개념 및 지식 허브
LLM 토큰 수 계산 및 API 비용 시뮬레이터 (OpenAI, Claude, Gemini)
토큰은 거대언어모델(LLM)이 텍스트를 처리하는 기본 단위입니다. 영어는 약 4글자당 1토큰이며 한국어는 형태소에 따라 차이가 있습니다.
프롬프트의 토큰 규모를 브라우저 내에서 즉시 계산하고 각 AI 제공사의 최신 요금제에 맞춘 예상 비용을 산출합니다.
핵심 아키텍처 및 수학 공식
예상 API 요금 = (입력 토큰 수 × 입력 단가) + (출력 토큰 수 × 출력 단가)
대부분의 인공지능 모델은 입력(프롬프트 읽기)보다 출력(답변 생성) 단가를 훨씬 높게 책정합니다.
모범 사례 및 필수 지침
- 대용량 문서 사전 검증: 긴 문서를 투입하기 전 토큰 수를 확인하여 모델의 컨텍스트 윈도우 한도 초과 오류를 예방하세요.
- 시스템 지시문 간소화: 불필요한 미사여구를 제거하여 대규모 자동화 파이프라인의 누적 API 비용을 절감하세요.
- 다국어 토큰 특성 인지: 한글 및 비라틴 문자는 바이트 페어 인코딩(BPE) 특성상 영문보다 더 많은 토큰이 소모될 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Byte Pair Encoding (BPE)이란 무엇인가요?
텍스트에서 자주 등장하는 문자열 패턴을 압축하여 토큰 사전을 구축하는 현대 LLM의 표준 분절 알고리즘입니다.
비용 산출 결과가 실제 청구액과 정확히 일치하나요?
제공사 공식 단가를 바탕으로 정밀 추정하므로 예산 계획 수립에 매우 신뢰할 수 있는 지표를 제공합니다.