LLM 사용 비용의 오해: 웹 검색보다 저렴한 시대의 진실

핵심 기술

대규모 언어 모델(LLM)의 실제 운영 비용이 일반적인 인식과 달리 웹 검색 API보다 훨씬 저렴하며, 지난 2년간 비용이 1000배 가까이 감소했다는 점을 강조합니다. 이는 LLM 기반 서비스의 사업성과 수익화에 대한 기존의 비관적인 전망을 재정의할 필요성을 시사합니다.

기술적 세부사항

• 비용 하락 추세: 초기 생성형 AI 열풍 당시 높았던 추론(inference) 비용이 지난 2년간 1000배가량 감소했습니다.
• LLM vs. 웹 검색 API 비용 비교: 저가형 LLM 모델은 최저가 웹 검색 API보다 10배 이상 저렴하며, 중간 가격대 모델도 경쟁력 있는 가격을 형성합니다.
  • 대표적 웹 검색 API 요금 (1000회 기준): Google Search ($35), Bing Search ($15), Brave Search ($5~$9).
  • 대표적 LLM API 요금 (1k 토큰 기준): Gemma 3 27B ($0.20), Gemini 2.0 Flash ($0.40), GPT-4.1 nano ($0.40), Deepseek V3 ($1.10), GPT-4.1 ($8.00).
  • 평균 쿼리당 토큰 소비량: 500~1000 토큰을 기준으로 LLM 단가 산정 시, 저가 LLM은 최저가 검색 API 대비 10~25배 저렴합니다.
• API 가격 보조 의혹: 모델 운영사들이 API 가격을 무리하게 보조하고 있다는 근거는 희박하며, GPU 비용 대비 높은 마진(Deepseek 사례: 80%)을 기록하는 경우도 있습니다.
• 대형 AI 기업 적자 원인: OpenAI 등 주요 기업의 적자는 비용 문제가 아니라 낮은 수익화 정책 때문이며, 이용자당 월 1달러 수준의 수익화로도 흑자 전환이 가능합니다.
• 향후 비용 부담의 변화: LLM 자체의 실행 비용은 더욱 저렴해질 것이며, 비용 부담의 중심은 티켓 예매 등 외부 백엔드 서비스로 옮겨갈 전망입니다.
• 인식의 오류: 많은 사람들이 LLM의 운영 비용이 여전히 매우 비싸다고 오해하고 있으며, 이는 AI 업체의 사업성 및 소비자용 AI 서비스 수익화에 대한 오분석으로 이어집니다.

개발 임팩트

• LLM 기술의 경제성 확보로 인해 AI 서비스 개발 및 상용화에 대한 장벽이 크게 낮아졌습니다.
• 개발자는 LLM 자체 비용 걱정보다 외부 서비스 연동 및 데이터 제공처와의 관계 설정에 집중해야 합니다.
• AI 에이전트 등 복잡한 서비스 구성 시, 외부 서드파티 서비스의 비용 모델 및 기술적 대응 방안을 고려해야 합니다.
• 시장 선점을 위한 Frontier AI 기업들의 낮은 단가 정책은 LLM 시장 활성화와 가격 하락을 더욱 가속화할 것입니다.
• LLM과 외부 백엔드 서비스 간 새로운 수익 모델 또는 기술적 협력/대립 가능성이 존재합니다.