자화 방법 개발 경쟁은 AI 배포 경제성에 직접적인 영향을 미칩니다.
하드웨어 아키텍처가 비용 기본 구조를 형성한다
GPU 선택은 최적화가 시작되기 전에 기본 비용 구조를 결정합니다. NVIDIA의 H100 SXM은 3.35TB/s의 메모리 대역폭을 제공하며, 70B 파라미터 모델을 초당 100 토큰으로 서빙합니다.¹¹ A100은 2TB/s만 달성하여 동일한 모델에서 초당 60 토큰으로 처리량이 제한됩니다. H100의 높은 구매 가격에도 불구하고 67%의 성능 차이는 비례적으로 낮은 토큰당 비용으로 이어집니다.
메모리 용량 제약은 비용이 많이 드는 아키텍처 결정을 강요합니다. FP16 정밀도로 70B 파라미터 모델을 로드하려면 KV 캐시, 활성화, 오버헤드를 고려하기 전에 140GB의 메모리가 필요합니다. 80GB의 H100은 두 개의 GPU에 걸친 모델 병렬화를 강제하여 비용이 두 배가 되고 통신 오버헤드가 추가됩니다. 141GB 메모리를 탑재한 차세대 H200은 단일 GPU 서빙을 가능하게 하여 토큰당 비용을 45% 절감합니다.¹²
AMD의 MI300X는 H100 가격의 60%로 192GB HBM3 메모리와 5.3TB/s 대역폭을 제공하는 비용 효율적인 대안으로 부상합니다.¹³ 추가 메모리 용량으로 병렬화 페널티 없이 더 큰 모델을 서빙할 수 있습니다. 초기 도입자들은 H100 배포 대비 30% 낮은 토큰당 비용을 보고하지만, 소프트웨어 생태계의 미성숙이 운영상의 어려움을 야기합니다. 하드웨어 절감과 소프트웨어 복잡성 사이의 트레이드오프는 신중한 평가가 필요합니다.
Intel의 Gaudi 3 가속기는 트랜스포머 모델에 최적화된 아키텍처로 추론 워크로드를 특별히 타겟합니다. 이 칩은 H100의 700W 대비 600W만 소비하면서 3.7TB/s 대역폭과 128GB HBM2e 메모리를 제공합니다.¹⁴ Intel은 추론 워크로드에서 40% 낮은 총 소유 비용을 주장하지만, 제한된 가용성과 소프트웨어 지원이 도입을 제약합니다.
CPU 기반 추론은 특정 시나리오에서 경쟁력 있는 경제성으로 많은 이들을 놀라게 합니다. 192개 vCPU를 탑재한 AWS Graviton4 인스턴스는 천 토큰당 $0.0008로 소규모 모델을 서빙할 수 있어, 낮은 처리량 애플리케이션에서 GPU 가격과 경쟁력이 있습니다.¹⁵ 이 접근 방식은 GPU 활용률이 낮게 유지될 간헐적 트래픽이 있는 애플리케이션에 적합합니다. 혼합 CPU-GPU 아키텍처는 모델 크기와 긴급성에 따라 요청을 라우팅하여 비용을 최적화합니다.
소프트웨어 최적화가 극적인 개선을 제공한다
양자화 기술은 어떤 하드웨어 업그레이드보다 비용을 더 많이 절감합니다. GPTQ 양자화는 최소한의 정확도 손실로 모델을 4비트 정밀도로 압축하여 메모리 대역폭 요구량을 87.5% 줄입니다.¹⁶ AWQ(Activation-aware Weight Quantization)는 중요한 가중치를 더 높은 정밀도로 유지하면서 다른 것들을 공격적으로 양자화하여, 1% 미만의 정확도 저하로 평균 3비트 정밀도를 달성합니다.¹⁷ 양자화를 구현한 조직들은 수용 가능한 품질 트레이드오프와 함께 4-6배의 비용 절감을 보고합니다.
KV 캐시 최적화는 다중 턴 대화에서 메모리 폭발을 방지합니다. PagedAttention은 운영 체제 페이지처럼 캐시 메모리를 가상화하여 메모리 낭비를 55% 줄입니다.¹⁸ Multi-Query Attention은 어텐션 헤드 간에 키와 값 프로젝션을 공유하여 캐시 요구량을 8배 줄입니다.¹⁹ 이러한 최적화로 동일한 하드웨어에서 10배 더 많은 동시 사용자를 서빙할 수 있어 토큰당 경제성을 극적으로 개선합니다.
추측적 디코딩은 추가 하드웨어 없이 추론을 2-3배 가속화합니다. 작은 드래프트 모델이 토큰 후보를 생성하고 대형 모델이 이를 병렬로 검증하여 계산 비용을 분산합니다.²⁰ Medusa 아키텍처는 여러 디코딩 헤드를 추가하여 여러 토큰을 동시에 예측하며, 그리디 디코딩에서 2.8배 속도 향상을 달성합니다.²¹ 이러한 기술은 패턴이 예측 가능한 코드 생성과 같은 구조화된 출력에서 특히 잘 작동합니다.
동적 배치는 다양한 길이의 요청을 결합하여 하드웨어 활용도를 극대화합니다. 연속 배치는 토큰이 완료될 때 기존 배치에 새 요청을 추가하여, 정적 배치의 40%와 비교해 90% 이상의 GPU 활용률을 유지합니다.²² 이 기술은 정교한 스케줄링이 필요하지만 프로덕션 배포에서 토큰당 비용을 50% 절감합니다.
모델 라우팅은 요청을 적절한 리소스로 지능적으로 전달합니다. 간단한 쿼리는 더 작은 모델이나 양자화된 버전으로 라우팅되고, 복잡한 요청은 전체 모델의 관심을 받습니다. Mixture-of-experts 아키텍처는 관련 파라미터만 활성화하여 품질을 유지하면서 계산을 85% 줄입니다.²³ 스마트 라우팅 전략은 모든 요청을 가장 큰 모델로 서빙하는 것과 비교하여 평균 토큰당 비용을 60% 절감할 수 있습니다.
배포 아키텍처가 총 비용에 영향을 미친다
중앙 집중식 배포는 대규모 클러스터에 리소스를 집중하여 공유 인프라를 통한 규모의 경제를 달성합니다. 여러 모델을 서빙하는 1,000 GPU 클러스터는 통계적 멀티플렉싱을 통해 85% 활용률을 달성합니다.²⁴ 냉각, 전력, 네트워킹 비용이 더 많은 컴퓨팅에 분산되어 분산 배포 대비 토큰당 비용을 25% 절감합니다. 그러나 지리적으로 분산된 사용자의 경우 네트워크 지연 시간과 데이터 송신 비용이 절감 효과를 상쇄합니다.
엣지 배포는 추론을 사용자 가까이로 가져오지만 리소스를 분산시킵니다. 사용자 근처에 100개의 소규모 클러스터를 배포하면 네트워크 비용과 지연 시간은 줄어들지만 활용률은 40-50%로 감소합니다.²⁵ 각 위치에는 중복 인프라, 모니터링, 유지보수가 필요합니다. 엣지 배포는 일반적으로 토큰당 2-3배 더 비용이 들지만 우수한 사용자 경험과 데이터 주권 이점을 제공합니다.
하이브리드 아키텍처는 다양한 모델 티어를 전략적으로 배포하여 비용과 성능의 균형을 맞춥니다. 소형 모델은 낮은 지연 시간 응답을 위해 엣지 위치에서 실행되고, 복잡한 요청은 대형 모델이 있는 중앙 집중식 클러스터로 라우팅됩니다. Introl은 전 세계 257개 위치에 걸친 하이브리드 배포 설계를 지원하여 비용과 사용자 경험 간의 트레이드오프를 최적화합니다.
AWS Bedrock 및 Google Vertex AI와 같은 서버리스 추론 플랫폼은 인프라 복잡성을 추상화하지만 프리미엄 가격을 부과합니다. AWS Bedrock은 Llama 2 70B에 대해 천 토큰당 $0.008을 부과하며, 이는 자체 호스팅 인프라보다 10배 높습니다.²⁶ 이 프리미엄은 제로 운영 오버헤드와 즉각적인 스케일링에 대한 대가로, 예측 불가능한 워크로드에 적합합니다. 안정적인 트래픽이 있는 조직은 자체 인프라를 관리함으로써 70-80%를 절약합니다.
멀티 클라우드 전략은 제공업체 간의 가격 변동과 스팟 가용성을 활용합니다. Azure의 스팟 A100 인스턴스는 95% 가용성으로 온디맨드 가격보다 60% 저렴합니다.²⁷ Google Cloud의 약정 사용 할인은 3년 약정으로 비용을 57% 절감합니다.²⁸ 정교한 오케스트레이션 플랫폼은 서비스 수준을 유지하면서 가장 저렴한 가용 인프라로 요청을 라우팅합니다.
실제 배포가 최적화 패턴을 보여준다
Spotify의 팟캐스트 트랜스크립션 서비스는 프로덕션에서의 공격적인 최적화를 보여줍니다. 이 회사는 일일 5,000시간의 오디오에 걸쳐 Whisper Large V3를 서빙하며 5,000만 개의 토큰을 생성합니다. A100 GPU에서의 초기 배포는 일일 $18,000의 비용이 들었습니다. INT8 양자화, 연속 배치, Flash Attention을 구현하여 99.2%의 정확도를 유지하면서 비용을 일일 $4,500으로 절감했습니다.²⁹
Shopify의 판매자 어시스턴트는 대화형 AI의 경제성을 보여줍니다. 이 시스템은 평균 20턴의 일일 1,000만 건의 대화를 처리하며 일일 20억 개의 토큰을 생성합니다. 정교한 캐싱과 라우팅을 갖춘 H100 인프라에서 실행되며 월간 $450,000의 비용이 듭니다. 최적화 없이는 동일한 워크로드에 210만 달러가 들었을 것이며, 이는 체계적인 최적화의 영향을 보여줍니다.³⁰
금융 기관은 규제 제약으로 인해 다르게 최적화합니다. JPMorgan의 리서치 어시스턴트는 엄격한 지연 시간 요구사항과 클라이언트 간 데이터 공유 금지 조건으로 50,000명의 애널리스트에게 서비스를 제공합니다. 은행은 클라이언트 그룹별로 전용 모델 인스턴스를 배포하여 배치 효율성을 희생하고 격
[번역을 위해 콘텐츠 일부 생략됨]
