LLM은 정말 저렴하다

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *개발자/기계 학습 엔지니어**
• 난이도: 초보자~중급자 (비용 구조와 AI 시장 동향 이해 필요)

핵심 요약

• LLM 추론 비용은 2년간 1000배 감소하여 웹 검색 API보다 최대 10~25배 저렴
• Gemma 3 27B($0.20/1k 토큰) 등 저가형 LLM이 검색 API 대비 경쟁력 있는 가격 구조
• LLM 비용은 훈련 비용이 아닌 외부 백엔드 서비스(예: 티켓팅 사이트)가 향후 진짜 부담 요소

섹션별 세부 요약

1. LLM 비용 하락 현황

• 2022년 대비 추론 비용 1000배 감소 (AI 열풍 초기와 비교)
• GPT-4.1 nano($0.40/1k 토큰) 등 중간 가격대 모델도 검색 API보다 경쟁력 있음
• Brave Search($5~9/1000회) 등 웹 검색 API도 비용이 상대적으로 높음

2. LLM vs 웹 검색 API 단가 비교

• LLM API(1k 토큰 기준): Gemma 3 27B($0.20), Gemini 2.0 Flash($0.40) 등
• 웹 검색 API: Google Search($35/1000회), Bing Search($15/1000회) 등
• LLM은 500~1000토큰 소비 시 검색 API 대비 10~25배 저렴

3. LLM 운영사의 수익 구조

• GPU 기준 마진 80% (Deepseek 실측 자료)
• OpenAI의 적자 원인은 낮은 수익화 전략 (이용자당 월 1달러 수익화 시 흑자 전환 가능)
• AI 기업은 수익화보다 시장 선점에 초점 (Frontier AI 기업의 전략)

4. 향후 비용 부담 전환

• LLM 자체 비용은 하락 중 (훈련 비용 분산 효과)
• 외부 백엔드 서비스(예: 티켓팅 시스템)가 실제 비용 부담 요소로 부상 예상
• AI 에이전트가 외부 API 호출 시, 서드파티 비용 증가 가능성

결론

• LLM 비용은 훈련 비용이 아닌 외부 백엔드 서비스와의 연동 비용에 주목해야 함
• AI 기업은 수익 모델보다 시장 확보에 집중 (예: 저가 LLM 제공 전략)
• 향후 AI와 백엔드 서비스 간 새로운 수익 모델 또는 기술적 대립 가능성 증가