LLM 비용 절감, 성과를 지키면서 AI 비용을 줄이는 방법

무작정 싼 모델로 바꾸면 매출이 떨어질까 걱정됩니다. 그래서 LLM 비용은 성과와 함께 봐야 줄일 수 있습니다.

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먼저 기능별로 얼마나 쓰는지 봅니다

AI 비용을 기능 단위로 나눠 보고, 그 돈이 성과로 이어지는지까지 확인합니다. 앱토는 호출마다 어떤 모델을 썼는지, 토큰을 얼마나 썼는지, 비용과 응답 속도가 얼마였는지 기록합니다.

성과가 같으면 더 저렴한 모델로

더 저렴한 모델을 일부 유저에게 적용하고, 구매나 전환 같은 성과가 유지되는지 확인한 뒤 갈아탑니다. 기준을 통과하면 비율을 단계적으로 올리고 기존 옵션은 0으로 내립니다.

기존 모델의 성과가 앞선다면, 그 차이가 비용만큼의 값어치가 있는지 판단할 숫자가 남습니다.

논수리는 간결한 해설과 더 정확한 평가로 모델 비용을 41% 줄이면서 재방문율을 18% 높였습니다.

프롬프트에 실린 토큰도 비용입니다

모델을 그대로 두고 프롬프트에서 불필요한 부분만 걷어내도 호출당 비용이 내려갑니다. 줄인 뒤에는 성과 지표가 그대로인지 확인합니다.

갑자기 늘어난 비용은 원인까지

비용이 갑자기 늘면 기능에서 옵션, 호출 한 건까지 좁혀 원인을 찾습니다.

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