AWS 모델 가격 책정: 전체 설명

인공지능의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 기업들이 대규모 언어 모델(LLM), 생성 AI, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 기술을 활용하여 비즈니스 역량을 강화하고자 합니다. 그러나 구현 과정에서 기업들이 가장 시급하게 직면하는 문제 중 하나는 다음과 같습니다.이러한 AI 모델을 사용하는 데 드는 비용은 어떻게 계산됩니까?

명확한 가격 책정 시스템이 없다면 기업은 "모델은 구매할 수 있지만 비용은 감당할 수 없다"는 딜레마에 쉽게 빠질 수 있습니다. 세계 최고의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS는 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, EC2 GPU 인스턴스 AWS는 Foundation Model을 호출하든, 자체 데이터에 따라 모델을 미세 조정하든, 모델을 호스팅하고 호출하는 유연하고 투명한 방법을 제공합니다. 모델 가격 이 시스템은 사용자가 필요에 따라 결제하고 불필요한 자원 낭비를 방지하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 AWS 모델 가격 책정의 주요 방식을 심층적으로 분석하고, 핵심적인 장점을 살펴보며, 기업이 사용 비용을 선택하고 최적화할 때 활용할 수 있는 실질적인 제안을 제공합니다.

AWS 모델 가격 책정의 핵심 논리

하드웨어 및 소프트웨어 라이선스를 한 번만 구매해야 하는 기존 IT 아키텍처와 달리 AWS AI 모델 가격은 다음과 같습니다. "주문형 사용, 유연한 청구" 클라우드 서비스 로직입니다. 기업은 높은 요금을 선불로 지불할 필요가 없으며, 실제 통화량, 컴퓨팅 리소스 사용량, 스토리지 사용량 등에 따라 요금을 지불합니다.

특히 일반적인 AWS 모델 가격 책정 차원은 다음과 같습니다.

1. 통화 횟수에 따른 청구

• 일반적으로 사용되는 아마존 베드록 기본 모델을 .으로 호출합니다.
• 사용자는 "사용한 만큼 지불"하는 방식과 유사하게 각 요청(입력 토큰 수, 출력 토큰 수)에 따라 요금을 지불합니다.
• 이 모델은 기존 모델과 연계하는 기업, 특히 사업 실행 가능성을 빠르게 검증해야 하는 스타트업 팀에 적합합니다.

2. 컴퓨팅 인스턴스별 청구

• 존재하다 아마존 세이지메이커 또는 EC2 GPU 인스턴스 모델을 실행할 때 사용자는 사용된 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불해야 합니다.
• 가격은 인스턴스 유형(예: p4d, g5 및 기타 GPU 인스턴스), 지역 및 사용 기간에 따라 다릅니다.
• 기업이 장기간 모델 서비스를 운영하기로 결정한 경우 다음 사항도 고려할 수 있습니다. 예약된 인스턴스, 더 낮은 단가를 얻기 위해.

3. 저장 및 데이터 처리에 따른 청구

• 모델의 학습 데이터, 추론 로그, 모델 가중치 파일 등은 S3 또는 EBS에 저장해야 하며, 저장 크기와 읽기 횟수에 따라서도 요금이 발생합니다.
• 오랫동안 자주 사용되지 않는 데이터의 경우 S3 Glacier와 같은 저비용 스토리지 계층으로 마이그레이션하여 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

4. 추가 서비스 기반 청구

• 예를 들어:
• 미세 조정: 추가 요금은 학습 방법과 데이터 크기에 따라 부과됩니다.
• 추론 가속기: 대규모 프로덕션 환경에서 응답 속도를 개선하는 데 도움이 되지만 추가 리소스에 대한 비용이 필요합니다.
• 분산 훈련: 초대규모 모델을 병렬로 훈련하려면 여러 GPU 인스턴스가 함께 작동해야 하므로 비용이 누적됩니다.

이는 AWS의 모델 가격 책정 논리가 단일 차원이 아니라 가벼운 실험적 요구 사항을 충족하고 기업 수준의 대규모 프로덕션 배포를 지원할 수 있는 유연한 조합임을 보여줍니다.

주요 서비스 가격 모델 분석

1. Amazon Bedrock 모델 호출 가격

Amazon Bedrock은 다양한 제조업체(Anthropic, Meta, Cohere, Mistral, AWS가 자체 개발한 Titan 시리즈 등)에 대한 기본 모델 호출 서비스를 제공합니다.

• 가격 단위: 주로 입력 및 출력 토큰의 수를 기준으로 합니다.
• 특징: 사용자는 기본 인프라를 관리할 필요가 없으며 API를 통해 모델을 직접 호출할 수 있습니다.
• 적용 가능한 시나리오: LLM을 빠르게 통합하여 채팅봇, 텍스트 요약, 검색 강화 생성(RAG), 코드 생성 등의 애플리케이션을 개발합니다.

예를 들어, Anthropic Claude 모델을 호출할 때 1,000개의 토큰이 입력되고 1,000개의 토큰이 출력되며, 각각 별도로 청구됩니다. 이를 통해 기업은 무작정 현금을 낭비하는 대신 사업 규모를 기반으로 예산을 정확하게 예측할 수 있습니다.

Bedrock의 장점은 다음과 같습니다. 운영 및 유지 보수가 필요 없음모델 학습과 클러스터 관리에 시간을 들이지 않고 AI 기능을 빠르게 출시해야 하는 기업에 특히 적합합니다.

2. Amazon SageMaker 모델 학습 및 추론 가격

Amazon SageMaker는 AWS에서 제공하는 원스톱 머신 러닝 플랫폼으로 데이터 준비, 모델 학습, 튜닝, 배포 및 모니터링 전체 과정.

• 훈련 단계:
• 기업은 인스턴스 유형과 사용 기간에 따라 비용을 지불합니다. 예를 들어, 분산형 딥러닝 학습에 p4d 인스턴스를 사용하는 경우 중간 규모 학습에 g5 인스턴스를 사용하는 것보다 비용이 더 많이 듭니다.
• 추론 단계:
• 지원하다 실시간 추론 그리고 일괄 변환전자는 빠른 응답 시간이 필요한 온라인 애플리케이션에 적합한 반면, 후자는 데이터 일괄 처리 시나리오에 더 적합합니다.
• 추가 기능:
• 자동 모델 매개변수 튜닝(Hyperparameter Tuning) 여러 가지 실험을 실시하면 추가 비용이 발생합니다.
• 모델 모니터 이 방법은 모델 드리프트를 감지하고 장기적인 안정성을 보장하는 데 도움이 되지만, 추가적인 컴퓨팅 및 저장 비용이 필요합니다.

예를 들어, g5.xlarge 인스턴스를 사용하여 NLP 모델을 배포하는 데는 시간당 몇 달러의 비용이 들지만, 더 고급 p4d 인스턴스는 시간당 수십 달러의 비용이 들 수 있습니다. SageMaker 저축 계획 비용을 최적화합니다.

3. EC2 GPU 인스턴스 및 자체 구축 모델 가격

모델 환경을 완벽하게 제어하려는 기업의 경우 다음을 선택할 수 있습니다. EC2 GPU 인스턴스 오픈 소스 모델(예: Llama, Falcon, Mistral)을 직접 배포해 보세요.

• 장점: 가장 높은 유연성을 제공하여 필요에 따라 종속성을 자유롭게 설치하고 추론 프레임워크를 최적화하며 개인 데이터로 개인화된 학습을 수행할 수 있습니다.
• 비용의 출처:
• GPU 인스턴스 사용 요금(p4d, g5 등)
• 저장 요금(EBS 볼륨 또는 S3 데이터 세트)
• 데이터 전송 요금(지역 간 또는 외부 네트워크 간 전송 시)

이러한 접근 방식은 일반적으로 기업이 모델 학습 프로세스에 대해 엄격한 요구 사항을 가지고 있거나 규정 준수 및 데이터 개인 정보 보호와 관련이 있으며 제어 가능한 환경에서 실행해야 하는 시나리오에 적용할 수 있습니다.

AWS 모델 가격 책정의 이점

GPU 서버를 구매하거나 개인 클러스터를 구축하는 기존 방식과 비교했을 때 AWS의 모델 가격 책정 시스템은 다음과 같은 중요한 이점을 제공합니다.

1. 자원 낭비를 방지하기 위해 주문형 결제를 이용하세요
2. 소규모 파일럿이든 대규모 프로덕션이든 AWS는 탄력적 호출을 지원하여 기업이 고정 투자로 인한 유휴 상태를 피하기 위해 언제든지 리소스를 조정할 수 있도록 합니다.
3. 다양한 비즈니스 요구에 맞는 다양한 선택

• AI 기능을 빠르게 구현하고 싶으신가요? 근본적인.
• 제어 및 조정이 가능한 모델을 원하시나요? 세이지메이커.
• 완전한 자유를 원하시나요? EC2 GPU 인스턴스.
• AWS는 '즉시 사용 가능한' 옵션부터 '심층적인 사용자 정의' 옵션까지 다양한 옵션을 제공합니다.

1. 투명하고 명확하며 비용 추산이 쉽습니다.
2. AWS 콘솔 청구 및 비용 탐색기 이를 통해 비용 출처를 명확하게 알 수 있으며, 회사 재무부서는 비용 구조를 쉽게 추적할 수 있습니다.
3. 글로벌 지원, 유연한 배치
4. 모델 가격은 지역마다 약간씩 다릅니다. 기업은 사업 분포 및 규정 준수 요구 사항에 따라 더 저렴한 비용이나 데이터 현지화가 가능한 지역을 선택할 수 있습니다.

기업이 AWS 모델 사용 비용을 최적화하기 위한 전략

AWS 모델 가격 책정은 유연하지만, 기업이 실제로 비용 절감과 효율성 개선을 달성하려면 실질적인 최적화 조치를 취해야 합니다.

1. 사업 규모에 맞는 적절한 서비스를 선택하세요

• 스타트업: 우선의 근본적인개념을 빠르게 검증하고 운영상의 오버헤드를 방지합니다.
• 성숙한 기업: 결합된 세이지메이커 모델을 세부적으로 조정하고 최적화하여 비즈니스 적합성과 경쟁력을 향상시킵니다.

1. 토큰 사용 최적화
2. 대규모 모델을 호출할 때 중복된 프롬프트를 줄이고 컨텍스트 창을 단축하면 토큰 소비를 크게 줄이고 비용을 직접적으로 절감할 수 있습니다.
3. Spot Instance의 유연한 사용
4. 모델 학습에 사용됨 EC2 스팟 인스턴스이를 통해 계산 비용을 최대 70%까지 줄일 수 있으며, 내결함성 및 장기 실행 작업에 매우 적합합니다.
5. 계층형 스토리지 및 수명 주기 관리
6. 차가운 데이터를 저장하세요 아마존 S3 글래시어, 높은 장기 보관 비용을 피하기 위해 자동 보관 규칙을 설정합니다.
7. 모니터링 및 조기 경보 메커니즘
8. 의 도움으로 AWS 비용 탐색기 그리고 청구 알림팀이 실시간으로 비용을 관리할 수 있도록 비용 상한선과 조기 경고 알림을 설정합니다.

요약 및 에이전트 지원

AWS 모델 가격 책정의 핵심 설계는 다음과 같습니다. 유연하고 투명하며 확장 가능다양한 규모와 단계의 기업을 위해 다양한 옵션을 제공합니다. Bedrock의 즉시 사용 가능한 지원부터 SageMaker의 전체 프로세스 관리, EC2의 완전한 자유도까지, 이 모든 것이 AI 혁신에 대한 기업의 다양한 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

처럼 AWS 공식 리셀러 - 클라우드, 우리는 기업에 다음을 제공할 수 있습니다:

• 일대일 상담: 업계 특성과 비즈니스 시나리오를 기반으로 가장 적합한 모델 호출 및 가격 책정 방법을 추천합니다.
• 비용 최적화 솔루션: 기업이 예산을 합리적으로 통제하고 성과를 보장하면서 비용 절감과 효율성 개선을 달성할 수 있도록 지원합니다.
• 현지화 지원: 기업이 AI 프로젝트를 구현할 때 직면하는 다양한 문제를 해결하기 위해 중국어 문서, 실시간 고객 서비스 및 교육을 제공합니다.

귀사에서 AI 모델의 적용 시나리오를 모색 중이지만 가격 모델, 예산 관리 또는 기술 선택에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 귀사의 지역 AWS 파트너로서,클라우드에서저희는 AWS와 협력하여 디지털 혁신을 향한 길에서 저렴하고 효율적인 방식으로 AI의 무한한 잠재력을 발휘할 수 있도록 도와드리겠습니다.