인공지능과 생성 AI의 급속한 발전 속에서 대규모 모델(LLM)에 대한 기업의 수요가 폭발적으로 증가했습니다. 자동화된 고객 서비스, 지능형 검색, 콘텐츠 생성, 비즈니스 의사 결정 지원 등 AI는 다양한 산업에 점차 침투하고 있습니다. 그러나 이러한 혁신의 이면에는 간과할 수 없는 문제가 있습니다.비용.
과거 클라우드 컴퓨팅의 비용이 주로 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 리소스에 집중되어 있었다면, 생성적 AI 시대에는모델 콜 비용 기업 운영 분야의 새로운 거물이 되었습니다. 아마존 베드록 대규모 모델을 사용하는 기업의 요구 사항을 정확히 충족하기 위해, 사용자는 기본 인프라나 교육 과정을 관리할 필요 없이 간단한 API를 통해 다양한 제조업체의 기초 모델(Foundation Models)을 호출할 수 있습니다.
이는 기업에 큰 편의성을 제공하지만, 동시에 Bedrock의 가격 모델은 복잡하고 유연합니다. 합리적인 계획이 없으면 비용을 통제할 수 없게 되기 쉽습니다. 이 글에서는 AWS 공식 정보와 실제 경험을 결합하여 AWS Bedrock 가격 책정 논리, 일반적인 비용 함정 및 최적화 전략 기업이 혁신을 수용하는 동시에 재정적 안정성을 유지할 수 있도록 포괄적인 분석을 제공합니다.
AWS Bedrock 가격 설명
시간당 또는 초당 요금을 청구하는 기존 EC2와 달리 Bedrock은 다음을 사용합니다. 사용량 기반 가격 책정즉, 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 이 모델은 공정하고 투명해 보이지만, 토큰 계산 방식과 모델의 차이로 인해 그 논리를 이해하기는 쉽지 않습니다.
1. 토큰 청구 메커니즘
- 입력 토큰: 사용자의 질문, 컨텍스트 정보, 샘플 데이터 등을 포함하여 모델에 제공하는 프롬프트를 말합니다.
- 출력 토큰: 모델이 생성한 답변, 예측 또는 결과를 말합니다.
예를 들어, 500단어 분량의 영어 설명을 입력하면 약 350~400개의 토큰이 소모됩니다. 모델이 800단어 분량의 답변을 생성하면 600~700개의 토큰이 필요할 수 있습니다. 즉, 단일 호출에 1,000개 이상의 토큰이 사용될 수 있습니다.
여기서 주의할 점이 하나 있습니다.토큰 청구는 유효한 토큰과 유효하지 않은 토큰을 구별하지 않습니다.즉, 모델 생성 과정에서 중복되거나 관련성 없는 콘텐츠가 포함되어 있더라도 사용자는 모든 출력 토큰에 대해 비용을 지불해야 합니다. 따라서 기업은 프롬프트와 호출 로직을 설계할 때 특히 신중해야 합니다.
다양한 모델의 단가는 다음과 같습니다. 백만 토큰당 가격은 몇 달러에서 수십 달러까지 다양합니다. Anthropic Claude 3와 같은 대형 고정밀 모델의 경우 Amazon Titan Embeddings와 같은 경량 모델보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니다.
2. 모델 기반 가격 책정
Bedrock은 다음을 포함한 여러 모델 공급자와 통합됩니다.
- 인간주의적 클로드: 대화, 장문 텍스트 생성, 보안 측면에서 뛰어나며 고품질 상호작용이 필요한 시나리오에 적합하지만 가격이 비교적 높습니다.
- AI21 랩스 쥬라기: 언어 생성과 지식 질의 응답에 탁월하며, 가격 대비 성능 비율이 적당합니다.
- 안정성 AI：주로 이미지 생성 작업을 목표로 하며, 순수 텍스트 모델과 가격 및 사용 모델이 다릅니다.
- 아마존 타이탄: 임베딩, 분류, 요약과 같은 작업에 중점을 두고 비용이 저렴하며 대규모 배포에 적합합니다.
모델을 선택할 때 기업은 성능뿐만 아니라 가격도 종합적으로 비교해야 합니다. 예를 들어, 동일한 요약 생성 작업에 대해 Titan은 Claude의 3분의 1에 불과할 수 있습니다.
3. 사용량에 따라 가격이 달라집니다.
- 통화 빈도: 온라인 고객 서비스와 같이 시간당 수천 건의 요청이 발생하는 고빈도 통화가 필요한 비즈니스 시나리오에서는 비용이 급격하게 증가합니다.
- 요청 크기: 단일 요청 입력이 길어질수록 더 많은 토큰이 소모되고, 수수료도 자연스럽게 증가합니다.
- 응용 프로그램 시나리오: 일괄 생성(예: 한 번의 클릭으로 여러 기사 요약을 생성하는 것)은 하나씩 호출하는 것보다 종종 경제적입니다.
단순화된 공식:
비용 ≈ 모델 가격 × (입력 토큰 + 출력 토큰) × 호출 수
일반적인 비용 함정
많은 기업들이 Bedrock을 처음 사용할 때 비용과 복잡성을 과소평가하는 경향이 있습니다. 특히 다음과 같은 함정이 흔히 발생합니다.
1. 프롬프트가 너무 길어요
일부 팀은 더 나은 답변을 얻기 위해 프롬프트에 광범위한 설명, 맥락, 심지어 관련 없는 정보까지 추가하는 데 익숙합니다. 이렇게 하면 결과의 품질은 어느 정도 향상되지만, 입력 토큰의 수는 크게 증가합니다. 예를 들어, 3,000단어 분량의 맥락을 한 번에 처리하려면 2,000개 이상의 토큰이 필요할 수 있습니다.
실제로 일부 회사는 QA 시나리오에서 전체 사용자 상호작용 내역을 Prompt에 로드합니다. 이렇게 하면 모델 출력의 일관성이 높아지지만, 비용이 기하급수적으로 증가하는 경우가 많습니다. 사용자와 고객 서비스 담당자 간의 대화가 10회 이상 지속될 경우, 각 통화마다 과거 콘텐츠가 누적되어 수천 개의 토큰이 소모됩니다.
2. 가장 강력한 모델에 대한 과도한 의존
Claude를 비롯한 고성능 모델은 뛰어난 성능을 제공하지만, 경량 모델보다 몇 배나 비싼 경우가 많습니다. 많은 팀이 작업 시나리오를 구분하지 못하고 가장 강력한 모델만 획일적으로 사용하면서 예산이 빠르게 고갈됩니다.
3. 캐싱 메커니즘 무시
일반적인 질문이나 시나리오에 대한 답변은 대체로 동일합니다. 그러나 일부 팀은 결과를 캐시하지 않아 매번 모델이 재사용되는 경우가 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 반복적인 사용으로 인해 최대 20%에서 30%의 비용이 발생할 수 있습니다.
4. 실시간 통화가 너무 많음
즉각적인 대응이 필요한 애플리케이션(고객 서비스 로봇, 음성 지원 등)의 경우, 요청 병합이나 지연 최적화 없이 매번 대규모 모델을 실시간으로 호출하면 호출 수가 기하급수적으로 늘어나고 비용도 급등하게 됩니다.
게다가 쉽게 간과되는 또 다른 상황이 있습니다.개발 및 테스트 중 의도치 않은 호출모델을 디버깅할 때 팀이 호출 횟수에 제한을 두지 않으면 빈번한 실험 요청으로 인해 상당한 비용이 발생할 수도 있습니다.
AWS Bedrock 비용 최적화 전략
위의 문제를 해결하기 위해 회사는 다음과 같은 전략을 통해 비용을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
1. 간소화된 프롬프트 디자인
- 프롬프트에는 꼭 필요한 정보만 담고 반복은 피하세요.
- "고객 프로필을 기준으로 답변해 주십시오(첨부 파일 참조)"와 같이 긴 지시 사항 대신 자리 표시자를 사용하세요.
- 여러 차례의 대화에서 컨텍스트 클리핑전체 대화 내역을 불러오는 대신 관련 부분만 보존됩니다.
어떤 경우에는 이 접근 방식이 가능합니다. 입력 토큰의 개수가 30%~50%만큼 감소합니다., 비용을 직접적으로 절감합니다.
2. 모델 레이어링
- 간단한 작업(키워드 추출, 분류, 번역 등)은 가벼운 모델에 위임합니다.
- 복잡한 작업(다중 턴 대화 및 긴 텍스트 요약 등)은 고성능 모델에 맡기세요.
- 통과하다 A/B 테스트 "과도한 성능"을 피하기 위해 실제 시나리오에서 다양한 모델의 성능을 확인합니다.
3. 일괄 처리 요청
예를 들어, 여러 문서 요약 요청을 하나씩 제출하는 대신 한 번에 제출하면 호출 수가 줄어들 뿐만 아니라 전체 처리량도 향상됩니다.
4. 캐싱 및 재사용 소개
- 자주 묻는 질문(FAQ 등)의 경우, 반복적인 문의를 피하기 위해 결과가 직접 캐시됩니다.
- 추천 및 검색과 같은 시나리오에서는 벡터 데이터베이스(예: Amazon OpenSearch 및 Pinecone)를 결합하여 내장된 정보를 저장하고 결과를 재사용할 수 있습니다.
5. 모니터링 및 예산 관리 활용
- 의 도움으로 AWS 클라우드워치 통화량, 응답 시간, 통화량을 모니터링합니다.
- 사용 AWS 예산 비용 상한선과 알림을 설정합니다.
- 다음과 같은 제3자 플랫폼 피나웃이를 통해 더욱 세부적인 비용 추적 및 최적화 제안을 제공할 수 있습니다.
이러한 도구는 비용 관리 외에도 비정상 패턴을 감지하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 날짜에 통화량이 갑자기 증가하는 경우, 시스템 오용이나 트래픽 공격이 발생했음을 의미할 수 있습니다.
실제 사례 분석
사례 1: 전자상거래 고객 서비스 최적화
한 전자상거래 플랫폼이 고객 서비스 시스템에 클로드 모델을 도입했습니다. 처음에는 고객 경험 개선을 위해 각 대화의 전체 채팅 내역을 업로드했습니다. 그 결과, 월별 비용이 예산의 세 배를 초과했습니다.
최적화 조치:
- 요약 기술을 사용하여 역사적 대화를 단축하고 현재 문제와 관련된 정보만 유지합니다.
- Titan 모델을 사용하면 일반적인 문제를 처리할 수 있고, Claude는 복잡한 문제에만 호출할 수 있습니다.
- FAQ에 캐싱을 도입했습니다.
최종 결과: 비용 절감 55%, 응답 속도가 빨라졌고, 사용자 만족도는 기본적으로 안정적으로 유지되었습니다.
사례 2: 콘텐츠 생성 플랫폼
한 스타트업은 Bedrock을 사용하여 고객을 위한 제품 설명을 작성했습니다. 처음에는 각 설명을 작성하기 위해 Claude에게 실시간으로 전화를 걸어야 했는데, 이는 엄청난 비용 부담이었습니다.
최적화 후 일괄 생성 및 캐싱 메커니즘을 사용하여 비용을 절감합니다. 40%+동시에, 프롬프트 최적화는 토큰 입력을 줄여 전반적인 비용 효율성을 크게 향상시킵니다.
특히, 회사는 최적화 과정에서 프롬프트 설명이 더 명확하고 체계적일 때 모델이 중복된 콘텐츠를 덜 출력하여 더 짧고 맞춤화된 결과를 도출한다는 사실을 발견했습니다. 이는 출력 토큰 수를 더욱 줄여 품질과 비용 측면에서 모두 윈윈(win-win) 효과를 달성합니다.
요약하다
Amazon Bedrock을 사용하면 기업은 대규모 하드웨어 및 교육 리소스에 투자하지 않고도 강력한 생성적 AI 모델에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 플랫폼은 기업의 혁신 문턱을 크게 낮추지만, 유연한 토큰 기반 가격 책정 메커니즘 이는 또한 회사가 정교한 방식으로 비용을 관리하는 법을 배워야 한다는 것을 의미합니다.
통과하다 간소화된 프롬프트, 계층적 선택 모델, 일괄 처리 요청, 캐시 재사용 및 모니터링 알림 이러한 방법을 사용하면 회사는 Bedrock 사용 비용을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 다양한 시나리오에서 비용과 성능 간의 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.
생성적 AI 시대에는 비용 관리가 기술 역량만큼이나 중요합니다. 기업은 재정적 지속가능성을 유지해야만 AI 혁신을 사업 핵심에 진정으로 통합하고 그 가치를 극대화할 수 있습니다.
